Manager de projet No-Code

• Identifier les parties prenantes d’un projet no-code (métier, technique, gouvernance, utilisateurs) et définir leurs rôles dans le projet.

• Fixer des objectifs clairs, mesurables et partagés (SMART, OKR) en lien avec la stratégie de l’organisation.

• Élaborer une feuille de route projet (jalons, livrables, contraintes) et utiliser des outils de gestion de projet adaptés (Notion, Trello, ClickUp…).

• Organiser et animer des rituels agiles (daily, sprint planning, rétrospective, revue) pour maintenir l’engagement et le cap du projet.

• Appliquer les fondamentaux du leadership collaboratif : écoute active, gestion des conflits, adaptation au niveau de maturité des membres.

• Suivre les indicateurs clés de performance (KPI) du projet : avancement, qualité, budget, satisfaction utilisateur.

• Adapter le pilotage à l’environnement (contexte public/privé, petites structures ou groupes multi-entités).

• Mener un audit fonctionnel ou un atelier de cadrage pour comprendre les processus métier existants.

• Identifier les utilisateurs cibles et cartographier leurs besoins, usages et points de friction (persona, customer journey).

• Traduire les besoins fonctionnels en user stories structurées et hiérarchisées selon leur criticité (MoSCoW, WSJF…).

• Établir un cahier des charges synthétique mais opérationnel : contexte, objectifs, contraintes (sécurité, RGPD, accessibilité), livrables attendus.

• Choisir les outils no-code adaptés (Bubble, Airtable, Glide, Make, Notion, Webflow…) selon les contraintes SI, interopérabilité, gouvernance.

• Proposer une architecture fonctionnelle claire (bases de données, rôles utilisateurs, permissions, vues, automatisations).

• Configurer un environnement de recette et mettre en place des jeux de tests pour valider les fonctionnalités clés.

• Coordonner la phase de recette fonctionnelle (tests utilisateurs, validation des scénarios, corrections) et produire un PV de recette.

• Rédiger une documentation claire pour les utilisateurs, incluant : tutoriels, FAQ, documentation RGPD, manuel de prise en main.

• Concevoir un plan de formation interne pour favoriser l’adoption de l’outil (format blended learning, coaching, webinaires…).

• Mettre en place un support utilisateur et un système de ticketing pour le suivi post-déploiement.

• Collecter des retours utilisateurs de manière structurée (questionnaires, entretiens, analytics d’usage) et organiser les itérations d’amélioration.

• Évaluer les bénéfices concrets de la solution no-code mise en place : gains de temps, fiabilité des données, satisfaction des utilisateurs finaux.

• Identifier une problématique utilisateur pouvant être résolue rapidement par une solution numérique simple.

• Concevoir l’architecture fonctionnelle du MVP : base de données (Airtable, Xano), interface utilisateur, logique de navigation.

• Développer un MVP opérationnel avec une stack no-code adaptée (Glide, Softr, Bubble, Weweb…) en respectant les contraintes de sécurité et d’usage.

• Intégrer des feedbacks d’utilisateurs test dans une logique d’itération rapide et agile.

• Documenter les choix techniques, les cas d’usage validés, et le périmètre de l’expérimentation.

• Pitcher son MVP devant un jury ou un commanditaire en valorisant ses impacts, sa faisabilité et son potentiel de passage à l’échelle.

Sécuriser le déploiement : 

• Risques liés à la cybersécurité (fuite de données, adversarial attack, …) 
• Identification des risques juridiques et réglementaires liés à l’utilisation  de système IA (RGPD, IA act) 
• Les enjeux et risques liés à l’éthique de l’usage de l’IA (non discrimination, inclusivité, …)
• Construction d’un plan de mitigation des risques

 Faciliter l’adoption utilisateur :  

• Comprendre l’importance de l’accessibilité numérique et du respect des normes du RGAA (Référentiel Général d’Accessibilité pour les Administrations) dans les projets d’supervisées) adapté à la problématique métier à traiter
• Définition de parcours utilisateur de la solution IA (Design Thinking, identification points de douleur, …)
• Construction de maquettes pour tester l’UX/UI de la solution auprès des utilisateurs pour identifier les points bloquants avant déploiement (wireframe, Figma, …) 
• Définir une stratégie de test d’adoption d’utilisateurs

 Accompagner la démarche d’amélioration continue : 

• Système de ticketing pour remonter les bugs et valider la satisfaction utilisateur 
• Performance du système IA
• Stratégie d’amélioration continue pour assurer la pérennité de la solution dans le temps et limiter le risque de dérive du cœur IA.
• Suivi et alignement aux réglementations