Les outils du quotidien font rarement ce qu'on voudrait. Il manque une vue, un calcul, une connexion entre deux sources de données. Et même avec l'IA, une conversation reste une conversation : il faut réexpliquer le contexte, reformuler la demande, interpréter les résultats. Pour des besoins récurrents et précis, c'est loin d'être idéal. Bâtir avec Forra permet de résoudre les deux problèmes à la fois : créer des applications avec une interface sur mesure, connectées aux outils existants, sans bagage technique. Un fichier à déposer, un tableau de bord en temps réel, un formulaire avec les bons paramètres déjà en place.
Chez Mirego, on ne se contente pas de développer Forra : on l'utilise tous les jours. Depuis plusieurs mois, des équipes aux profils très différents ont commencé à construire leurs propres outils. Voici quelques-uns de leurs exemples.
Recherche approfondie propulsée par l'IA
Quand vient le temps de faire de la recherche sur un sujet complexe, les outils de conversation avec l'IA ont une limite : ils s'appuient sur leur données d’entraînement ou vont chercher dans quelques sources en surface. Pour des besoins qui demandent une analyse en profondeur, avec des sources multiples et un regard critique sur la fiabilité de l'information, il manque parfois un outil capable d'aller plus loin.
Dereck Bélanger, développeur, a construit Deep Research dans Forra pour répondre à ce besoin. L'application va chercher de l'information à travers plusieurs sources sur le web, produit un document structuré et détaillé, et attribue un score d'autorité à chaque source en signalant les biais et les lacunes identifiées. Le tout fonctionne de façon asynchrone : on peut lancer une recherche, fermer l'application et revenir plus tard consulter les résultats.
Il est important de noter que l’utilisation du SDK a été nécessaire pour construire l’application, ce qui demande des compétences techniques spécifiques. Mais le résultat parle de lui-même : là où une recherche donnait auparavant un ou deux résultats en surface, Deep Research produit maintenant des analyses de plusieurs pages appuyées sur une dizaine de sources. L'application a depuis été adoptée par des dizaines de personnes chez Mirego.
Monitorer la performance de 16 produits numériques en un coup d'œil
Visualiser des données dans Google Analytics peut être ardu. Avec Data Studio, c'est mieux, mais laborieux. Quand on veut monitorer régulièrement la performance de l'ensemble des produits développés par Mirego pour ses clients, la tâche devient lourde : multiplier les propriétés, les filtres, les rapports. Simon Dostie, directeur, Recherche et intelligence de données, y consacrait une bonne heure par semaine quand le temps le permettait.
Il a déployé SessionStart dans Forra en environ une heure. L'application appelle directement les propriétés Google Analytics, génère des visualisations et produit une analyse en IA générative sous chaque graphique. Le résultat : un tableau de bord intelligent qui consolide le trafic de 16 produits en une seule vue et génère un sommaire exécutif qui est validé par l’équipe de recherche avant d’être partagé avec les directeurs et directrices de compte à chaque vendredi, avec les alertes appropriées en temps réel.
Suivre l'avancement d'un sprint par objectif
En gestion de projet agile, un sprint contient souvent plusieurs objectifs, chacun composé de nombreuses tâches. Savoir où on en est dans l'avancement de chaque objectif, en cours de sprint, demande un suivi que Jira n'offre pas nativement. Rémi Mongeau, chargé de projet, voulait donner à son équipe une façon simple de visualiser leur progression sans avoir à fouiller dans l'outil.
Il a construit Sprint Objective en s'appuyant sur la compétence Jira. Son application va chercher les tâches, leurs statuts et les story points directement dans Jira pour calculer l'avancement réel de chaque objectif de sprint. Il a itéré pour affiner le calcul selon un pourcentage lié au statut de chaque tâche et aux efforts estimés.
L'application est maintenant partagée avec toute l'équipe de développement. Elle leur donne de la visibilité en temps réel sur l'avancement par objectif, de façon autonome, ce qui les aide à prendre les bonnes micro-décisions sans perdre de vue les cibles du sprint.
Réconcilier un backlog vivant avec les estimations initiales
Dans un projet de développement, les estimations de départ vivent dans un document, mais le backlog réel, lui, est en mouvement constant : les tâches se précisent, se divisent, s'ajoutent au fil des semaines. Savoir si on est toujours dans les budgets prévus au départ demande un suivi que personne n'a vraiment le temps de faire manuellement. Rémi Mongeau bricolait une solution dans un Google Sheet avec des formules, mais ce n'était pas évident de le garder synchronisé avec ce qui se trouvait réellement dans Jira.
Il a construit son application Découpage dans Forra pour faire ce lien automatiquement. Grâce à la compétence1 Jira, l'application va chercher les tâches en temps réel et les met en correspondance avec les estimations du document original, en utilisant l'IA pour établir les liens entre les deux. Rémi a itéré pendant environ deux heures pour affiner le résultat, avec des ajustements ciblés à chaque fois.
L'application est maintenant partagée avec toute l'équipe de développement. Elle leur donne de la visibilité en temps réel sur l'avancement par objectif, de façon autonome, ce qui les aide à prendre les bonnes micro-décisions sans perdre de vue les cibles du sprint.
Un poste de commandement pour les équipes de projet
Les équipes de projet chez Mirego travaillent dans un écosystème volontairement riche, mais fragmenté. Jira, GitHub, Figma, Harvest, Slack, Notion : chaque outil vit dans son propre onglet, chaque nouveau mandat impose de retrouver les bons espaces, et chaque changement de contexte fait perdre des sessions et de l'attention. Les assistants IA génériques n'améliorent pas la situation : ils ne voient ni la page ouverte ni le mandat en cours, ce qui oblige à exporter du texte, joindre des captures et réexpliquer le travail à chaque nouvelle question.
Marc Barry, spécialiste en assurance qualité, a construit Outpost pour résoudre les deux problèmes à la fois. Bâtie directement sur le SDK2 de Forra, qui permet aux applications externes de se connecter à la plateforme et d'en exploiter toutes les capacités IA, Outpost est une application macOS qui regroupe plateformes web, assistant IA, terminal et code dans une seule fenêtre organisée par projet. Chaque projet conserve ses propres onglets, ses intégrations et sa conversation IA. La fonctionnalité Page Insight lit ce qui est affiché à l'écran et propose des actions directement contextualisées (résumer une page, rédiger un bug, proposer une user story) sans jamais quitter le flux de travail.
Outpost est une preuve concrète que Forra peut propulser des applications de production bien au-delà de l’interface conversationnelle. L'étude de cas complète est disponible sur le site de Forra.
Centraliser la création, le suivi et la performance des liens de campagne
Créer des liens UTM de suivi, les raccourcir, conserver un historique et en suivre la performance : en marketing, ces tâches impliquent habituellement plusieurs outils distincts et beaucoup de va-et-vient. Marie-Septembre Larouche, spécialiste marketing, a construit UTM Builder dans Forra pour tout regrouper en une seule application à trois vues.
La première vue, le Générateur, propose un formulaire structuré pour créer des liens UTM avec les bons paramètres (source, medium, campagne, terme, contenu) sans risque d'erreur de formatage. Chaque lien généré est automatiquement raccourci via Bitly, connecté à l'application grâce au serveur MCP3 de Bitly. La deuxième vue conserve l'historique complet des liens créés, avec leurs paramètres et leurs versions raccourcies, accessibles en tout temps. La troisième vue affiche directement les performances des campagnes en tirant les données de Google Analytics via la compétence développée par l'équipe Forra.
Ce qui nécessitait auparavant de jongler entre un générateur UTM, Bitly et Google Analytics se fait maintenant dans une seule interface, construite en quelques minutes avec Bâtir avec Forra.
Trois façons de réinventer le suivi de temps avec Harvest
Harvest, l'outil de suivi de temps utilisé chez Mirego, est au cœur du quotidien de l'équipe, mais chaque rôle a des besoins que l'outil ne couvre pas nativement. Plutôt que d'attendre une fonctionnalité ou de bricoler des solutions dans des tableurs, trois membres de l'équipe ont construit leurs propres applications dans Forra pour combler ces lacunes.
Ces applications ont été rendues possibles grâce à une compétence1 Harvest développée en amont par l'équipe Forra. Cette compétence permet aux applications de lire les entrées de temps par personne ou par projet, de générer des sommaires par période, d'agréger les heures par rôle, de consulter les tâches assignées à un projet ou encore de créer de nouvelles entrées de temps, le tout directement depuis Forra. C'est cette fondation qui permet à des non-développeurs et développeuses de construire des applications connectées à Harvest sans écrire une ligne de code d'intégration, tout en respectant les requis de sécurité et de gouvernance de Mirego.
Un tableau de bord et facilite la gestion de projet
Christian Dubois, chargé de projet, devait suivre le budget de développement réparti sur de nombreux projets Harvest en parallèle. Les outils existants ne permettaient pas d'en tirer un portrait consolidé facilement. Son application rassemble tout en un seul tableau de bord qui donne une vue en temps réel du budget consommé, avec la possibilité de creuser dans les détails pour voir ce qui gruge les heures ou repérer où il reste de la marge. Construite en quelques minutes, elle est maintenant utilisée au quotidien par le chargé de projet, la propriétaire de produit et l'analyste d'affaires.
Une interface repensée pour la saisie du temps
Marc-Olivier Fiset, développeur, voulait saisir ses heures dans une interface de type calendrier avec des heures de début et de fin, plutôt que d'entrer des blocs de durée et de calculer chaque jour combien de temps avait duré chaque tâche. Son application Better Timesheets offre exactement ça : on crée ses blocs visuellement, le temps se calcule automatiquement et le tout se synchronise avec Harvest. Temps total de construction : environ trois heures.
Un outil qui facilite la planification hebdomadaire d’équipe
Simon Dostie, directeur, Recherche et intelligence de données, avait besoin chaque lundi d'un portrait clair du temps travaillé par les membres de son équipe la semaine précédente. Dans Harvest, obtenir cette vue demandait beaucoup de filtres manuels, au point où la préparation se faisait le dimanche soir. Son application Validation de temps se branche directement sur Harvest, découpe l'information par initiative (travail client, développement des affaires, conférences) et génère une analyse par IA. Le dimanche soir de préparation est chose du passé.
Un produit construit par ceux et celles qui l'utilisent
Ce qui ressort de ces exemples, c'est la diversité. Diversité des rôles, diversité des problèmes, diversité des solutions construites. Mais un fil conducteur commun : chaque personne a identifié un irritant dans son quotidien et l'a résolu elle-même, en quelques heures, sans attendre qu'un outil tiers le fasse à sa place. C'est un prolongement naturel de la façon dont Mirego envisage l'utilisation de l'IA dans son travail : non pas comme un remplacement, mais comme un levier qui permet à chaque personne de résoudre ses propres problèmes, avec ses propres mots, à son propre rythme.
C'est aussi ce qui rend Forra meilleur. Un produit numérique gagne nécessairement en profondeur quand l'équipe qui le construit l'utilise elle-même au quotidien. Chaque fonctionnalité est testée dans des conditions réelles avant d'être déployée. Chaque friction est ressentie de l'intérieur. Les compétences Harvest et Jira n'existent pas parce qu'elles figuraient sur une feuille de route : elles existent parce que des membres de l'équipe en avaient besoin pour faire leur travail. Bâtir avec Forra est né de cette même logique, et il est aujourd’hui disponible pour tous les utilisateurs de Forra.
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1 Les compétences dans Forra donnent à ces assistants la capacité d’exécuter des fonctions de façon déterministe, notamment lors de l’appel à des outils externes (Jira, Harvest, Google Analytics, et bien d'autres) : plutôt que de laisser l'IA interpréter une API à sa façon, le code derrière chaque compétence garantit que les données sont récupérées et structurées correctement à chaque fois, et que seules les fonctionnalités permises par l’entreprise sont accessibles. Forra supporte aussi le protocole MCP et permet aux utilisateurs et utilisatrices non techniques de construire leurs propres compétences avec Bâtir avec Forra.
2 Le SDK de Forra permet aux équipes de développement de connecter leurs applications internes ou externes directement à la plateforme, pour y intégrer des capacités IA comme les assistants, les compétences et le streaming de modèles.
3 Un serveur MCP (Model Context Protocol) est une interface standardisée, basée sur un protocole ouvert, qui permet à une application IA de se connecter à des outils et services externes. Dans le cas de UTM Builder, c'est un serveur MCP développé par Bitly qui permet à l'application de créer et raccourcir des liens directement depuis Forra, sans intégration personnalisée.
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