Apprenez à planifier et créer une application web qui suit le travail manuel, capture les preuves et le temps, et transforme les tâches répétées en backlog prêt pour l'automatisation.
Avant de dessiner des écrans ou de choisir une base de données, clarifiez ce que vous voulez mesurer. L'objectif n'est pas de « suivre tout ce que font les employés ». C'est de capturer le travail manuel de manière suffisamment fiable pour décider quoi automatiser en premier — sur la base de preuves, pas d'opinions.
Écrivez les activités récurrentes actuellement faites à la main (copier/coller entre systèmes, ressaisie, vérification de documents, relances pour approbation, rapprochement de feuilles). Pour chaque activité, décrivez :
Si vous ne pouvez pas la décrire en deux phrases, vous mélangez probablement plusieurs workflows.
Une application de suivi fonctionne lorsqu'elle sert toutes les personnes impliquées — pas seulement celle qui veut le rapport.
Attendez‑vous à des motivations différentes : les opérateurs veulent moins d'administration ; les managers, de la prévisibilité ; l'IT, des exigences stables.
Le suivi n'est utile que s'il se connecte à des résultats. Choisissez un petit ensemble que vous pouvez calculer de façon constante :
Définissez les limites tôt pour éviter de créer un monstre accidentel.
Cette application n'est généralement pas :
Elle peut compléter ces systèmes — et parfois remplacer une tranche étroite — si c'est explicitement votre intention. Si vous utilisez déjà des tickets, votre application de suivi peut simplement attacher des données structurées de « travail manuel » aux éléments existants (voir /blog/integrations).
Une application de suivi réussit ou échoue en fonction de son focus. Si vous essayez de capturer chaque « activité occupée », vous collecterez des données bruyantes, frustrerez les utilisateurs et vous ne saurez toujours pas quoi automatiser en premier. Commencez par un périmètre petit et explicite, mesurable de façon cohérente.
Optez pour des workflows fréquents, répétables et déjà douloureux. Un bon ensemble de départ couvre différents types d'effort manuel, par exemple :
Écrivez une définition simple que tout le monde peut appliquer de la même façon. Par exemple : « Toute étape où une personne déplace, vérifie ou transforme une information sans qu'un système le fasse automatiquement. » Incluez des exemples et quelques exclusions (p. ex. appels clients, écriture créative, gestion des relations) pour éviter que l'on enregistre tout.
Soyez explicite sur où le workflow commence et finit :
Décidez comment le temps sera enregistré : par tâche, par poste, ou par semaine. « Par tâche » donne le meilleur signal pour l'automatisation, mais « par poste/semaine » peut être un MVP pratique si les tâches sont trop fragmentées. L'essentiel est la cohérence, pas la précision.
Avant de choisir des champs, écrans ou tableaux de bord, obtenez une image claire de la façon dont le travail se déroule aujourd'hui. Une cartographie légère dévoilera ce que vous devez suivre et ce que vous pouvez ignorer.
Commencez par un seul workflow et écrivez‑le en ligne droite :
Déclencheur → étapes → transferts → résultat
Restez concret. « La demande arrive dans une boîte partagée » vaut mieux que « une saisie a lieu ». Pour chaque étape, notez qui la réalise, quel outil est utilisé et ce que signifie « terminé ». Si des transferts existent (Ventes → Ops, Ops → Finance), signalez‑les — ce sont des endroits où le travail disparaît.
Votre application de suivi doit mettre en évidence les frictions, pas seulement l'activité. Pendant que vous cartographiez, marquez :
Ces points de retard deviennent plus tard des champs à forte valeur (ex. « raison de blocage ») et des candidats prioritaires à l'automatisation.
Listez les systèmes sur lesquels les gens s'appuient pour compléter le travail : fils d'e‑mail, feuilles, outils de ticketing, drives partagés, applications legacy, messages de chat. Quand plusieurs sources divergent, notez laquelle « prime ». C'est essentiel pour les intégrations futures et pour éviter la saisie en double.
La plupart du travail manuel est désordonné. Notez les raisons courantes des écarts : conditions client spéciales, documents manquants, règles régionales, validations ponctuelles. Vous ne cherchez pas à modéliser chaque cas limite — contentez‑vous d'enregistrer les catégories qui expliquent pourquoi une tâche a pris plus de temps ou a nécessité des étapes supplémentaires.
Un tracker de travail manuel réussit s'il permet aux gens d'enregistrer rapidement le travail tout en générant des données exploitables. L'objectif n'est pas de tout collecter, mais de capturer juste assez de structure pour repérer des motifs, quantifier l'impact et transformer la douleur répétée en candidats à l'automatisation.
Gardez votre modèle de données central simple et cohérent entre équipes :
Cette structure supporte l'enregistrement quotidien et l'analyse ultérieure sans forcer l'utilisateur à remplir un long questionnaire.
Le temps est essentiel pour prioriser l'automatisation, mais il doit être simple à capturer :
Si le temps ressemble à du contrôle, l'adoption chute. Positionnez‑le comme un moyen de supprimer le travail inutile, pas de surveiller les individus.
Ajoutez un champ requis qui explique pourquoi le travail n'a pas été automatisé :
Utilisez un court menu déroulant plus une note optionnelle. Le menu facilite les rapports ; la note donne du contexte pour les exceptions.
Chaque Task doit se terminer avec quelques résultats cohérents :
Avec ces champs, vous pouvez quantifier le gaspillage (reprises), identifier les modes de défaillance (types d'erreur) et construire un backlog d'automatisation crédible basé sur le travail réel, pas sur des opinions.
Si enregistrer une tâche prend plus de temps que de la faire, les gens l'ignoreront — ou saisiront des données vagues inutilisables. L'objectif UX est simple : capturer le minimum utile avec le moins de friction.
Commencez par un petit ensemble d'écrans couvrant la boucle complète :
Concevez pour la vitesse plutôt que l'exhaustivité. Utilisez raccourcis clavier pour les actions courantes (créer un item, changer le statut, enregistrer). Proposez des modèles pour le travail répétitif afin que les utilisateurs ne retapent pas les mêmes descriptions.
Favorisez l'édition en place et des valeurs par défaut sensées (ex. auto‑assignation à l'utilisateur courant, définir « débuté à » à l'ouverture de l'item).
Le texte libre est utile, mais il n'agrège pas bien. Ajoutez des champs guidés qui rendent les rapports fiables :
Rendez l'app lisible et utilisable par tous : fort contraste, étiquettes claires (pas seulement des placeholders), états de focus visibles pour la navigation clavier, et mises en page mobiles pour un enregistrement rapide en mobilité.
Si votre app doit guider des décisions d'automatisation, les gens doivent faire confiance aux données. Cette confiance se brise quand n'importe qui peut tout éditer, que les validations sont floues ou qu'il n'y a pas d'historique des changements. Un modèle de permissions simple plus un journal d'audit léger résolvent la plupart des cas.
Commencez par quatre rôles qui reflètent la façon dont le travail est enregistré :
Évitez les règles personnalisées par utilisateur au départ ; l'accès par rôle est plus simple à expliquer et à maintenir.
Décidez quels champs sont des « faits » vs des « notes », et verrouillez les faits une fois revus.
Approche pratique :
Cela stabilise les rapports tout en autorisant les corrections légitimes.
Ajoutez un log d'audit pour les événements clés : changements de statut, ajustements de temps, approbations/rejets, preuves ajoutées/supprimées, et modifications de permissions. Stockez au minimum : acteur, horodatage, ancienne valeur, nouvelle valeur, et (optionnel) un court commentaire.
Rendez‑le visible sur chaque enregistrement (ex. onglet « Activité ») pour que les litiges n'aient pas à redevenir de l'archéologie Slack.
Fixez des règles de rétention tôt : combien de temps conserver les logs et les preuves associées (images, fichiers, liens). Beaucoup d'équipes font 12–24 mois pour les logs, et moins pour les pièces volumineuses.
Si vous autorisez les uploads, traitez‑les comme partie intégrante de l'historique : versionnez les fichiers, consignez les suppressions et restreignez l'accès par rôle. Cela compte quand une entrée devient la base d'un projet d'automatisation.
Un MVP pratique doit être facile à construire, à modifier et banal à exploiter. L'objectif n'est pas de prédire votre plateforme d'automatisation future, mais de capturer des preuves de travail manuel avec un minimum de friction.
Commencez par une architecture claire :
Cette séparation garde l'UI rapide à itérer tandis que l'API reste la source de vérité.
Optez pour une stack que votre équipe peut livrer rapidement avec une forte communauté :
Évitez les technos exotiques au départ — votre plus grand risque est l'incertitude produit, pas la performance.
Si vous voulez accélérer le MVP sans vous enfermer, une plateforme de développement assisté comme Koder.ai peut vous aider à passer d'un cahier des charges à une application React avec une API Go et PostgreSQL — via chat — tout en conservant la possibilité d'exporter le code source, déployer/hos ter et revenir en arrière en toute sécurité avec des snapshots. C'est particulièrement utile pour des outils internes où les exigences évoluent vite après le premier pilote.
Définissez des endpoints qui reflètent ce que font les utilisateurs, pas la structure des tables en base. Capacités typiques formulées en verbes :
Cela facilite le support de futurs clients (mobile, intégrations) sans réécrire le cœur.
POST /work-items
POST /work-items/{id}/time-logs
POST /work-items/{id}/attachments
POST /work-items/{id}/status
GET /work-items?assignee=me&status=in_progress
Même les premiers utilisateurs demanderont : « Puis‑je uploader ce que j'ai déjà ? » et « Puis‑je récupérer mes données ? » Ajoutez :
Cela réduit la ressaisie, accélère l'onboarding et empêche votre MVP de ressembler à une impasse.
Si votre app dépend que les gens pensent à tout enregistrer, l'adoption s'effritera. Une approche pratique : commencer par la saisie manuelle (clarifie le flux), puis ajouter des connecteurs uniquement là où ils réduisent vraiment l'effort — surtout pour le travail à fort volume et répétitif.
Cherchez les étapes où les gens laissent déjà une trace ailleurs. Intégrations « faible friction » courantes :
Les intégrations se compliquent rapidement si vous ne pouvez pas faire correspondre de façon fiable les éléments entre systèmes. Créez un identifiant unique (ex. MW-10482) et stockez les IDs externes en parallèle (ID de message e‑mail, clé de ligne de feuille, ID de ticket). Affichez cet identifiant dans les notifications et les exports pour que tout le monde référence le même item.
L'objectif n'est pas d'éliminer immédiatement l'humain, mais de réduire la frappe et d'éviter la reprise. Pré‑remplissez les champs depuis les intégrations (demandeur, sujet, horodatages, pièces jointes), mais gardez la possibilité d'override humain pour que le log reflète la réalité. Par exemple, un e‑mail peut suggérer une catégorie et une estimation d'effort, la personne confirme le temps réel et le résultat.
Bonne règle : les intégrations créent des brouillons par défaut, et les humains « confirment et soumettent » jusqu'à ce que le mapping soit fiable.
Le suivi n'a de valeur que s'il conduit à des décisions. L'objectif de votre app doit être de convertir les logs bruts en une liste priorisée d'opportunités d'automatisation — votre « backlog d'automatisation » — facile à revoir en réunion ops/amelioration hebdomadaire.
Commencez par un score simple et explicable pour que les parties prenantes voient pourquoi un élément monte en priorité. Critères pratiques :
Affichez le score à côté des chiffres sous‑jacents pour qu'il ne ressemble pas à une boîte noire.
Ajoutez une vue dédiée qui regroupe les logs en « work items » répétables (par ex. « Mettre à jour l'adresse client dans le Système A puis confirmer dans le Système B »). Classez automatiquement par score et montrez :
Rendez le tagging léger : tags en un clic tels que system, type d'entrée, type d'exception. Avec le temps, ils révèleront les motifs stables (bons candidats à l'automatisation) vs les cas limites (mieux traités par formation ou amélioration de processus).
Une estimation simple suffit :
ROI (temps) = (temps économisé × fréquence) − hypothèse de maintenance
Pour la maintenance, utilisez une estimation horaire fixe par mois (ex. 2–6 h/mois) pour comparer les opportunités de façon cohérente. Cela garde le backlog axé sur l'impact, pas sur les opinions.
Les tableaux de bord ne servent que si ils répondent vite aux vraies questions : « Où passons‑nous du temps ? » « Qu'est‑ce qui nous ralentit ? » et « Notre dernier changement a‑t‑il aidé ? » Concevez le reporting autour des décisions, pas des graphiques de vanité.
La plupart des responsables ne veulent pas tous les détails — ils veulent des signaux clairs. Baseline pratique :
Rendez chaque vignette cliquable pour qu'un leader passe du chiffre au détail responsable.
Une semaine est souvent trompeuse. Ajoutez des séries temporelles et des filtres simples (7/30/90 derniers jours). Quand vous changez un workflow — intégration ajoutée ou formulaire simplifié — facilitez la comparaison avant vs après.
Approche légère : stockez un « marqueur de changement » (date et description) et affichez une ligne verticale sur les graphiques. Cela aide à relier les améliorations à des interventions concrètes.
Le suivi du travail manuel mélange souvent données dures (horodatages, comptes) et entrées plus souples (temps estimé). Étiquetez clairement :
Si le temps est estimé, indiquez‑le dans l'UI. Mieux vaut être transparent que paraître précis à tort.
Chaque graphique doit permettre « montre‑moi les enregistrements ». Le drill‑down renforce la confiance et accélère l'action : filtrez par workflow, équipe et plage de dates, puis ouvrez les work items sous‑jacents pour voir notes, transferts et blocages.
Liez les tableaux de bord à la vue « backlog d'automatisation » pour que les gros postes de temps deviennent des candidats pendant que le contexte est encore frais.
Si votre app capture comment le travail est fait, elle collectera vite des détails sensibles : noms de clients, notes internes, pièces jointes, et « qui a fait quoi quand ». La sécurité et la fiabilité ne sont pas des options — vous perdrez la confiance (et l'adoption) sans elles.
Commencez avec un accès basé sur les rôles correspondant aux responsabilités réelles. La plupart des utilisateurs ne devraient voir que leurs propres logs ou ceux de leur équipe. Limitez les pouvoirs d'admin à un petit groupe, et séparez « peut éditer des entrées » de « peut approuver/exporter des données ».
Pour les uploads, supposez que chaque pièce jointe est non fiable :
Vous n'avez pas besoin d'une sécurité d'entreprise pour lancer un MVP, mais vous avez besoin des essentiels :
Enregistrez les événements système pour le dépannage et l'audit : connexions, changements de permissions, approbations, jobs d'import, intégrations échouées. Gardez les logs structurés et consultables, mais n'y stockez pas de secrets — ne logguez jamais de tokens API, mots de passe ou contenus complets de pièces jointes. Redactez les champs sensibles par défaut.
Si vous manipulez des données personnelles, décidez tôt :
Ces choix impactent le schéma, les permissions et les sauvegardes — plus simple à planifier maintenant que le retrofit plus tard.
Une application de suivi réussit ou échoue sur l'adoption. Traitez le déploiement comme un lancement produit : commencez petit, mesurez le comportement et itérez rapidement.
Pilotez avec une équipe — idéalement un groupe qui ressent la douleur du travail manuel et a un workflow clair. Gardez le périmètre étroit (1–2 types de travail) pour pouvoir accompagner les utilisateurs et ajuster l'application sans perturber l'organisation.
Pendant le pilote, recueillez du feedback sur le moment : un bouton « Quelque chose était difficile » après la saisie, plus un point hebdo de 15 minutes. Quand l'adoption se stabilise, étendez à l'équipe suivante aux patterns similaires.
Fixez des objectifs simples et visibles pour que tout le monde sache ce qu'est le « bon » :
Suivez‑les dans un dashboard interne et révisez‑les avec les chefs d'équipe.
Ajoutez des aides in‑app où les gens bloquent :
Mettez en place un rythme de revue (mensuel fonctionne bien) pour décider ce qui s'automatise ensuite et pourquoi. Utilisez les logs pour prioriser : fréquence élevée + temps élevé d'abord, avec des propriétaires et impact attendu.
Fermez la boucle en montrant les résultats : « Grâce à vos logs X, nous avons automatisé Y. » C'est le moyen le plus rapide de maintenir l'enregistrement.
Si vous itérez vite entre équipes, considérez des outils qui facilitent les changements rapides sans déstabiliser l'app. Par exemple, le mode de planification de Koder.ai aide à définir portée et flux avant de générer des changements, et les snapshots/rollback rendent plus sûr l'ajustement des workflows, champs et permissions au fil du pilote.
Commencez par lister les activités récurrentes faites à la main et décrivez chacune en termes simples :
Si vous ne pouvez pas le décrire en deux phrases, fractionnez en plusieurs workflows pour pouvoir le mesurer de façon cohérente.
Commencez par 3–5 workflows courants, répétables et déjà problématiques (copier/coller, saisie de données, validations, rapprochements, rapports manuels). Un périmètre restreint améliore l'adoption et fournit des données propres pour prioriser l'automatisation.
Adoptez une définition simple et appliquable par tous, par exemple : « Toute étape où une personne déplace, vérifie ou transforme une information sans que le système le fasse automatiquement. »
Documentez aussi les exclusions (par ex. gestion de relation, écriture créative, appels clients) pour éviter que l’on enregistre « tout » et que le jeu de données soit dilué.
Cartographiez chaque workflow comme :
Pour chaque étape, notez qui la réalise, quel outil est utilisé et ce que signifie « terminé ». Mentionnez explicitement les transferts et les boucles de reprise — ce sont des champs de suivi à forte valeur (par ex. raisons de blocage, compte de reprises).
Un modèle de données pratique et réutilisable :
Proposez plusieurs façons d'enregistrer le temps pour éviter que les utilisateurs n'évitent l'outil :
La priorité est la cohérence et la faible friction, pas la précision parfaite : présentez‑le comme un moyen de supprimer les tâches chronophages, pas de surveiller les individus.
Ajoutez un champ obligatoire expliquant pourquoi le travail est resté manuel, avec un petit menu déroulant :
Ajoutez une note optionnelle pour le contexte. Le menu rend les rapports possibles ; la note apporte la nuance pour la conception d'automatisation.
Utilisez un contrôle d'accès simple basé sur des rôles :
Verrouillez les « faits » (temps, statut, preuves) après validation et conservez un journal d'audit des changements clés (qui, quand, anciennes/nouvelles valeurs). Cela stabilise les rapports et renforce la confiance.
Une architecture MVP « stable » suffit souvent :
Cela permet d'itérer vite tout en conservant une source de vérité fiable.
Transformez les logs en opportunités classées via des critères transparents :
Générez une vue « backlog d'automatisation » montrant le temps total passé, les tendances, les équipes concernées et les points de blocage pour que les décisions hebdomadaires reposent sur des preuves, pas des opinions.
Gardez la même structure entre équipes pour que les rapports et le scoring d'automatisation fonctionnent ensuite.