Le contexte
Jean-Michel a une intuition : les commerciaux apprennent mieux en simulant des conversations réelles qu'en suivant des formations théoriques. L'IA vocale peut jouer l'interlocuteur — le client difficile, l'objection imprévue, le closing raté — et donner un feedback immédiat sur ce qui a fonctionné et ce qui a bloqué.
Avant d'écrire une ligne de code, il contacte Sami pour valider la faisabilité technique. La question : est-ce qu'on peut construire un coach vocal IA qui soit assez naturel pour être utile — et assez précis pour mesurer la progression ?
L'intuition fondatrice
Un commercial qui rate un closing à 23h n'a personne à qui demander ce qui s'est passé. Sherpa AI est disponible à 23h, connaît son niveau, simule l'interlocuteur — et lui dit exactement quoi améliorer.
Le produit
Sherpa AI — Coach vocal IA pour la vente
Simulations de roleplay, feedback temps réel, suivi de progression. Conçu pour les équipes commerciales et leurs managers.
Le marché
Formation commerciale B2B
Des managers qui veulent faire monter leurs équipes en compétence — sans multiplier les sessions de formation coûteuses.
Le défi
8 mois — de l'idée au SaaS multi-tenant
Architecture IA vocale, 4 dashboards distincts, intégration CRM, dashboard analytique. Le tout sans équipe interne.
L'équipe
EASY — 4 experts, zéro friction
Sami (architecture IA), Emma (UI), Aymeric (UX et produit), Yacine (frontend). Une seule équipe du premier call au déploiement.
L'équipe qui l'a construit
Équipe EASY — 4 expertises, 1 mission
S
Sami Mhidia
Architecture IA · LLM · VAPI
Premier contact — faisabilité technique et architecture. LLMs open-source, Dify, Whisper, VAPI. La voix en temps réel, le traitement du speech, le scoring.
Y
Yassine Mhidia
Frontend · Développement
Implémentation des 4 dashboards, intégrations CRM, déploiement. Ce qui tourne en production aujourd'hui.
E
Emma Cluzeau
UI · Direction artistique
Design de l'interface — clarté sur des données complexes. Data viz, cohérence entre les 4 surfaces utilisateurs.
A
Aymeric Baranowski
UX · Produit · Cadrage
Architecture des parcours, priorisation des features, cohérence entre les besoins des 4 types d'utilisateurs.
La stack technique — et pourquoi ces choix
Chaque choix technique a été motivé par une contrainte produit précise. Pas par les tendances — par ce que le produit devait faire.
LLMs open-source
— souveraineté, personnalisation, coût à l'échelle
Dify
— orchestration des workflows IA sans sur-ingénierie
Whisper
— transcription vocale précise en temps réel
VAPI
— infrastructure vocale pour les simulations conversationnelles
Le choix qui a tout conditionné
Partir sur des LLMs open-source plutôt que des APIs propriétaires donnait à Sherpa AI le contrôle sur le modèle de coaching — personnalisation des personas, ajustement des critères de scoring, évolutivité sans dépendance fournisseur.
Ce qui s'est construit — dans l'ordre
Mois 1–2
Faisabilité, architecture et cadrage produit
Sami valide l'architecture vocale — Whisper pour la transcription, VAPI pour la conversation, LLMs open-source pour le coaching. On cadre ensemble les 4 types d'utilisateurs du produit (commercial, manager, support Sherpa, admin) et ce que chacun doit pouvoir faire. C'est là que la complexité réelle du projet se révèle.
Architecture
Cadrage
Mois 3–4
Core produit — le moteur de simulation
Le cœur de Sherpa : les simulations de roleplay vocal. Le commercial parle. Whisper transcrit. Le LLM joue l'interlocuteur en temps réel. Le système analyse la qualité de l'argumentation, la gestion des objections, le rythme. Premiers tests avec de vrais commerciaux — et les premiers pivots sur ce qui doit être scoré.
Core IA
Tests utilisateurs
Mois 5–6
Architecture des dashboards décisionnels
C'est le travail le plus structurant de la mission. Quatre surfaces distinctes, quatre logiques d'usage différentes. Le commercial veut voir sa progression. Le manager veut comparer ses équipes. Le support Sherpa veut suivre les anomalies. L'admin veut piloter les comptes. Emma conçoit la cohérence visuelle. Je structure la logique de chaque parcours.
UX · UI
Data viz
Mois 7
Intégrations CRM et outils analytiques
Sherpa s'intègre dans l'écosystème existant des équipes commerciales. Les données de progression doivent remonter dans le CRM. Les managers doivent pouvoir exporter les rapports. Yacine implante les connexions et optimise les performances sur les volumes de données générés par les sessions.
Intégrations
Analytics
Mois 8
Mise en production — premières entreprises onboardées
Déploiement, onboarding des 15 premières entreprises, ajustements en temps réel. Les premiers résultats arrivent rapidement : en 30 jours d'usage, les commerciaux qui passent par Sherpa progressent de +18% sur leurs scorings. Le produit tient ses promesses.
Production
Premiers résultats
Le chantier central — Un Design System complexe
Le produit ne s'arrête pas à la simulation vocale. Ce qui fait la puissance de Sherpa AI, c'est l'architecture décisionnelle construite autour — quatre surfaces qui parlent à quatre types d'utilisateurs avec des besoins radicalement différents.
👤
Commercial
Dashboard progression individuelle
Historique des simulations, scores par compétence (argumentation, objections, closing), axes de progression personnalisés, prochaines sessions recommandées.
👥
Manager
Dashboard équipe comparative
Vue agrégée des progressions, comparaison des membres de l'équipe, identification des points de blocage collectifs, export des rapports pour les RH.
🛠
Support Sherpa
Dashboard opérationnel
Suivi des anomalies techniques, qualité des sessions, alertes sur les dégradations de performance du moteur IA, gestion des incidents.
⚙️
Admin
Dashboard gestion des comptes
Gestion multi-tenant, configuration des scénarios par entreprise, licences, personnalisation des critères de scoring selon le secteur d'activité.
Le vrai défi produit
Concevoir 4 dashboards qui partagent la même base de données mais répondent à 4 logiques d'usage opposées — sans que l'un pollue l'autre — c'est un travail d'architecture produit autant que de design. C'est là que les 8 mois se justifient.
Les fonctionnalités en production
🎭
Simulations de roleplay réalistes
Le LLM joue un client avec un profil défini — secteur, niveau de résistance, objections typiques. La simulation est assez naturelle pour créer une vraie pression d'entraînement.
⚡
Feedback en temps réel sur la parole
Pendant et après la session : analyse du rythme, de la clarté de l'argumentation, de la gestion des objections, du timing sur le closing. Pas un rapport générique — un retour sur cette session précise.
🎯
Scénarios d'entraînement personnalisables
Les managers configurent les scénarios selon leur secteur, leurs produits, les objections récurrentes de leurs clients. Sherpa s'adapte au contexte métier réel — pas à un template générique.
📊
Suivi de progression et analytics
Courbes de progression par compétence, comparaison avant/après, identification des patterns de blocage récurrents. Les données qui permettent de prendre des décisions de formation.
🔗
Intégration CRM
Les résultats de coaching remontent dans les CRM populaires. La progression de chaque commercial est visible dans l'outil qu'utilisent déjà les managers — sans changer leurs habitudes.
Ce que ça a produit
✓ Résultats — Sherpa AI en production
15
entreprises onboardées à la mise en production
+18%
sur les scorings commerciaux en 30 jours d'usage
8 mois
de l'intuition au SaaS multi-tenant en production
Ce que ce projet démontre
Une équipe de quatre experts alignés, sans friction de communication, peut livrer en 8 mois ce qu'une équipe classique mettrait 18 mois à construire — avec moins de dettes techniques et plus de clarté sur les décisions prises en cours de route.
"Vous nous confiez une vision. On vous rend un produit."