Éducation internationale · Maroc

Addictest industrialise ses candidatures universitaires avec l'IA

Addictest, cabinet marocain qui a placé environ 750 étudiants dans des universités étrangères depuis 2015, gérait ses leads, son mentorat et ses candidatures sur des fichiers Excel dispersés. AI Makers a construit ses bots de rédaction (CV, lettres de motivation), son moteur de matching universités et son operating system complet.

Novembre 2025 · en cours

~750

étudiants placés à l'étranger depuis 2015

systèmes IA en production

formats de CV générés automatiquement

Avant

La situation de départ

Leads dispersés entre Instagram, TikTok, Facebook et formulaires, avec doublons et sans CRM.
Production artisanale des dossiers de candidature : CV, lettres de motivation et listes d'universités rédigés à la main, impossibles à scaler.
Relances d'impayés manuelles, heures de cours individuels non tracées, supervision du mentorat sans outil.
Toute l'organisation reposait sur des fichiers Excel non standardisés.

Après

Ce qu'on a construit

AI Writing : CV et lettres de motivation

Des bots génèrent pour chaque élève un CV en 4 formats et des lettres de motivation alignées sur les standards des universités visées. L'équipe pédagogique se concentre sur le coaching, plus sur la mise en forme.

📸Un dossier de candidature généré (données anonymisées)Visuel en cours d'ajout

Addictest Match Index : le matching universités

Pour chaque profil d'élève, le moteur recommande une liste d'universités adaptées : ambition, budget, filière. Ce qui prenait des heures de recherche devient un point de départ instantané.

📸Une liste d'universités recommandées pour un profilVisuel en cours d'ajout

L'Operating System

Leads centralisés et dédupliqués, suivi du mentorat avec alerte quand un élève n'a pas été vu depuis 2 semaines, envoi automatique des enregistrements de mentorat aux parents, dashboard direction. La sortie d'Excel, organisée sprint par sprint.

📸Le dashboard direction de l'Operating SystemVisuel en cours d'ajout

Les automatisations autour

Cycle d'emails automatisé (bienvenue, relance, newsletter), bot WhatsApp de qualification des leads, formation des équipes en continu.

Comment

Le déroulé de la mission

1
Audit des opérations et recensement des douleurs avec les équipes (janvier 2026).
2
Build des bots étudiants : writing et matching en production dès les premières semaines (novembre 2025 à janvier 2026).
3
Spécifications complètes puis build de l'Operating System (mars à juin 2026).
4
Beta avec l'équipe au 1er juillet 2026, puis migration complète hors Excel.

Ce qu'on a appris

Le critère de succès défini avec le fondateur n'était pas le nombre de fonctionnalités mais l'adoption. D'où une V0 volontairement resserrée, testée par deux personnes de l'équipe avant la migration complète.

« On gérait 750 élèves avec des fichiers Excel et de la bonne volonté. AI Makers nous a construit un vrai operating system : les leads, le mentorat, les candidatures, tout est au même endroit. Et surtout, mes équipes l'utilisent vraiment. »

Ziyad El Mouniri

Fondateur, Addictest

Témoignage en cours de validation

Stack utilisée

Clauden8nLovableWhatsApp BusinessBrevo

Les questions qu'on nous pose sur ce type de mission

Combien de temps pour déployer un operating system IA dans une PME ?

Chez Addictest, les premiers bots étaient en production en quelques semaines ; l'Operating System complet a été spécifié et déployé en 3 mois, sprint par sprint.

Nos données sont éparpillées dans des Excel, est-ce bloquant ?

Non, c'est le cas de départ le plus fréquent. La standardisation des données constitue le premier sprint du build : sans source de vérité unique, aucun module ne tient.

Qui possède les systèmes à la fin ?

Le client. Propriété intellectuelle totale, documentation et formation des équipes incluses.

Ressources