Global Control : un CRM opérationnel concept, avec simulation en direct et copilote d’IA de démonstration

VITON¹³ conçoit des produits concept pour montrer comment il aborde le logiciel d’entreprise, pas seulement les sites web. Global Control est le fleuron de cette série : un CRM opérationnel pour les entreprises qui répartissent des personnes et des commandes entre plusieurs villes, présenté à travers Northstar Logistics, une entreprise de livraison fictive avec des hubs à Moscou, Dubaï, Londres et New York. L’entreprise, ses équipes, ses clients et son argent sont inventés, et la démo le dit à l’écran.

Le brief : un CRM haut de gamme dans lequel un responsable inscrit des employés, distribue des commandes, les suit, lit des indicateurs et des graphiques, télécharge des rapports mensuels et annuels, reçoit une notification quand quelqu’un se connecte et travaille avec une IA qui s’adapte à la personne. Il fallait aussi une démo dont un inconnu puisse s’emparer : tout cliquer, créer ses propres commandes et ses propres employés, et voir l’entreprise réagir.

L’onboarding demande un nom, un rôle (propriétaire, manager ou employé), un nom d’entreprise, un secteur, une taille d’équipe de 8 à 30 personnes, une devise et une couleur d’accent. Un générateur à graine construit l’espace de travail à partir de ces réponses : dans la démo par défaut, 18 personnes réparties sur quatre hubs, 22 clients, environ 400 commandes sur 14 jours et six automatisations, avec un historique généré derrière pour que les rapports mensuels et annuels aient toujours des données. Le secteur change le vocabulaire partout (livraisons et coursiers, interventions et techniciens, ou commandes et préparateurs), le rôle change l’écran d’accueil (argent et croissance pour le propriétaire, file de dispatch pour le manager, « ma journée » pour l’employé), et le menu se réordonne selon ce que la personne utilise vraiment. La simulation connecte et déconnecte des personnes avec une notification, fait arriver de nouvelles commandes, déplace les coursiers sur leurs itinéraires et clôt les livraisons, chaque hub à son heure locale.

Les commandes forment un tableau avec glisser-déposer entre statuts et sur des personnes, un anneau de SLA en direct sur chaque carte et un panneau où le dispatch par IA classe l’équipe selon le hub, la charge, la distance, la ponctualité et la note, en expliquant pourquoi. Le module Équipe inscrit un employé en quatre étapes et se termine par un badge holographique qui s’incline sous le pointeur ; quelques secondes après l’invitation, la nouvelle recrue « se connecte » et toute l’équipe est prévenue. La carte en direct dessine une ville procédurale pour chaque hub, traversée par les coursiers, et une vue mondiale avec la vraie ligne du jour et de la nuit. Les rapports couvrent un mois, un trimestre ou une année et se téléchargent en PDF, produit par notre propre générateur PDF minimal, en CSV qu’Excel ouvre correctement dans les deux langues, ou en JSON. Les automatisations tournent comme des flux de nœuds vivants, et l’éditeur transforme une règle écrite en anglais ou en russe en déclencheur, conditions et actions, puis la rejoue sur les 14 derniers jours. Chaque client a un indice de santé explicable.

Le copilote est ce que nous appelons une IA de démonstration, et le produit l’indique : une couche de langage sur l’appareil, tolérante aux fautes de frappe en anglais et en russe, avec 35 intentions et l’extraction d’entités, qui répond avec les chiffres en direct de l’espace de travail et agit avec les mêmes fonctions qu’une personne, de la répartition de la file à l’export d’un rapport. Une couche proactive propose, au plus toutes les 45 secondes, de sauver en un clic une commande en retard, et ⌘K ouvre une palette de commandes.

L’application est écrite en JavaScript et CSS sans framework, assemblée avec esbuild en un dossier statique aux adresses relatives, si bien qu’elle tourne sous n’importe quel chemin ; sur le portfolio, elle vit à /demos/global-control/. Chaque vue est un morceau chargé à la demande, 43 fichiers en tout, et three.js n’est chargé que pour le globe de l’intro, avec un canevas 2D de secours sans WebGL. Un seul store garde l’espace de travail dans localStorage ; chaque changement passe par un petit ensemble d’actions qui émettent des événements, de sorte que les vues, la simulation, les notifications, le moteur d’automatisations et le copilote réagissent aux mêmes faits sans redessiner des écrans entiers. La simulation bat une fois par seconde, et les boucles de dessin s’arrêtent quand une vue se ferme ou que l’onglet est masqué.

Les données naissent d’une graine : les mêmes réponses donnent la même entreprise, avec des commandes détaillées sur les 14 derniers jours, un générateur d’historique pour les jours plus anciens, avec des cycles hebdomadaires et saisonniers, et des hubs dont l’activité suit leurs heures de travail locales. Tous les chiffres viennent d’un même ensemble de fonctions (indicateurs sur n’importe quelle période, séries quotidiennes et mensuelles, prévision de Holt à saisonnalité hebdomadaire, score de dispatch), si bien que le tableau de bord, les rapports, les fichiers et le copilote concordent toujours. Le générateur PDF est le nôtre : chaque page de rapport est dessinée sur un canevas puis intégrée en JPEG dans un fichier PDF 1.4 doté d’une vraie table de références croisées, si bien que le cyrillique passe sans effort ; le CSV porte une marque d’ordre des octets et passe au point-virgule et à la virgule décimale en russe, comme l’attend Excel en russe.

Le design est une salle de contrôle sombre, avec un thème de jour à côté : Unbounded pour les grands chiffres, Onest pour le texte et JetBrains Mono pour les étiquettes, toutes hébergées sur place, des panneaux à filets fins, une seule couleur d’accent choisie par le visiteur et du mouvement partout, des titres qui apparaissent lettre par lettre aux chiffres qui défilent, aux graphiques qui se tracent et à un halo qui suit le pointeur ; ceux qui demandent moins d’animations voient les changements instantanément. Les deux langues sont complètes : 2 045 textes d’interface chacune, avec les règles de pluriel et le vocabulaire de chaque secteur.

Le concept tourne à l’adresse /demos/global-control/ avec neuf modules, l’intro et une palette de commandes, en anglais et en russe. Le 28 septembre 2026, nous l’avons vérifié nous-mêmes dans Chrome headless, sur une copie locale servie avec les en-têtes de production et la politique de sécurité du contenu (CSP) du portfolio : 13 routes en largeur ordinateur et téléphone, les trois rôles, l’interface russe, l’intro avec l’onboarding et les actions principales (dispatch par IA, nouvelle commande, inscription jusqu’au badge, six questions au copilote, ⌘K, règle écrite en mots, exports PDF et CSV) ont tourné sans aucune erreur de console, sans violation de la CSP et sans requête en échec. Le rapport mensuel est sorti en PDF valide de trois pages, et le CSV quotidien avec une ligne par jour.

Le premier script, app.js, pèse 3,3 Ko en gzip ; les 43 fichiers JavaScript et la feuille de style font 573 Ko en gzip, dont 138 Ko de three.js pour l’intro. Une première visite transfère 528 Ko en 25 requêtes. Sur l’adresse en ligne, Lighthouse 13.5.0 (5 passages par appareil, médianes, sur un MacBook dont la charge moyenne était de 3 à 9) a donné une performance de 79 sur mobile et de 97 sur ordinateur, une accessibilité de 100 et des bonnes pratiques à 100 ; sur mobile, le score est freiné par le plus grand élément affiché, le sous-titre de l’intro, qui apparaît à 3,7 s après un court préchargement.

Global Control est un concept que VITON¹³ a réalisé pour montrer l’étendue de son savoir-faire, pas un projet de commande. Northstar Logistics, ses équipes, ses clients, ses commandes et son argent sont fictifs et générés dans le navigateur du visiteur : il n’y a ni client, ni utilisateurs, ni vraies livraisons, ni trafic, ni chiffre d’affaires, et rien dans la démo n’est à vendre. Les invitations, les messages, les e-mails et les connexions sont simulés, et aucune donnée ne quitte le navigateur.

Le copilote, le dispatch par IA, les prévisions et l’éditeur de règles relèvent de l’IA de démonstration : analyse d’intentions, règles et statistiques sur l’appareil, pas un modèle de langage ; ils ne disent donc rien de ce que ferait un modèle sur une vraie exploitation. La simulation compresse le temps. Chaque chiffre est une mesure de laboratoire dans Chrome headless, sur une seule machine et un seul jour : les parcours de test sur une copie locale avec les en-têtes de production, Lighthouse sur l’adresse publique avec un téléphone simulé ; aucun test utilisateur n’a été mené. Une version de production aurait encore besoin d’un serveur, de comptes et de droits, de vraies notifications, d’intégrations et de protection des données.

Comment vérifier le portfolio d’une agence web →