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DOSSIER PRIVÉ · POUR MATHIEU & ALEXANDRE · MAI 2026 PRIVATE DOSSIER · FOR MATHIEU & ALEXANDRE · MAY 2026

Senior, livré.
Visionnaire, en marche.

Senior, shipped.
Visionary, in motion.

J'ai passé 18 années à livrer le stack que vous opérez chez Inlitix — Azure, Power BI, Synapse, ADF, pipelines Python et SQL — chez Hydro-Québec, Desjardins, Intact, le Ministère de la Santé du Québec. Et en parallèle, j'ai construit un framework d'IA documentaire (RAG, gouvernance, multi-tenant) qui pourrait s'aligner avec la phase IA d'Inlitix.

Ce dossier privé propose un alignement à explorer.

I've spent 18 years shipping the stack you operate at Inlitix — Azure, Power BI, Synapse, ADF, Python and SQL pipelines — at Hydro-Québec, Desjardins, Intact, the Quebec Ministry of Health. And in parallel, I've built an AI documentation framework (RAG, governance, multi-tenant) that could align with Inlitix's AI phase.

This private dossier proposes an alignment worth exploring.

18+
ans en donnéesyears in data
7
entreprises gradeenterprise grade
12+
projets en productionprojects in production
1
framework IPIP framework
Préparé pour Mathieu Viau · CEO & Alexandre Bouffard · CTO Prepared for Mathieu Viau · CEO & Alexandre Bouffard · CTO
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Trois alignements convergent aujourd'hui.

Three alignments converge right now.

Un rôle senior n'est pas un CV qui matche. C'est trois choses qui se rencontrent au bon moment. Voici les trois que je vois entre vous et moi.

A senior role isn't a CV that matches. It's three things meeting at the right time. Here are the three I see between you and me.

01 / Fit technique 01 / Technical fit

Le stack que vous opérez, je le livre depuis 8 ans

The stack you run — I've been shipping it for 8 years

Azure (Synapse, ADF, ADLS Gen2, SQL Database), Power BI avancé (DAX, M, Service, dataflows), Python et T-SQL pour les pipelines, Databricks pour les transformations, Azure DevOps + Git pour le CI/CD.

Azure (Synapse, ADF, ADLS Gen2, SQL Database), advanced Power BI (DAX, M, Service, dataflows), Python and T-SQL for pipelines, Databricks for transformations, Azure DevOps + Git for CI/CD.

Pas en démo : livré chez Hydro-Québec, Desjardins, Intact Insurance, le Ministère de la Santé du Québec, EXIA.

Not in demos — shipped at Hydro-Québec, Desjardins, Intact Insurance, the Quebec Ministry of Health, EXIA.

02 / Terrain commun 02 / Common ground

Alexandre Bouffard et moi avons travaillé chez Hydro-Québec

Alexandre Bouffard and I both worked at Hydro-Québec

Pas le même mandat, sans doute pas la même équipe — mais un référentiel technique partagé : la culture Azure d'HQ, la rigueur des dataflows Power BI Service, le poids des contraintes de gouvernance.

Not the same mandate, probably not the same team — but a shared technical reference: HQ's Azure culture, the rigor of Power BI Service dataflows, the weight of governance constraints.

Un langage commun avant même la première réunion.

A common language before the first meeting.

03 / Pari long terme 03 / Long-term bet

Vous entrez dans la phase IA. J'ai déjà construit la mienne.

You're entering the AI phase. I've already built mine.

ArmonIA + Knowledge Engine : RAG production sur 866 documents, GovernanceFacade pour orchestrer des agents, multi-tenant FastAPI + Next.js + pgvector + Anthropic + OpenAI, 178 tests qui passent.

ArmonIA + Knowledge Engine: production RAG over 866 documents, GovernanceFacade to orchestrate agents, multi-tenant FastAPI + Next.js + pgvector + Anthropic + OpenAI, 178 tests passing.

Pas une R&D pure : un actif que je peux mettre au service du produit Inlitix.

Not pure R&D — an asset I can put to work for the Inlitix product.

Ce que vous opérez, ce que j'opère.

What you run, what I run.

Inlitix tourne sur Azure SQL Database (serverless), Azure et Power BI — confirmé par le case study Microsoft. Je n'ai pas besoin de m'apprendre votre stack. Je le pratique depuis 2019.

Inlitix runs on Azure SQL Database (serverless), Azure and Power BI — confirmed by the Microsoft case study. I don't need to learn your stack. I've been practicing it since 2019.

↳ INLITIX (stack public) ↳ INLITIX (public stack)

Architecture data confirmée

Confirmed data architecture

  • AAzure SQL Database serverlesscloud
  • AMicrosoft Azure (général)Microsoft Azure (general)infra
  • PPower BI ServiceBI
  • E13 connecteurs ERP intégrés13 integrated ERP connectorsdata sources
  • K310+ KPIs catalogués310+ catalogued KPIsanalytics
  • IPhase IA (prédictif, LLMs, automatisation)AI phase (predictive, LLMs, automation)2026
↳ DAVID (livré en production) ↳ DAVID (shipped in production)

Maîtrise validée par missions

Mastery validated by missions

  • Azure SQL + ADLS Gen2 + Synapse Analyticsdepuis 2019since 2019
  • Azure Data Factory + Databricks + CI/CD DevOpsDATAROI · Desjardins
  • Power BI Service · DAX · M · Dataflows · datasetsHydro-Québec
  • Intégration multi-source (Adobe, SharePoint, Oracle, DB2)Multi-source integration (Adobe, SharePoint, Oracle, DB2)Intact · Colpensiones
  • Python (ETL, ML, agents) + SQL · T-SQL avancéPython (ETL, ML, agents) + SQL · advanced T-SQLtoutes missionsall missions
  • RAG production + LLMs (Anthropic, OpenAI, Ollama)Production RAG + LLMs (Anthropic, OpenAI, Ollama)Arquivalor IP
13 ERPs supportés par Inlitix · stack adjacent à mon parcours : 13 ERPs Inlitix supports · stack adjacent to my path:
AcombaAvantageEpicorHopem PrimmoInteralIPSOMaestroDynamics 365 BCNotixiaPrextraSage 50Sage 300SAP Business One

Huit ans dans la donnée entreprise canadienne, dix avant en BI/dev.

Eight years in Canadian enterprise data, ten before in BI/dev.

Le détail des missions importantes pour vous. Le reste est dans le CV PDF transmis.

The detail of missions that matter to you. The rest is in the CV PDF shared.

Avr 2022 — Présent · MontréalApr 2022 — Present · Montréal
Senior Data Engineer
DATAROI INC · Energir · MIFI · Aéroport de Montréal
ETL complexes en SQL, Python et Databricks. Trois mandats actifs en parallèle : architecture data et dashboards Power BI pour Energir (énergie), MIFI (gouvernement QC — immigration) et Aéroport de Montréal (infrastructure aéroportuaire). Pipelines CI/CD Azure DevOps, Synapse + ADF + Power BI Service, gouvernance Azure Active Directory. Complex ETL in SQL, Python and Databricks. Three active mandates in parallel: data architecture and Power BI dashboards for Energir (energy), MIFI (Quebec gov — immigration) and Aéroport de Montréal (airport infrastructure). Azure DevOps CI/CD pipelines, Synapse + ADF + Power BI Service, Azure AD governance.
Avr 2022 — Avr 2023 · MontréalApr 2022 — Apr 2023 · Montréal
Senior Data Engineer
Desjardins
ETL et solutions BI sur Azure (Synapse, ADF, ADLS Gen2, SQL). Power BI avancé (DAX, Power Query M). Pipelines d'intégration et modèles de conversion entre systèmes. Méthodologie Agile SCRUM. Sécurisation Azure Active Directory. ETL and BI solutions on Azure (Synapse, ADF, ADLS Gen2, SQL). Advanced Power BI (DAX, Power Query M). Integration pipelines and conversion models between systems. Agile SCRUM. Azure Active Directory security.
Juil 2021 — Juil 2022 · MontréalJul 2021 — Jul 2022 · Montréal
Senior Data Engineer BI
Hydro-Québec
Développement sur PowerBI.com et Azure : enrichissement de Dataflows, Datasets et rapports Power BI. Coding mesuré en SQL, DAX, Power Query M. Intégration avec sources externes. Maîtrise Python, PySpark, SQL. Azure DevOps + Git pour le source control. Development on PowerBI.com and Azure: enrichment of Dataflows, Datasets and Power BI reports. Measured coding in SQL, DAX, Power Query M. Integration with external sources. Mastery of Python, PySpark, SQL. Azure DevOps + Git source control.
Alexandre Bouffard a aussi un passé chez Hydro-Québec. Mêmes contraintes Azure entreprise, même rigueur de gouvernance. Notre langage technique est déjà partagé. Alexandre Bouffard also has a Hydro-Québec background. Same enterprise Azure constraints, same governance rigor. Our technical language is already shared.
Mar 2021 — Juil 2021 · MontréalMar 2021 — Jul 2021 · Montréal
Data Engineer BI
EXIA Inc
Extraction et analyse de données financières et administratives pour Power BI. Design KPI produit. Modélisation ETL avec Python + Azure Synapse, consommé en aval par des modèles prédictifs. Extraction and analysis of financial and administrative data for Power BI. KPI product design. ETL modeling with Python + Azure Synapse, consumed downstream by predictive models.
Déc 2020 — Mar 2021 · MontréalDec 2020 — Mar 2021 · Montréal
Marketing Data Engineer
Intact Insurance
Automatisation de la collecte budgétaire intégrée à Adobe Analytics, Office 365, SharePoint, cubes SQL Server, bases Oracle. Connexion Adobe Analytics ↔ Azure SQL Server + ADLS Gen2. Automated budget data collection integrated with Adobe Analytics, Office 365, SharePoint, SQL Server cubes, Oracle databases. Adobe Analytics ↔ Azure SQL Server + ADLS Gen2 wiring.
Sep 2019 — Nov 2020 · MontréalSep 2019 — Nov 2020 · Montréal
IT Data Engineer
Ministère de la Santé (Québec)Quebec Ministry of Health
Rapports Power BI pour processus IT. Extraction et chargement vers entrepôts. Stack Office 365, .NET, T-SQL, Microsoft Reporting Services (SSAS, SSIS, SSRS). Power BI reports for IT processes. Extraction and loading into warehouses. Office 365, .NET, T-SQL, Microsoft Reporting Services (SSAS, SSIS, SSRS).
Avant 2019Before 2019
10 années additionnelles · BI + Software + BA10 additional years · BI + Software + BA
GoDoWorks · Colpensiones · ROI Projects · Tecnalia · KAP · Ecopetrol · Renault · FENALCO · Thomas Greg · Citibank
Migration data DB2 → Microsoft BI suite (Colpensiones, +2MM data points). +7 clients BI implémentés (PowerBI, Pentaho, Tableau). Scrum Master + Business Analyst sur 4 missions consultatives. 10 ans process analyst chez Citibank. Voir CV complet pour le détail. Data migration DB2 → Microsoft BI suite (Colpensiones, +2MM data points). +7 BI clients delivered (PowerBI, Pentaho, Tableau). Scrum Master + Business Analyst on 4 consulting missions. 10 years process analyst at Citibank. See full CV for details.

Au-delà du CV : ce que j'ai expédié sur la dernière année.

Beyond the CV: what I've shipped over the last year.

Le CV liste les missions enterprise. Voici ce que je construis en parallèle, en autonomie, à travers des domaines hétérogènes — pour montrer que l'IA, l'architecture et la rigueur d'ingénierie se transfèrent à n'importe quel terrain.

The CV lists the enterprise missions. Here's what I build in parallel, autonomously, across heterogeneous domains — to show that AI, architecture and engineering rigor transfer to any terrain.

↳ BI consulting↳ BI consulting
DATAROI INC
Trois mandats actifs en parallèle Three active mandates in parallel
Energir MIFI Aéroport de Montréal
● LIVE

Cabinet de conseil BI incorporé au Québec. Architecture data + dashboards Power BI livrés simultanément à trois clients dans des secteurs très différents : énergie (Energir), gouvernement provincial (MIFI · immigration et francisation), infrastructure aéroportuaire (Aéroport de Montréal). Pipeline commercial actif au-delà.

Incorporated BI consulting firm in Quebec. Data architecture + Power BI dashboards delivered simultaneously to three clients across very different sectors: energy (Energir), provincial government (MIFI · immigration and francization), airport infrastructure (Aéroport de Montréal). Additional commercial pipeline beyond.

8+ ansyrs
opérationoperation
3
clients livelive clients
4+
pipeline
Azure SynapseADFADLS Gen2Power BIDatabricksDevOps
dataroi.com
↳ SaaS IA multi-tenant↳ Multi-tenant AI SaaS
ArmonIA
Knowledge engine + governance facadeKnowledge engine + governance facade
● PROD

SaaS multi-tenant qui opérationnalise un framework de gouvernance documentaire avec IA. RAG sur 866 documents, 4 couches de gouvernance (politiques, agents, contexte, opérations), 6 rôles RBAC, audit trail complet. Stack production validée.

Multi-tenant SaaS operationalizing a documentary governance framework with AI. RAG over 866 documents, 4 governance layers (policies, agents, context, operations), 6 RBAC roles, full audit trail. Validated production stack.

178
tests passingtests passing
866
docs indexésdocs indexed
100 %
endpoints
FastAPIPostgreSQL + pgvectorAnthropicOpenAIReact 19ViteRedis
↳ Quant trading ML↳ Quant trading ML
Rotational Momentum ML
Capital famille LIVE · Interactive BrokersFamily capital LIVE · Interactive Brokers
● LIVE

Stratégie de momentum rotationnel sur 7 actifs US, sélection ML quotidienne par Random Forest (6 features), filtre régime, gestion ATR. Backtesting walk-forward, déployé en production sur capital famille réel.

Rotational momentum strategy over 7 US assets, daily ML selection by Random Forest (6 features), regime filter, ATR-based risk. Walk-forward backtesting, deployed in production on real family capital.

1.32
Sharpe
38.5 %
CAGR
12/12
walk-forward
PythonQuantConnect LEANRandom ForestIBKRAgents monitor VPSAgents monitor VPS
↳ E-commerce production↳ E-commerce production
Undrstock
Boutique en ligne · checkout multi-modeOnline store · multi-mode checkout
● LIVE

Plateforme e-commerce custom déployée en production : Next.js + Directus headless + Stripe + Interac/cash checkout CAD + auth complète + reset password + Purelymail SMTP. Audit sécurité 12 points (3 CRITICAL + 4 HIGH + 5 MEDIUM mitigés). Tests E2E.

Custom e-commerce platform deployed in production: Next.js + Directus headless + Stripe + Interac/cash CAD checkout + full auth + password reset + Purelymail SMTP. 12-point security audit (3 CRITICAL + 4 HIGH + 5 MEDIUM mitigated). E2E tests.

12
security auditsecurity audit
E2E
test coveragetest coverage
CAD
multi-pay
Next.js 14DirectusStripen8nCapRoverPostgreSQL
undrstock.3spark.net
↳ Écosystème digital · IA↳ Digital ecosystem · AI
SINODE
4 domaines live · RAG doctrinal · content engine4 live domains · doctrinal RAG · content engine
● LIVE

Application de l'IA à un domaine totalement hors-tech (théologie systémique). 5 assistants OpenAI (toolbox éditoriale), content engine multi-canal (blog → vidéo → podcast → email), RAG sur 32 nodes de connaissance + 196 pages wiki. TTS multi-provider, génération d'images FLUX.

Applying AI to a fully non-tech domain (systematic theology). 5 OpenAI assistants (editorial toolbox), multi-channel content engine (blog → video → podcast → email), RAG over 32 knowledge nodes + 196 wiki pages. Multi-provider TTS, FLUX image generation.

4
domaines livelive domains
5
AI assistants
196
wiki pages
GoHighLevelOpenAIAnthropicFLUX 2 ProElevenLabsGemini 3 Flash Audio
sinode.org
↳ Visual editor + IA↳ Visual editor + AI
M8 CMS Builder
Puck.js + Claude API + Cloudflare Pages
● BETA

Éditeur visuel drag-drop (Puck) qui convertit du contenu Markdown en pages web via 14+ blocs configurables, avec suggestion de layout par Claude API (POST /api/cms/layout/suggest), export ZIP, déploiement Cloudflare Pages. Idée transposable : dashboard builder Power BI pour les clients Inlitix.

Drag-drop visual editor (Puck) converting Markdown content into web pages via 14+ configurable blocks, with layout suggestion via Claude API (POST /api/cms/layout/suggest), ZIP export, Cloudflare Pages deploy. Transposable idea: Power BI dashboard builder for Inlitix clients.

14+
blocsblocks
AI
layout
CF
deploy
ReactPuck.jsClaude APICloudflare Pages

Un framework IA déjà construit, applicable à Inlitix.

An AI framework already built, applicable to Inlitix.

Arquivalor est mon framework de gouvernance documentaire avec IA, en dogfooding depuis 24 mois. Trois composants matures, tous applicables à l'architecture Inlitix.

Arquivalor is my AI-driven documentary governance framework, in dogfooding for 24 months. Three mature components, all applicable to the Inlitix architecture.

Si la phase IA Inlitix est de transformer 310+ KPIs en intelligence actionnable par client,
alors ArmonIA + Knowledge Engine donne un raccourci.

If Inlitix's AI phase is to turn 310+ KPIs into per-client actionable intelligence,
then ArmonIA + Knowledge Engine gives you a shortcut.

RAG sur les données de chaque client (chacun interroge son entrepôt), GovernanceFacade pour orchestrer les agents IA avec audit trail conforme, multi-tenant FastAPI + Next.js déjà résolu, 178 tests qui passent. L'implémentation existe. Reste à l'adapter à votre schéma de données.

Per-client RAG (each one queries its own warehouse), GovernanceFacade to orchestrate AI agents with compliant audit trail, multi-tenant FastAPI + Next.js already solved, 178 tests passing. The implementation exists. It just needs adapting to your data schema.

↳ ARQUIVALOR · Framework conceptuel ↳ ARQUIVALOR · Conceptual framework

Une taxonomie axiomatique pour la donnée

An axiomatic taxonomy for data

5 niveaux hiérarchiques (n0 axiomes → n4 livrables), 5 zones fractales par nœud (identité, front, back, valeur, communication). Application : décomposer un domaine ERP client (Sage, Dynamics, etc.) en nœuds gouvernés et navigables par un agent IA.

5 hierarchy levels (n0 axioms → n4 deliverables), 5 fractal zones per node (identity, front, back, value, communication). Application: decomposing a client ERP domain (Sage, Dynamics, etc.) into governed nodes navigable by an AI agent.

v3.72.0 23/36 items 5 piliers5 pillars
↳ ARMONIA · SaaS d'orchestration ↳ ARMONIA · Orchestration SaaS

Le bras opérationnel — visuel et multi-utilisateur

The operational arm — visual and multi-user

Frontend React 18 + Vite + Tailwind + Milkdown éditeur. Backend FastAPI Python. File browser, kanban tâches, délégation asynchrone, administration 5 sections, 6 rôles RBAC. Pipeline DEV → DB → PROD pour les politiques de gouvernance.

React 18 + Vite + Tailwind + Milkdown editor frontend. FastAPI Python backend. File browser, task kanban, async delegation, 5-section admin, 6 RBAC roles. DEV → DB → PROD pipeline for governance policies.

150+ tests 29 BDD Playwright 279KB gzip
↳ KNOWLEDGE ENGINE · Backend IA ↳ KNOWLEDGE ENGINE · AI backend

Le moteur RAG + gouvernance, production-grade

The RAG + governance engine, production-grade

FastAPI 0.115 + PostgreSQL + pgvector + Redis + Anthropic SDK + OpenAI SDK. Corpus Evaluation Engine (priorisation C1-C5), Policy Resolver à héritage fractal, GovernanceFacade v1, AISidebar à double couche de contexte. Audit logger complet.

FastAPI 0.115 + PostgreSQL + pgvector + Redis + Anthropic SDK + OpenAI SDK. Corpus Evaluation Engine (C1-C5 prioritization), Policy Resolver with fractal inheritance, GovernanceFacade v1, AISidebar with dual context layer. Full audit logger.

178 tests passing 866 docs indexés866 docs indexed 22 endpoints (100 %)

Ce que je peux faire tout de suite.

What I can do right away.

Quatre choses que je ne dois pas apprendre — que vous pouvez me confier dès l'arrivée.

Four things I don't have to learn — you can hand them to me on arrival.

01

Pipelines Python + SQL robustes

Robust Python + SQL pipelines

ETL multi-source, validation, error handling, idempotence, observabilité. Pattern Azure Functions + ADF + Databricks selon la latence requise. CI/CD Azure DevOps avec tests automatisés.

Multi-source ETL, validation, error handling, idempotence, observability. Azure Functions + ADF + Databricks pattern depending on latency requirements. Azure DevOps CI/CD with automated tests.

02

Architecture Azure data scalable

Scalable Azure data architecture

ADLS Gen2 par couches (raw → conformed → curated), Azure SQL serverless ou Synapse selon volume, dataflows Power BI pour la couche analytique, sécurité Azure AD + Key Vault.

ADLS Gen2 layered (raw → conformed → curated), Azure SQL serverless or Synapse by volume, Power BI dataflows for the analytical layer, Azure AD + Key Vault security.

03

Intégration IA (RAG, prédictif, agents)

AI integration (RAG, predictive, agents)

RAG pgvector + Anthropic/OpenAI sur entrepôts clients. Modèles prédictifs (forecast ventes, détection anomalies stock). Agents AI orchestrés avec audit trail. Pattern déjà éprouvé dans Knowledge Engine.

pgvector RAG + Anthropic/OpenAI on client warehouses. Predictive models (sales forecast, stock anomaly detection). Orchestrated AI agents with audit trail. Pattern already proven in Knowledge Engine.

04

Power BI avancé — DAX, M, dataflows

Advanced Power BI — DAX, M, dataflows

Modèles tabulaires optimisés, mesures DAX complexes (rolling windows, time intelligence), Power Query M paramétrable, gouvernance par workspace, RLS dynamique. Stack pratiqué chez HQ + Desjardins.

Optimized tabular models, complex DAX measures (rolling windows, time intelligence), parameterizable Power Query M, workspace-level governance, dynamic RLS. Stack practiced at HQ + Desjardins.

Comment je travaille, en cinq principes opérationnels.

How I work, in five operating principles.

18 ans m'ont enseigné qu'un ingénieur senior n'est pas celui qui code le plus vite. C'est celui qui ne laisse pas de dette technique aux suivants et qui livre dans la durée.

18 years have taught me that a senior engineer isn't the one who codes fastest. It's the one who doesn't leave tech debt for those who come after and who delivers over time.

01
SSOT documentaire
Documentary SSOT

Un seul endroit canonique par décision. Pas de duplication. Le code et la doc convergent.

One canonical place per decision. No duplication. Code and docs converge.

02
Tests dès le premier commit
Tests from the first commit

Pas de "on testera plus tard". Coverage proportionnel au risque. CI/CD obligatoire dès le J1.

No "we'll test later". Coverage proportional to risk. CI/CD mandatory from day 1.

03
Audit trail par défaut
Audit trail by default

Tout agent IA, toute mutation, toute décision auto = log structuré, requêtable, archivable.

Every AI agent, mutation and auto-decision = structured, queryable, archivable log.

04
Multi-tenant pensé tôt
Multi-tenant designed early

Données isolées par tenant. Politique de gouvernance par tenant. Pas de "on refactorera plus tard".

Tenant-isolated data. Tenant-level governance policy. No "we'll refactor later".

05
Itération courte, livraison continue
Short iteration, continuous delivery

Petits PRs, revue serrée, déploiement quotidien si possible. Le big-bang est l'ennemi du produit.

Small PRs, tight review, daily deploys where possible. Big-bang is the enemy of product.

Le rôle est un point d'entrée. Pas une finalité.

The role is an entry point. Not the end goal.

Si l'alignement se vérifie sur 12 mois — livraison senior + apport IP — la conversation sur le partenariat devient organique. Voici la trajectoire que je propose d'observer ensemble.

If the alignment holds over 12 months — senior delivery + IP contribution — the partnership conversation becomes organic. Here's the trajectory I propose we observe together.

M1 — M3 / AtterrissageM1 — M3 / Landing

Livraison senior pure

Pure senior delivery

Onboarding code Inlitix. Pipelines Python + SQL en main. Premières contributions à l'architecture data. Power BI advanced sur le catalogue de KPIs existant.

Onboarding the Inlitix codebase. Python + SQL pipelines in hand. First contributions to the data architecture. Advanced Power BI on the existing KPI catalogue.

  • Code review et refactoring
  • Connecteur ERP n°14 (selon priorité)
  • Mentorat junior si applicable
  • Code review and refactoring
  • ERP connector #14 (per priority)
  • Junior mentoring if applicable
M4 — M9 / IA produitM4 — M9 / Product AI

Contributions au moteur IA

Contributions to the AI engine

Adaptation du Knowledge Engine au schéma Inlitix. Prototype RAG sur entrepôts clients, première version interactive (chat sur KPIs). Modèles prédictifs sur ventes/stocks/RH selon priorité produit.

Adapting the Knowledge Engine to the Inlitix schema. RAG prototype on client warehouses, first interactive version (chat on KPIs). Predictive models on sales/stock/HR per product priority.

  • RAG client-tenant (chaque client = sa propre cantera)
  • Agents IA pour onboarding ERP automatisé
  • AI layout suggestion pour dashboards (cf. M8 CMS pattern)
  • Per-client RAG tenant (each client = its own corpus)
  • AI agents for automated ERP onboarding
  • AI layout suggestion for dashboards (cf. M8 CMS pattern)
M10 — M18 / ConvergenceM10 — M18 / Convergence

Conversation partenariat — si fit

Partnership conversation — if there's fit

Si la valeur apportée est claire des deux côtés, ouvrir le dialogue sur l'élévation. Modalités à définir : equity, board observer, JV pour la branche IA produit, ou statu quo amélioré.

If the value delivered is clear on both sides, open the dialogue on elevation. Modalities to define: equity, board observer, JV for the product AI branch, or improved status quo.

  • Apport IP éventuel (AQV + KE) à Inlitix
  • Mise en commun go-to-market (cf. § suivante)
  • Pas de promesse — un alignement à valider
  • Potential IP contribution (AQV + KE) to Inlitix
  • Shared go-to-market (cf. next §)
  • No promises — an alignment to validate

Si jamais le partenariat évolue : le go-to-market aussi.

If the partnership ever evolves: go-to-market too.

Je n'arrive pas seulement avec du code et un framework IA. Trois autres axes opérationnels — que je pratique avec mon agence 3Spark — sont à disposition si le contexte le justifie.

I don't only arrive with code and an AI framework. Three other operational axes — practiced through my 3Spark agency — are available if the context justifies it.

↳ Commercial · CRM↳ Commercial · CRM

GoHighLevel — pipelines automatisés

GoHighLevel — automated pipelines

3 sous-comptes opérationnels (Agency Pro), pipelines de leads, workflows email, funnels StoryBrand SB7, intégration Stripe + Gumroad webhooks. Applicable au scoring lead Inlitix et au cycle de vente PME.

3 operational sub-accounts (Agency Pro), lead pipelines, email workflows, StoryBrand SB7 funnels, Stripe + Gumroad webhook integration. Applicable to Inlitix lead scoring and the SMB sales cycle.

GHL AgencyStoryBrandStripe webhooks
↳ Marketing · Contenu↳ Marketing · Content

Content engine multi-canal IA

Multi-channel AI content engine

Pipeline qui transforme un sujet en blog + vidéo YouTube + podcast + email + post LinkedIn. TTS multi-provider, génération d'images, RAG sur la connaissance interne. Réutilisable pour la voix commerciale Inlitix (case studies clients automatisés).

Pipeline turning one topic into blog + YouTube video + podcast + email + LinkedIn post. Multi-provider TTS, image generation, RAG on internal knowledge. Reusable for the Inlitix commercial voice (automated client case studies).

SINODE — 4 canauxSINODE — 4 channelsFLUX 2 ProElevenLabs
↳ Présales · Démo↳ Presales · Demo

Dashboard builder IA pour démos clients

AI dashboard builder for client demos

Pattern M8 CMS Builder transposable : un client prospect remplit son profil ERP → l'IA suggère un layout Power BI + KPIs pré-sélectionnés → demo personnalisée en 5 minutes au lieu de 5 heures. Différenciation forte sur cycle de vente.

M8 CMS Builder pattern, transposable: a prospect fills its ERP profile → AI suggests a Power BI layout + pre-selected KPIs → personalized demo in 5 minutes instead of 5 hours. Strong sales-cycle differentiator.

Puck.jsClaude APICloudflare Pages
↳ Prochaine étape↳ Next step

Trente minutes, sans engagement.

Thirty minutes, no strings attached.

Un café virtuel pour valider l'alignement technique et humain. Si ça matche, on continue. Sinon, on aura passé une bonne heure de conversation entre pairs.

A virtual coffee to validate the technical and human alignment. If it matches, we continue. If not, we'll have had a good peer-to-peer conversation.