Galerie d'exemples

Six diagrammes,
tous générés par IA.

Un exemple par cas d'usage. Ouvre-le en lecture seule pour voir le prompt qui l'a généré et les actions de l'agent — puis clone-le et adapte-le par chat en quelques minutes.

Organisation
4 cellules

Transmission Dutreil — Groupe familial 2 générations

Holding animatrice française (Dutreil) détenue 60/40 par 2 générations, 2 SARL d'exploitation, 1 SCI patrimoniale qui loue l'immobilier via bail commercial.

Pour : Fondateurs en transmission, family offices FR, notaires, CGP, M&A
  • Convention pro : drapeau juridiction + type légal (SAS / SCI / SARL) + classification
  • Hiérarchie de participation 60/40 visible sur les arêtes (% rendu en label)
  • Capital social + date de création par entité — exigés en KYC et annexe notariale
Data model
10 cellules

MCD e-commerce Postgres — 10 entités prêtes à coller dans Prisma

Backend e-commerce B2B avec types dialecte-correct, PII tags RGPD, RLS multi-tenant, audit columns auto-groupées. Export Prisma / DBML / SQL.

Pour : Backend devs, tech leads reviewing AI migrations, data engineers
  • Types Postgres natifs (uuid, jsonb, timestamptz, enum{...}, numeric)
  • PII rouge sur les colonnes RGPD-sensibles (email, phone, address)
  • Chip RLS sur les tables multi-tenant + namespace "auth." vs "public."
Architecture
11 cellules

AI Agent Platform — $/mo, SLO, PII en clair

Plateforme d'agents IA pour un SaaS B2B. 11 nœuds, coût mensuel agrégé, SLO par hop, classification de données + trust boundaries. Mermaid C4 prêt.

Pour : Staff engineers, SRE, CTO, plateforme
  • Coût mensuel agrégé : ~$8.4k/mo répartis entre OpenAI, Pinecone, Postgres, infra
  • SLO par nœud (p99 latency + availability) — repère le maillon faible (LLM 3s / 99.5%)
  • Data classification : edge en PUBLIC, plan de données en PII, vault en SECRET
Processus
14 cellules

Onboarding B2B post-signature — TTFV 18j → 3j

Flux Sales → Legal → CSM → Finance d'un B2B SaaS. Bottleneck identifié, % d'exécution sur chaque branche, tags compliance (SOX/GDPR/KYC) et coût $/dossier. Le diagramme qui répond "pourquoi notre onboarding traîne".

Pour : COO, RevOps, Customer Success, Legal
  • 4 swimlanes (Sales / Legal / CSM / Finance) — handoffs visibles
  • Bottleneck identifié sur Legal review (4 jours moy., SLA 1j) en ambre pulsant
  • % d'exécution par branche — 80% de paiement standard, 20% finance lourde
Parcours client
18 cellules

Funnel Freemium → Pro qui fuit (Hooli Analytics)

Cas type d'une startup B2B SaaS analytics post-PMF : 6.8% Free→Pro mais -42% à l'invitation d'équipe. Le diagramme localise chaque fuite et son coût.

Pour : Fondateurs B2B SaaS, head of growth, VP CX, CSM leads
  • Bandeau KPI canvas-level — Free→Pro : 6.8% (-1.2pt MoM)
  • Conversion / drop-off / durée P50 sur chaque phase
  • Moments de vérité ⭐ + quotes verbatim utilisateur sur les steps qui fuient
Cap table
9 cellules

Pre-seed SAFE stack → Série A — conversion + dilution

3 fondateurs + ESOP + 3 SAFEs (caps $8M / $12M / $15M post-money) qui se convertissent à la Série A à $25M post. Donut pre/post, badge SAFE par tour, concentration et down-round détectés. Le canvas avant Carta.

Pour : Fondateurs, angels, VCs, avocats
  • 3 SAFEs avec caps + discounts différents — badge $X cap · Y% lisible
  • Conversion automatique lors de la Série A (convert_safe x3)
  • Concentration warning sur Alice — 32% post-Series A