HB Development
Entreprise
HB Development
Durée
6 mois — Fév 2026 — Présent (Stage PFE)
Mon rôle
Développeur Odoo junior
Stack
Odoo 18 Community · OCA Helpdesk 18 · Python · PostgreSQL · Docker
HB Development est une startup en croissance. Comme beaucoup de jeunes entreprises, la gestion des réclamations internes se faisait de manière informelle : messages sur des groupes de discussion, appels directs. Les conséquences étaient prévisibles : demandes oubliées, aucune traçabilité, et aucun moyen de mesurer la performance du support interne.
La direction souhaitait aller au-delà d'un simple outil de ticketing. L'objectif à terme était d'intégrer une couche d'intelligence artificielle capable d'analyser automatiquement chaque ticket : détecter la catégorie, évaluer la priorité, analyser le sentiment du demandeur, et suggérer une réponse à l'agent.
Mais avant d'entraîner un modèle IA, il fallait résoudre un problème fondamental : l'absence totale de données. Aucun historique de tickets n'existait.
Phase 1
Évaluation des solutions open source pour construire le système, avec deux critères : budget (solution gratuite et auto-hébergeable) et compatibilité avec un moteur IA en Python.
Après avoir évalué plusieurs options dont Request Tracker, recommandation d'Odoo 18 Community avec le module OCA Helpdesk 18 — ticketing, équipes, pipeline et automatisations, sans licence Enterprise.
Phase 2
Phase 3
Entretiens semi-directifs avec un échantillon d'employés pour mesurer la familiarité avec les outils type Helpdesk et adapter l'interface et la formation.
Un besoin RH récurrent est remonté : le recrutement des stagiaires via Excel, laborieux et source d'erreurs — observation à l'origine du projet parallèle Mentora Recruitment, développé de ma propre initiative.
Phase 4
Pendant la collecte des tickets par les employés, développement du module personnalisé smart_itsmqui étend OCA Helpdesk pour préparer l'intégration de l'IA.
Un bouton « Lancer l'analyse IA » envoie le contenu du ticket au moteur. Un onglet « Analyse IA » dans le notebook affiche l'historique des analyses. Un compteur en tête de formulaire indique le nombre d'analyses et permet d'accéder à la liste complète.
Chaque analyse est un enregistrement lié au ticket, avec catégorie détectée, priorité (Normale, Urgente, Critique), sentiment (Positif, Neutre, Négatif, Furieux), réponse suggérée (brouillon RAG), score de confiance (0–100 %) et date d'analyse.
L'analyse ne part jamais directement au demandeur : un agent humain valide d'abord. Pipeline en trois étapes : En attente de validation → Approuvé par l'agent → Rejeté par l'agent. Règle métier : impossible de relancer une analyse tant qu'une analyse précédente est en attente de validation.
Menu dédié pour consulter toutes les analyses en liste et en Kanban, regroupées par statut de validation.
Odoo 18 Community n’inclut pas le Helpdesk Enterprise. Évaluation fonctionnelle d’OCA Helpdesk 18 et adaptation du développement à sa structure plutôt qu’à la documentation Enterprise.
Le moteur est développé en parallèle par une autre équipe. Anticipation du schéma de données (catégories, priorités, sentiments, scores) et architecture flexible pour les résultats réels du modèle.
Certains employés n’avaient jamais utilisé d’outil de ticketing. Pipeline et automatisations pensés pour réduire la friction : création du ticket, choix de catégorie, le système gère la suite.
Le système est en production sur le serveur de l'entreprise. Les collaborateurs de HB Development créent des tickets au quotidien, ce qui constitue la base de données nécessaire à l'entraînement du futur modèle IA.
Le module smart_itsmest prêt à recevoir les prédictions du moteur IA dès qu'il sera opérationnel, avec validation humaine pour la qualité des réponses automatiques.
Le développement Odoo ne commence pas par le code : compréhension du besoin métier, choix de la base technologique, configuration avant personnalisation. Étendre un module existant — en respecter l'architecture et les conventions — est une compétence centrale pour un développeur Odoo en partenaire.
Au-delà de la technique, l'importance d'écouter les utilisateurs : c'est lors des entretiens que le besoin à l'origine de Mentora Recruitment est apparu. Un bon développeur observe, questionne, et propose des solutions aux problèmes découverts sur le terrain — pas seulement le cahier des charges.