1. L'ERP, longtemps un mur
Pour une PME, se doter d'un logiciel de gestion « à soi » a longtemps voulu dire : un budget lourd, des mois d'intégration, et une dépendance durable à un éditeur ou une agence. Résultat — on s'en passe, et la boîte tourne sur un empilement d'outils qui ne se parlent pas : un Excel partagé, des e-mails, un Drive, un CRM improvisé, la banque d'un côté, la boutique de l'autre. Tout est ressaisi à la main.
La question que pose ce dossier est simple, et elle devient sérieuse en 2026 : faut-il encore acheter un ERP, quand on peut en bâtir un sur mesure — à ses couleurs — en pilotant l'IA ? J'ai deux preuves en main, opposées et complémentaires.
2. HF-OS : un ERP de presse, parti de zéro
HF-OS, c'est l'OS interne de Haute Fidélité : une seule application qui réunit la régie pub, l'éditorial, des agents IA à venir, et les paramètres/rôles. Objectif assumé dès le départ : l'automatisation au cœur, de bout en bout — créer une facture → l'envoyer → relancer → voir les ventes — et un outil qui fait grandir l'équipe back-office (rôles, accès).
- Lun. 8Socle : app unique, SSO, base, déploiement
- Mer. 10Fondation produit : migrations, modèle Régie
- Jeu. 11Intégrations : Qonto, Brevo, CRM, imports
- Ven. 12Le pic : facturation, relances, rôles (43 PR)
- Sam. 13Régie pub vivante, Shopify, multi-titres (31 PR)
3. Ce que ça remplace : l'Excel de production
Le vrai outil d'équipe d'un magazine, aujourd'hui, c'est un classeur Excel partagé : chemin de fer (le squelette page par page, en cahiers), sommaire, liste des tests produits, awards, plan publicitaire, archives, règles de calibrage. Central, mais isolé (ni relié au site, ni à la facturation), manuel, et où les règles métier sont « tenues de tête ».
Un classeur Excel ~25 onglets
- Isolé : ni site, ni banque, ni facturation
- Ressaisie manuelle, copier-coller
- Règles métier non encodées (cahiers, doubles-pages)
- Pas de rôles, pas d'historique fiable
Un logiciel relié
- Régie pub reliée au CRM et à Qonto (factures)
- Données uniques, synchro automatique
- Règles métier encodées (machine à états des insertions)
- Rôles, accès, historique, à ses couleurs
4. L'architecture (volontairement simple)
Une seule application sert trois faces : le dashboard métier, l'admin et l'API. Stack : Next.js 16 + Payload 3 (TypeScript), PostgreSQL managé, auth Google SSO maison, déploiement Render (auto-deploy de main, CI lint+typecheck+build). Les intégrations externes sont en lecture seule par défaut, avec dégradation propre : une page ne casse jamais si un service tombe.
5. Ce qui tourne déjà
- CRM — base unique Sociétés + Contacts + Tags, import CSV, dédoublonnage & fusion, fiche riche, enrichissement SIREN/TVA. Fait.
- Régie / Facturation — synchro Qonto (source de vérité, cron quotidien), tableau de bord (encours / encaissé / en retard), mining des ventes. Fait.
- Relances & e-mails — KPIs Brevo, relances par facture (FR/EN), robot quotidien, boîtes IMAP/SMTP. Fait.
- Suivi pub — collection Insertions (machine à états), écran de suivi (KPIs + Kanban), table éditable « façon Excel ». Fait.
- Auth & rôles — SSO Google restreint, rôles Admin / Régie / Éditorial / Lecteur. Fait.
- Éditorial (import Webflow) et Shopify (OAuth) — en cours. IA / agents — prévu, à cadrer.
6. Deux chemins vers son ERP sur mesure
HF-OS, c'est le chemin « bâtir de zéro ». Mais ce n'est pas le seul, et ce n'est pas toujours le bon. L'autre chemin, je le pratique en parallèle chez Cobra : partir d'un ERP du marché — Odoo — et l'étendre. Là, je modifie/ajoute des modules presque tous les jours avec Claude Code, et je construis des dashboards maison à côté pour ce qu'Odoo ne fait pas bien (voir le build in public et les sessions Cobra du journal : wizard Shopify, agent de création produit, intégration catalogue).
Bâtir vs étendre — le bon réflexe
Étendre un ERP existant (Odoo) quand le métier est standard (compta, achats, stock) et qu'on veut s'appuyer sur un socle éprouvé. Bâtir sur mesure (HF-OS) quand le métier est spécifique (la fabrication d'un magazine) et qu'aucun logiciel du marché ne le modélise — ou pas à tes couleurs. Dans les deux cas, l'IA fait s'effondrer le coût de la customisation.
7. La cadence (ce que l'IA change vraiment)
Le chiffre le plus parlant n'est pas le nombre de lignes, c'est le rythme de PR complètes (chaque PR = code + migration + vérifs, CI verte) :
- 96pull requests mergées
- ~20 000lignes de code
- 12collections de données
- ~16 hde travail effectif cumulé
- ~6/hPR mergées en moyenne
- 1personne, à temps partiel
Méthode chiffres : nombre de PR, dates de merge et volume de code mesurés (API GitHub + git). Les comparaisons « avant l'IA » et la répartition fine des lignes sont des ordres de grandeur, signalés comme tels.
8. Comment ça se construit (la méthode)
- Une fonctionnalité = une PR, CI obligatoire (lint + typecheck + build), jamais de push direct sur
main. - Sessions parallèles, toujours reparties d'
origin/mainfraîchement fetché ; en cas de conflit, ne réappliquer que ses propres fichiers. - MCP Render branché pour piloter les déploiements et lire les logs depuis la session.
- Le rôle humain : cadrage produit, arbitrages d'archi, priorisation — pas la frappe du code. Un solo qui pilote une capacité de delivery d'équipe.
Côté sûreté : aucun secret dans le dépôt (scan gitleaks en CI, variables d'env côté hébergeur), garde-fou RGPD (jamais de données perso commitées), accès en liste blanche. Coût d'exploitation : quelques dizaines d'euros par mois (hébergement + base managée + stockage des sauvegardes), plus l'abonnement Claude. Ordre de grandeur — sans commune mesure avec une licence d'ERP.
9. Alors, faut-il encore acheter un ERP ?
Réponse honnête : ça dépend — mais le curseur a bougé.
- Acheter (ou étendre du standard) reste le bon choix quand le besoin est générique et critique : compta, paie, stock réglementé. On ne réécrit pas une compta.
- Bâtir sur mesure devient rationnel dès que le métier est spécifique, que les outils du marché obligent à « rentrer dans des cases », ou qu'on veut son ergonomie et sa charte. Ce qui coûtait cher — la customisation — est désormais l'endroit où l'IA fait le plus de différence.
Ce qui ne change pas : il faut toujours quelqu'un pour décider (architecture, périmètre, garde-fous) et vérifier. L'IA n'a pas supprimé le métier de bâtisseur — elle a supprimé le mur du coût. Pour un dirigeant qui connaît son métier, c'est exactement la bonne nouvelle.