Exemple public · Recherche du 17 octobre 2026

Gojiberry : du signal commercial à ton projet original.

Un cas réel, une lecture économique prudente et une proposition à tester. Cet exemple éditorial est public ; il ne reprend aucun brief privé.

01 · Les faits et leurs limites

Le site officiel présente un service B2B de prospection fondé sur les signaux d’achat et la pertinence des prospects [1].
Le centre d’aide décrit un abonnement incluant des agents, des places LinkedIn et des crédits, avec des options payantes [2]. Les tarifs actuels ne sont pas reproduits ici.
Dans un entretien publié le 15 janvier 2026, le cofondateur déclare 27 000 $ de MRR au début de décembre et 35 000 $ de ventes sur ce mois [3]. L’année du mois et la devise ne sont pas explicitement précisées : le symbole $ ne suffit pas à confirmer des USD.
Le relevé retenu du 4 septembre 2026 rapporte plus de 4 M$ d’ARR [4] : ≈ 333 333 $/mois est uniquement l’équivalent ARR / 12, pas un MRR observé. La publication est déclarative. L’entretien précédent est historique et sa devise reste incertaine ; il n’est pas ajouté à la courbe USD.

02 · Pourquoi le modèle mérite une lecture

Lecture Filon, pas causalité démontrée : un abonnement peut monétiser un travail commercial récurrent. Les crédits peuvent relier prix et usage ; les options peuvent élargir le panier. Sans coûts, rétention, conversion et marge, le revenu annoncé ne prouve ni rentabilité ni reproductibilité.

À vérifier avant d’investir : coût d’acquisition, attrition, marge après données et IA, provenance autorisée des signaux, qualité des prospects et règles des canaux utilisés. Aucune plainte client n’a été vérifiée : les améliorations ci-dessous sont des hypothèses, pas des défauts attribués à Gojiberry.

03 · Ta version : un angle différent

Proposition : un espace de qualification d’opportunités pour les bureaux d’études en efficacité énergétique. Il transforme des liens publics autorisés, ajoutés manuellement, en dossiers sourcés qu’un humain valide. Pas de collecte automatisée de coordonnées, pas d’automatisation LinkedIn, pas d’envoi autonome.

Pistes de noms : SignalBâti, CapRénov, DossierÉnergie, RepèreTravaux, VigieProjet — vérifier INPI/EUIPO/domaine pour chacun. Aucun nom n’est validé.

Schéma du MVP proposé

01Lien autorisé
02Faits + date
03Qualification humaine
04Dossier client
05Retour terrain

Flux de la proposition, pas architecture réelle de Gojiberry. Chaque fait conserve son lien ; les hypothèses restent séparées.

04 · Guide de réalisation

1.Cadrer

Interroger cinq bureaux d’études sur leurs critères, leurs sources autorisées et leurs dossiers perdus. Réaliser un dossier manuellement avant de développer.

2.Structurer

Créer comptes, organisations, membres, opportunités, preuves et décisions. Une preuve porte URL, date de collecte, extrait court et statut. Une organisation ne voit que ses données.

3.Construire

Écrans : liste filtrable, ajout d’un lien, fiche de preuve, qualification avec motif, dossier exportable et paramètres d’équipe. États vide, erreur et chargement explicites.

4.Encadrer l’IA

Proposer un résumé à partir des preuves fournies, sans navigation ni collecte automatique. L’IA marque ses incertitudes ; l’humain approuve avant tout export.

5.Tester

Tester l’isolation entre deux organisations, les accès refusés, les liens invalides et les exports. Vérifier qu’aucune hypothèse ne devient un fait lors de l’export.

6.Piloter

Mesurer le temps par dossier, les dossiers approuvés et les pilotes prêts à payer. Ne pas annoncer de gains tant que les mesures n’existent pas.

05 · Offre et plan de validation

Hypothèse tarifaire à tester, pas tarif Gojiberry : 79 € TTC/mois pour une petite équipe, après un pilote manuel. Estimer d’abord coûts de données, hébergement, IA, support et TVA ; ne pas promettre une marge ni un revenu.

Jours 1–7 : entretiens et critères d’acceptation.
Jours 8–14 : dossiers manuels avec preuves, puis décision de poursuivre ou arrêter.
Jours 15–21 : MVP limité à l’ajout de liens et à la qualification humaine.
Jours 22–30 : pilote accompagné, mesure de l’usage et discussion du prix.

06 · Prompt Lovable prêt à utiliser

Construis un MVP bilingue français/anglais nommé provisoirement SignalBâti (vérifier INPI/EUIPO/domaine). Cible : bureaux d’études en efficacité énergétique. Crée une application de qualification d’opportunités, pas un robot de prospection. Utilise TanStack Start, les composants UI existants et Lovable Cloud. Authentification et organisations avec membres : chaque organisation accède uniquement à ses données, contrôles côté serveur et politiques de lignes. Pages : liste filtrable des opportunités, ajout manuel d’une URL HTTPS, dossier avec preuves, décision humaine et motif, export Markdown, paramètres d’équipe. Données : organisations, membres, opportunités, preuves (URL, date, extrait court, statut), décisions. Ne collecte pas de coordonnées personnelles et n’automatise aucun réseau social ni e-mail. L’IA résume uniquement les preuves fournies, sépare faits et hypothèses et ne produit aucune assertion non sourcée. Aucune sortie n’est approuvée automatiquement. Pas de paiement réel ni de données de démonstration présentées comme réelles. Affiche des états vide, chargement et erreur, une navigation accessible et un design original sobre. Ajoute des tests pour l’isolation entre organisations et le maintien des statuts des preuves dans l’export. Livre un parcours fonctionnel de création d’opportunité jusqu’à l’export, avec validation humaine obligatoire.

Checklist d’originalité

Cible et problème propres à la proposition
Nom, identité et parcours originaux
Aucun texte, logo ou mise en page repris
Sources autorisées, extraits courts, validation humaine
Noms à vérifier INPI/EUIPO/domaine ; aucune promesse de revenu