IA & SaaS · Produit maison 2023-2026
Nexo (producto propio)
Nexo, la plateforme SaaS de Kiwop, unit CRM, projets, facturation et suivi horaire à des agents IA qui consultent les données et agissent sous permissions, approbation humaine et traçabilité.
- Agents IA
- Développement Laravel
- Développement React
- Intégrations API
- UX/UI Design
- DevOps
01Le défi
Le défi
Les entreprises utilisent des dizaines d'outils déconnectés : CRM, gestion de projets, suivi horaire, facturation... Le résultat est une duplication des données, des processus manuels et aucune visibilité réelle. Nexo est né pour le résoudre d'abord en interne : nous voulions gouverner Kiwop avec un système unique qui apprenne de nos données. Nous sommes notre premier client, et c'est tout l'enjeu : c'est le même cerveau d'IA que nous mettons en place pour ceux qui nous engagent.
02La solution
La solution
Nous avons développé Nexo comme plateforme multi-tenant à architecture modulaire : suivi horaire conforme à la législation (conservation de 4 ans), gestion de projets et de tâches, CRM avec captation de leads par e-mail et facturation synchronisée avec Holded. Au-dessus, une couche d'IA transversale : un assistant qui répond avec les données de l'entreprise via des outils audités, et 27 agents proactifs qui surveillent les bourses d'heures, la facturation, le courrier entrant et le SEO, génèrent des rapports et proposent des actions. Toute action ayant des conséquences exige une approbation humaine et est enregistrée. Intégrations actives avec Holded, Apollo, Slack et les API Google, plus des importateurs pour HubSpot, ClickUp et Asana. Stack Laravel + React + Inertia.js sur PostgreSQL avec pgvector.
Stack technique
Comment c'est construit
Front
- React UI réactive
- Inertia.js Pont SPA
Moteur
- Laravel Back-end et APIs
- Holded API ERP et facturation
- Apollo API Données B2B
IA
- pgvector Recherche vectorielle
- Anthropic API Modèles Claude via API
- Claude Opus 4.8 LLM stratégique
- Claude Sonnet 5 LLM de travail
Données
- PostgreSQL Base de données
- Redis Cache en mémoire
03Architecture
Comment circule une requête
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Un événement (un cron, un e-mail entrant, une question de l'utilisateur) déclenche un agent ou l'assistant
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Le système récupère uniquement le contexte autorisé : chaque requête est filtrée par workspace et par les permissions de l'utilisateur ou de l'agent
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Le modèle raisonne et choisit un outil parmi un catalogue de 37 : rechercher des tâches, des heures, des leads, de la rentabilité, des connaissances internes ou des connecteurs de données
-
Les outils en lecture s'exécutent directement ; ceux qui modifient quelque chose (SQL en écriture, fichiers, shell) exigent une confirmation explicite de l'utilisateur
-
Les propositions d'action des agents naissent à l'état en attente et ne s'exécutent que lorsqu'un humain les approuve
-
Chaque appel au modèle et à chaque outil est enregistré : tokens, coût, durée et qui a approuvé quoi
Ce qui est IA et ce qui est déterministe
Composants IA
Les modèles (Claude Opus et Claude Sonnet, selon la difficulté de chaque tâche) interprètent les instructions, raisonnent sur le contexte de l'entreprise, choisissent les outils, rédigent des rapports et des brouillons et proposent des actions. Les agents de routine tournent sur le modèle le plus économique et les agents stratégiques sur le plus performant : la répartition par niveaux de modèles fait partie de la conception.
Composants déterministes
La synchronisation avec la facturation (Holded), le suivi horaire et sa conservation légale de 4 ans, l'isolation entre les workspaces, les permissions par rôle et par module, ainsi que les validations métier passent par du code conventionnel. Nous ne déléguons au LLM aucune opération exigeant un résultat déterministe : le modèle propose, le code décide de ce qu'il peut toucher.
Ce que le système ne fait pas
- Aucun agent n'accède à des données en dehors de son workspace : l'isolation est appliquée côté serveur (scopes, middleware et tests dédiés), pas dans le prompt
- Toute proposition d'action d'un agent naît à l'état en attente et exige une approbation humaine avant d'être exécutée
- Les outils qui modifient des données (SQL en écriture, fichiers, shell) demandent une confirmation explicite et sont réservés aux utilisateurs autorisés
- Le suivi horaire et les obligations légales passent par une logique déterministe, jamais par l'inférence du modèle
- Chaque appel d'IA est mesuré dans un registre immuable (tokens, coût, modèle) avec un budget mensuel par workspace qui coupe la dépense en cas de dépassement
04Impact mesuré
Résultats
- 10+ Intégrations actives
- 90% Imputations d'heures automatisées
- 100% Conformité horaire
- 27 Agents d'IA actifs
Données vérifiables
Métriques en détail
- Mois en production (plateforme / couche d'agents)
- 36 / 5
- Projets gérés
- 166
- Tâches gérées
- 2 022
- Enregistrements horaires (pointages)
- 2 478
- Heures imputées à des projets clients
- 2 983 h
- Imputations créées par des voies automatisées (API, clôture de tâche, git)
- 90%
- Agents d'IA actifs
- 27
- Exécutions d'agents enregistrées (depuis février 2026)
- 6 760
- Appels du modèle aux outils enregistrés
- 466
- Tokens traités par la couche d'IA
- 142 M
Méthodologie: Données agrégées extraites via une requête en lecture seule sur la base de données de production de Nexo le 10 juillet 2026. La plateforme est en production depuis juillet 2023 (elle est née comme suivi horaire) et la couche d'agents d'IA depuis février 2026. Ce sont des totaux de plateforme ; ils n'exposent aucune donnée client.
05Le processus
Le processus
-
Discovery
Analyse des flux opérationnels et points de douleur
-
Architecture
Conception multi-tenant et modèle d'intégrations
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Core
Suivi horaire et gestion de projets
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Intégrations
Holded, Apollo, Slack et API Google en direct ; importateurs pour HubSpot, ClickUp et Asana
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SaaS
Onboarding, facturation et panneau d'administration
-
Couche IA
Assistant avec outils audités et agents proactifs avec approbation humaine : rapports, surveillance et propositions
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