IA et automatisation (2/3)
Outils et applications de l’automatisation au quotidien
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La semaine dernière nous avons posé les bases de l’automatisation.
Aujourd’hui on passe aux choses concrètes.
Et pour cette deuxième édition spéciale, j’ai à nouveau invité Pierre-Louis ROQUET, avocat d’affaires certifié Activateur France Numérique et passionné d’automatisation, à partager ses retours d’experiènce.
C’est parti, je laisse la parole à Pierre-Louis !
Automatiser, c’est passer à l’action
L’automatisation n’est pas un exercice théorique. Elle prend corps dans des outils simples qui, bien maîtrisés, transforment le quotidien : moins de tâches répétitives, des processus plus fiables, un gain de temps considérable.
Il ne s’agit pas d’une mode technophile mais d’une approche pragmatique : utiliser les bons outils, adaptés aux besoins réels d’une équipe ou d’une entreprise.
À ce titre, certaines plateformes méritent une attention particulière. Elles ne sont ni les seules ni nécessairement les plus complexes, mais elles présentent l’avantage d’être accessibles, robustes et largement reconnues dans l’écosystème de l’automatisation.
Nous nous concentrerons ici sur trois outils : Make.com, N8N et Tally.
Le premier et le second sont des orchestrateurs d’automatisation, permettant de relier entre elles des applications distinctes et de leur faire exécuter des actions coordonnées.
Le troisième est un service de création de formulaires, particulièrement adapté à la collecte structurée d’informations.
Ensemble, ces outils illustrent comment nous pouvons progressivement bâtir une architecture numérique répondant à nos besoins.
Cependant, la connaissance des instruments, si elle est nécessaire, ne suffit pas. Encore faut-il disposer d’une méthode claire pour conduire un projet d’automatisation.
La méthode que j’ai eu l’occasion de développer et de mettre en œuvre se décompose en quatre étapes :
identifier,
cartographier,
réaliser,
tester et itérer.
Cette démarche méthodologique offre un cadre qui prévient les dérives et permet d’inscrire chaque initiative dans une logique cohérente.
Enfin, pour rendre ces considérations encore plus concrètes, nous montrerons comment créer un document dynamique dans Google Docs et Google Drive en utilisant Make et Tally.
Cet exemple illustre parfaitement la rencontre entre la théorie et la pratique : à partir d’un formulaire rempli par un client, un document juridique peut être généré automatiquement, selon un modèle prédéfini, et être stocké de manière ordonnée dans l’espace de travail collaboratif du cabinet.
I. Trois outils à connaître
1. Make.com
Make.com, anciennement connu sous le nom d’Integromat, est une plateforme d’automatisation en ligne qui repose sur la logique de scénarios.
Concrètement, l’utilisateur y conçoit des flux de travail en reliant des modules représentant chacun une application ou une action particulière.
Un scénario peut, par exemple, recevoir un formulaire rempli par un client, extraire les données, les transformer dans un format adapté, puis les injecter dans un document ou dans une base de données interne.
L’un des atouts de Make réside dans son interface visuelle. Chaque module apparaît sous forme de bulle et les liaisons se dessinent à la manière d’un organigramme.
Cette représentation graphique facilite la compréhension des processus même pour un utilisateur non technique. Cela signifie qu’il est possible de concevoir une chaîne automatisée sans écrire une ligne de code, simplement en définissant les étapes logiques de son activité.
La richesse de Make tient également à la multiplicité de ses connecteurs : il s’intègre à une large gamme de services couramment utilisés (Gmail, Outlook, Google Docs, Microsoft Excel, Slack, CRM divers, etc.).
Chaque module peut être paramétré selon des conditions précises et il est possible de combiner plusieurs scénarios entre eux, ouvrant ainsi la voie à une automatisation fine et personnalisée.
2. N8N
N8N repose sur une philosophie proche de Make, mais avec une différence notable : il s’agit d’un logiciel open source, ce qui signifie que chacun peut l’installer sur son propre serveur et l’adapter à ses besoins.
Pour un cabinet soucieux de conserver une maîtrise plus étroite de ses données, cette caractéristique constitue un avantage considérable.
N8N se présente également sous la forme de flux visuels, où l’utilisateur relie entre eux des « nœuds » représentant des applications ou des opérations.
Chaque nœud peut exécuter une action (envoi d’un courriel, génération d’un document, création d’un dossier, etc.) ou appliquer une logique conditionnelle (si telle condition est remplie, alors telle action est effectuée).
L’open source confère une flexibilité technique plus grande, mais suppose aussi une certaine implication en termes de maintenance et de déploiement.
Dans un cabinet où les ressources informatiques sont limitées, N8N peut nécessiter le soutien d’un prestataire technique. Toutefois, son adoption garantit une indépendance face aux évolutions commerciales des plateformes propriétaires et une capacité à personnaliser profondément les processus.
A ce titre, Smartlawyer.ai permet à chacun de bénéficier d’un espace N8N dédié lors de la création d’un compte pour 9,99 € / mois. L’ensemble des templates de workflows sont disponibles. Les serveurs sont situés en Europe et sécurisés.
3. Tally
Tally, enfin, est un outil de création de formulaires en ligne, qui séduit par sa simplicité d’utilisation et sa souplesse d’intégration.
À première vue, il pourrait sembler modeste comparé à Make ou N8N. Mais son intérêt réside dans sa capacité à capter de manière structurée les informations en provenance des clients ou des collaborateurs.
Un formulaire Tally peut être conçu pour recueillir les données nécessaires à l’élaboration d’un contrat, à la préparation d’un dossier contentieux ou à l’ouverture d’un nouveau client.
Une fois rempli, le formulaire génère un ensemble de données exploitables qui peuvent être transmises automatiquement à d’autres applications, notamment par le biais de Make ou de N8N.
Ainsi, Tally constitue une porte d’entrée idéale : c’est par le formulaire que l’information brute, fournie par le client, est traduite en données exploitables pour alimenter les processus du cabinet. Son rôle est modeste en apparence, mais fondamental dans la chaîne d’automatisation.
II. Une méthode en 4 étapes
La mise en œuvre d’un projet d’automatisation ne saurait se réduire à l’usage d’un outil.
Elle suppose une méthode, sans laquelle l’enthousiasme initial risque de se diluer dans des expérimentations infructueuses (et douloureuses).
La démarche que je propose se décompose en quatre étapes successives, qui forment une boucle d’amélioration continue.
1. Identifier
La première étape consiste à identifier les tâches susceptibles d’être automatisées. Cela suppose un regard attentif porté sur son quotidien professionnel.
Quelles sont les opérations répétitives qui consomment un temps disproportionné par rapport à leur valeur ajoutée ?
Quelles sont les actions qui suivent une logique prévisible et standardisée ?
Parmi ces tâches, on peut citer la saisie manuelle d’informations récurrentes, le classement des courriels, la génération de documents à partir de modèles, ou encore la transmission de données entre différentes applications.
L’identification repose sur une approche pragmatique : il s’agit de repérer ce qui peut être délégué à la machine sans perte de sens ou de valeur.
2. Cartographier
Une fois les tâches identifiées, il convient de les cartographier, c’est-à-dire de représenter visuellement ou logiquement leur enchaînement. Cette étape est fondamentale, car elle vous oblige à expliciter vos processus internes. Or, ce qui n’est pas formalisé reste difficilement automatisable.
Je suggère de dessiner la tâche que l’on souhaite automatiser pour davantage de clarté.
La cartographie consiste à répondre à des questions simples :
Par où entre l’information ?
Quels traitements subit-elle ?
Quelles sont les conditions qui déclenchent telle ou telle action ?
Quelle est la sortie attendue ?
On peut recourir à des schémas, des diagrammes de flux ou même à une description écrite structurée. L’essentiel est de rendre visible la mécanique sous-jacente de la tâche.
3. Réaliser
La troisième étape est celle de la réalisation concrète, c’est-à-dire la mise en œuvre technique du processus automatisé à l’aide d’outils tels que Make, N8N ou Tally.
C’est ici que la cartographie prend corps : chaque élément du schéma devient un module, un nœud ou une action.
Cette phase peut sembler la plus technique, mais elle est facilitée par les interfaces visuelles des plateformes modernes.
Vous n’avez pas besoin d’être un programmeur. Il lui suffit de traduire en instructions logiques ce qu’il a déjà clarifié lors de la cartographie. L’essentiel est de conserver une vision claire de l’objectif poursuivi, sans se laisser égarer dans la complexité des options.
4. Tester et itérer
Enfin, aucun processus automatisé ne doit être considéré comme achevé sans une phase de test.
Il s’agit de vérifier que chaque étape fonctionne comme prévu, que les données circulent correctement, que les documents générés respectent les standards attendus.
Le test révèle souvent des ajustements nécessaires :
une condition mal paramétrée,
une donnée manquante,
un enchaînement incomplet...
Loin d’être un échec, ces ajustements sont le cœur même de la démarche.
L’automatisation n’est pas un produit figé, mais un processus évolutif. L’étape d’itération permet d’améliorer progressivement la fiabilité et la pertinence du système, en fonction de l’expérience acquise.
III. Exemple concret n°1 : générer un document dynamique
Pour illustrer la convergence de ces outils et de cette méthode, prenons un cas pratique : la génération automatisée d’un document dynamique à partir des données d’un formulaire.
1. Le besoin initial
Supposons qu’un cabinet souhaite standardiser la rédaction de conventions d’honoraires. Chaque client doit recevoir un document conforme, comportant ses coordonnées, la description de la mission et les conditions financières convenues. Or, la saisie manuelle de ces informations dans chaque document est fastidieuse et source d’erreurs.
L’objectif est donc de permettre au client de fournir les informations nécessaires via un formulaire, puis de générer automatiquement un document Google Docs conforme à un modèle préétabli, lequel sera ensuite archivé dans Google Drive.
2. L’identification et la cartographie
Le processus peut être décrit ainsi :
– Entrée : formulaire de contact rempli par le client.
– Traitement : extraction des données, intégration dans un modèle de document, génération du fichier final.
– Sortie : document stocké dans un dossier Drive, éventuellement partagé avec le client ou le collaborateur en charge.
Cette cartographie simple permet de visualiser clairement les étapes à mettre en œuvre.
Nous pourrions même envisager l’envoi automatique au client, je suggère néanmoins de garder la main sur les documents générés lorsque l’on s’initie à l'automatisation.
3. La réalisation avec Tally et Make
Le formulaire est conçu dans Tally : il comporte des champs pour le nom du client, son adresse, la mission, etc. Lorsque le client le soumet, Tally transmet les données à Make.
Dans Make, un scénario est créé :
le premier module reçoit les données du formulaire ;
un second module injecte ces données dans un modèle Google Docs, en remplaçant les champs dynamiques prédéfinis (par exemple, {{Nom}}, {{Adresse}}, {{Mission}}) ;
un troisième module enregistre le document finalisé dans un dossier spécifique de Google Drive, en le nommant selon une convention cohérente (par exemple : « Convention – Dupont – janvier 2025 »).
4. Le test et l’itération
Une première exécution permet de vérifier que les données sont correctement transférées et que le document généré est conforme.
Si un champ apparaît mal formaté ou si le nom du fichier est ambigu, il suffit d’ajuster le scénario et de relancer le test. Progressivement, le processus s’affine jusqu’à atteindre une fiabilité satisfaisante.
Le résultat est un gain considérable de temps et de sécurité : chaque convention d’honoraires est générée en quelques secondes, sans risque d’oubli ou d’erreur de recopie.
L’avocat peut consacrer son énergie à l’essentiel, tout en offrant au client une expérience moderne et fluide.
IV. Exemple concret n°2 : organiser automatiquement des pièces jointes reçues par e-mail
Pour illustrer la portée opérationnelle de l’automatisation appliquée à la pratique du droit, prenons un cas courant : la réception d’un e-mail d’un nouveau client accompagné de pièces jointes.
Chacun sait combien cette étape, pourtant banale, mobilise inutilement du temps et comporte un risque d’erreur :
ouvrir chaque fichier,
le renommer selon une convention précise,
créer manuellement un dossier dans l’arborescence du Drive,
y déposer les documents et
enfin vérifier que l’ensemble est bien structuré…
Autant de gestes répétitifs qui détournent l’avocat ou son assistant de tâches à forte valeur ajoutée. L’automatisation permet ici de décharger cette chaîne logistique sans sacrifier la rigueur indispensable au traitement des dossiers.
1. Le besoin initial
Lorsqu’un client prend contact pour la première fois, il transmet généralement un certain nombre de pièces justificatives : carte d’identité, extrait Kbis, statuts de société, bail commercial, contrats préexistants ou encore correspondances.
L’avocat doit classer ces pièces dans un dossier numérique dédié, en veillant à respecter une convention de nommage cohérente et à préserver l’intégrité des documents. Or, le traitement manuel de ces pièces entraîne une perte de temps et multiplie les risques de désorganisation.
L’objectif est donc le suivant : dès réception d’un e-mail identifié comme provenant d’un nouveau client, extraire automatiquement les pièces jointes, les renommer de manière standardisée, créer un dossier portant le nom du client dans Google Drive et y déposer les fichiers.
2. L’identification et la cartographie
Le processus peut être schématisé comme suit :
Entrée : e-mail entrant identifié comme étant celui d’un nouveau client, contenant des pièces jointes.
Traitement : extraction des pièces, analyse de leur type, renommage selon une convention préétablie (par exemple « Date_Client_Nom_PièceType_ »), création d’un dossier client spécifique dans Google Drive.
Sortie : documents renommés et rangés dans le Drive, prêts à être exploités et accessibles aux collaborateurs concernés.
Cette cartographie permet de visualiser les étapes successives et de comprendre comment elles s’articulent. On peut également prévoir que le système alerte l’avocat ou son collaborateur de la création du dossier, afin d’assurer une vérification initiale.
3. La réalisation avec N8N et Gmail
Dans N8N, un scénario est conçu pour exécuter ce flux automatisé.
Le premier module est connecté à la messagerie (Gmail ou Outlook). Il détecte l’arrivée d’un e-mail répondant à un certain critère, par exemple la présence d’un mot-clé dans l’objet (« Nouveau client »), ou le fait d’arriver sur une adresse spécifique (« contact@cabinet.fr »).
Un deuxième module extrait les pièces jointes de ce courriel. Chacune est alors analysée par un module de traitement qui identifie son type, par exemple grâce au nom initial du fichier ou à son extension.
Un troisième module applique une règle de nommage : il combine le nom du client, la nature de la pièce et la date, afin de créer un fichier homogène et immédiatement reconnaissable.
Par exemple, un extrait Kbis envoyé par un client nommé Dupont pourra être automatiquement renommé « DUPONT_Kbis_2025-01-10.pdf ».
Un quatrième module créé dans Google Drive un dossier spécifique au nom du client, si celui-ci n’existe pas déjà.
Enfin, un cinquième module enregistre l’ensemble des fichiers renommés dans ce dossier nouvellement créé. L’ensemble de la chaîne se déroule en quelques secondes à partir du moment où l’e-mail est reçu.
4. Le test et l’itération
La première exécution du scénario permet de vérifier que les fichiers sont correctement extraits, renommés et placés dans le bon dossier.
Des ajustements peuvent s’avérer nécessaires : affiner la convention de nommage, gérer les cas où deux clients portent le même nom, ou encore prévoir le classement dans des sous-dossiers selon la nature des pièces (par exemple, « Identité », « Sociétés », « Contrats »).
Au fil des itérations, le processus gagne en fiabilité et en sophistication. Il est même envisageable d’ajouter une étape supplémentaire, comme l’envoi automatique d’un courriel au collaborateur référent pour l’informer de la disponibilité des pièces, ou encore la génération d’un accusé de réception au client.
Le résultat est une transformation radicale du quotidien.
Au lieu de consacrer de longues minutes à manipuler des fichiers, l’avocat retrouve immédiatement un dossier client structuré, complet et ordonné dans son Drive. Le risque d’erreur de classement est réduit, et la cohérence de l’organisation documentaire du cabinet se trouve renforcée.
Une démo de ce flux de travail est disponible ici.
Conclusion
L’automatisation, loin d’être une abstraction technique, s’incarne dans des outils concrets tels que Make.com, N8N et Tally. Leur usage raisonné permet de bâtir des processus adaptés à la pratique juridique, où la collecte, le traitement et la production de données se font de manière plus rapide, plus sûre et plus homogène.
En appliquant une méthode claire – identifier, cartographier, réaliser, tester et améliorer – une idée devient un résultat concret.
Que ce soit pour créer un document, organiser un dossier ou synchroniser vos outils, ces solutions sont accessibles à toutes les équipes, quels que soient leur taille ou leur secteur.
Ce n’est là qu’une illustration parmi d’autres. Mais elle démontre déjà que l’automatisation n’est pas une perspective lointaine : elle est une réalité accessible, prête à être saisie par ceux qui souhaitent conjuguer rigueur juridique et efficacité technologique.
Merci encore à Pierre-Louis ROQUET pour ce partage très concret.
Je retiens une chose : l’automatisation, ce n’est pas de la science-fiction, c’est déjà une pratique accessible et utile, que l’on soit juriste, RH, consultant ou dirigeant de PME.
L’important, c’est de commencer petit et d’expérimenter.
De mon côté, j’ai commencé à tester Make pour automatiser certains aspects de mon activité de formatrice en IA. Ce n’est pas parfait, je tâtonne encore… mais déjà je vois le gain de temps et surtout l’envie d’aller plus loin.
Et après ?
La troisième et dernière édition de cette mini-série sortira jeudi prochain.
Pierre-Louis vous montrera comment créer l’agent orchestrateur, véritable incarnation de l’assistant juridique 4.0.
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6 octobre 2025 – live « Salarié en 2026 : burn-out, IA, licenciement… comment ne pas être la prochaine victime ? organisée par Chloé Ngassa
Nous échangerons sur ce que l’IA change déjà dans nos métiers… et surtout : est-ce que savoir utiliser l’IA peut protéger votre emploi ?
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Daria
Très pratique, très intéressant ! A tester sur les cas d'usage concrets.