Chez IsiNeva, l’innovation est avant tout une réponse pragmatique aux enjeux métiers. Dans le cadre d’un proof of concept (POC) pour un client dans le secteur de la relation client, nous avons combiné trois technologies puissantes : WinDev pour l’interface applicative, une base de données orientée graphe pour les liens complexes entre les entités, et l’intelligence artificielle pour la relance client. Résultat : un CRM 360 réellement intelligent et actionnable.
Les limites des CRM traditionnels
Les outils CRM classiques reposent en général sur des bases relationnelles traditionnelles. Ces solutions fonctionnent très bien pour gérer des fiches clients, des historiques ou des tickets SAV. Mais elles atteignent vite leurs limites quand il s’agit :
- d’exploiter des relations complexes entre clients, partenaires, produits et services,
- d’automatiser les relances ou campagnes,
- ou encore de personnaliser à grande échelle les interactions.
Face à ces besoins, une structure plus souple et sémantique est indispensable. C’est ici qu’entre en scène la base de données graphe.
La puissance du graphe pour un CRM 360
Les graph databases (comme Neo4j ou ArangoDB) permettent de modéliser les relations entre entités avec beaucoup plus de flexibilité qu’un modèle SQL classique. Dans notre POC, chaque client est un nœud, connecté à des achats, des interactions, des événements, et même à d’autres clients ou influenceurs.
Ce type de structure offre des possibilités inédites :
- Visualiser et interroger facilement les connexions (par exemple : « Quels clients sont indirectement liés à une offre ? »).
- Détecter des communautés d’intérêt ou des clusters d’acheteurs.
- Analyser les parcours clients de manière transversale.
Autrement dit, la base graphe devient le socle d’un CRM véritablement 360°, qui ne se contente plus d’être un simple fichier client mais un réseau dynamique de relations exploitables.
POC : prouver que l’on peut utiliser l’IA sans compromettre les données
Ce POC avait pour but de démontrer qu’il est possible d’intégrer l’IA, ici via OpenAI, sans exposer les données sensibles tout en augmentant la souplesse de l’application. Dans cette approche, on ne développe plus de requêtes figées dans le programme. Au lieu de cela, l’interface WinDev fournit à l’IA le contexte utilisateur en cours (écran, rôle, actions précédentes, filtre en place…), et l’IA détermine dynamiquement la requête à exécuter.
OpenAI ne connaît que la structure du modèle de données — elle ne voit ni les contenus, ni les identités — mais elle peut, en fonction du contexte, formuler une requête ArangoDB adaptée à la situation métier.
Ces requêtes sont ensuite exécutées par Windev via les apis, dans un environnement sécurisé : la base ArangoDB est conteneurisée via Docker, hébergée sur les serveurs internes du client.
Résultat : une application plus intelligente, plus agile, capable de s’adapter aux besoins métier en temps réel, tout en garantissant la confidentialité et la souveraineté des données.
WinDev, l’interface métier au cœur du système
Côté interface, nous avons conservé WinDev, un outil particulièrement adapté pour créer rapidement des interfaces métiers robustes, multiplateformes, et parfaitement intégrées au SI du client.
Grâce à sa connectivité avancée, WinDev s’interface avec la base graphe via des APIs. Cela permet :
- une exploration visuelle des relations client-produits,
- une consultation contextuelle des données, en fonction du parcours client,
- et une expérience fluide pour les équipes commerciales ou support.
L’utilisateur n’a pas besoin de connaître les subtilités de la base de données : il bénéficie d’une interface claire, réactive, et enrichie par la logique du graphe.
Une architecture ouverte, évolutive et sécurisée
Le POC a été conçu pour fonctionner en conteneurs Docker, avec des communications sécurisées et un proxy moderne comme Traefik 3 pour la gestion des flux. Cette approche garantit :
- une modularité : chaque brique peut évoluer indépendamment,
- une scalabilité : montée en charge possible sans refonte,
- et une portabilité : déploiement possible on-premise ou cloud.
Conclusion
Ce projet démontre la synergie puissante entre trois technologies complémentaires : WinDev pour ses interfaces, les graph databases pour la modélisation intelligente, et l’IA pour la valeur prédictive. Un POC prometteur qui ouvre la voie à des requêteurs « nouvelle génération », vraiment centrés sur le client et ses besoins.
Chez IsiNeva, nous ne nous contentons pas de tester des idées — nous construisons des solutions applicables, robustes et prêtes à transformer vos usages métier.