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Moyen terme (3-6 mois)
D'accord, voici le sujet dont tout le monde parle au sujet de Lindy.ai ces jours-ci : peut-il gérer les données en streaming ? Et je comprends. Tout le monde veut désormais du temps réel - des analyses en temps réel, une personnalisation en temps réel, une prise de décision en temps réel. Mais voici ce que j'ai appris après 6 mois à construire réellement des flux de travail en IA : la question n'est pas de savoir si Lindy peut gérer les données en streaming, mais de savoir si vous en avez réellement besoin.
La plupart des entreprises avec lesquelles je travaille pensent qu'elles ont besoin d'un traitement en temps réel alors que ce dont elles ont réellement besoin, c'est juste d'un traitement par lots plus rapide. C'est comme penser que vous avez besoin d'une Ferrari alors que vous êtes coincé dans la circulation en ville - la vitesse n'est pas votre goulet d'étranglement.
Après avoir passé des mois à tester différentes plateformes d'automatisation de l'IA, y compris un travail approfondi avec Lindy.ai pour des projets clients, j'ai découvert des vérités inconfortables sur les données en streaming dans les flux de travail en IA. La réalité est beaucoup plus nuancée que les promesses marketing.
Voici ce que vous apprendrez tiré de mon expérience réelle :
Pourquoi la plupart des exigences "temps réel" sont en fait mieux résolues grâce à un traitement par lots intelligent
Les limitations techniques que j'ai découvertes lorsque j'ai poussé Lindy.ai avec des données à haute fréquence
Un cadre pratique pour décider entre le streaming et le traitement par lots
Des solutions alternatives qui fonctionnent réellement pour de vrais besoins en temps réel
Les implications de coûts dont personne ne parle lors des démonstrations de vente
Plongeons dans ce qui fonctionne réellement en pratique, pas seulement dans ce qui semble bon en théorie. Consultez notre guide complet sur l'automatisation des flux de travail en IA pour plus de contexte.
Vérifier la réalité
Ce que chaque plateforme d'IA promet concernant le streaming
D'accord, donc si vous avez fait des recherches sur les plateformes d'automatisation AI, vous avez probablement entendu le même discours une douzaine de fois. Chaque plateforme prétend pouvoir gérer le "traitement de données en temps réel" et les "flux de travail en streaming." Le contenu marketing sonne toujours de la même manière :
La promesse standard de l'industrie :
"Traitez des millions d'événements par seconde"
"Capacités de prise de décision en temps réel"
"Traitement en streaming avec une latence de millisecondes"
"Mise à l'échelle automatique avec votre volume de données"
"Infrastructure de streaming de niveau entreprise"
Et vous savez quoi ? Certaines de ces affirmations ne sont pas techniquement fausses. Mais voici où l'industrie se trompe : elle résout le mauvais problème.
La plupart des plateformes, y compris Lindy.ai, abordent les données en streaming comme si elles construisaient le prochain moteur de recommandation de Netflix ou un système de trading à haute fréquence. Elles se concentrent sur la capacité technique - pouvons-nous ingérer X événements par seconde ? Pouvons-nous traiter Y points de données en temps réel ?
Mais voici ce qu'elles ne vous disent pas : construire une capacité de streaming et construire des flux de travail en streaming utiles sont des défis complètement différents. Vous pouvez avoir toute l'infrastructure technique du monde, mais si vos modèles AI mettent 30 secondes à traiter chaque décision, votre système "en temps réel" n'est pas vraiment en temps réel là où cela compte.
L'industrie adore présenter des spécifications techniques impressionnantes car elles sont mesurables et impressionnantes dans les démonstrations. Ce qu'ils ne vous montrent pas, c'est comment ces spécifications se traduisent en valeur commerciale réelle dans des scénarios du monde réel.
Cette obsession pour le streaming vient de la volonté de copier ce que font les grandes entreprises technologiques. Mais voici la réalité : la plupart des entreprises n'ont pas l'échelle de Netflix ni les exigences de latence de Goldman Sachs. Ce qu'elles ont ce sont des problèmes de flux de travail spécifiques qui nécessitent des solutions spécifiques.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Voici comment j'ai réellement découvert les limitations de streaming de Lindy.ai. Je travaillais à automatiser les flux de contenu pour plusieurs clients - pas juste un projet, mais à échelle l'automatisation IA à travers différents types d'entreprises. Ce n'étaient pas des tests théoriques ; c'étaient des entreprises réelles ayant besoin de solutions réelles.
Le déclencheur était simple : j'avais des clients générant des données de contenu en permanence - des articles de blog publiés, des interactions sur les réseaux sociaux, des retours clients entrant, des réponses par e-mail, vous l'appelez. L'approche traditionnelle consistait à traiter ces éléments par lots chaque heure, mais tout le monde voulait des réponses "en temps réel".
La Configuration Qui A Tout Débuté
Un client en particulier était un SaaS B2B qui avait besoin de répondre aux tickets de support client immédiatement, mais voulait aussi que l'IA les catégorise et les achemine automatiquement. Réfléchissez-y - les tickets de support arrivent de manière aléatoire tout au long de la journée, mais ils ont besoin d'une attention immédiate. Un parfait cas d'utilisation pour le streaming, non ?
J'ai commencé à créer des workflows dans Lindy.ai en pensant que cela serait simple. La plateforme avait l'air prometteuse - bonne interface, solides capacités IA, prix raisonnables. Que pourrait-il mal se passer ?
Le Premier Drapeau Rouge
Le premier problème est survenu lorsque j'ai essayé de connecter leur système de webhook pour gérer les tickets de support entrants. Lindy.ai peut recevoir des webhooks, bien sûr, mais voici ce qu'ils ne communiquent pas : il y a une file d'attente de traitement. Votre webhook "en temps réel" est mis en file d'attente derrière d'autres workflows.
Lors des heures de pointe, je voyais des délais de 2 à 5 minutes avant que le workflow commence même à se traiter. Ce n'est pas du temps réel par définition commerciale.
Le Goulot d'Étranglement de la Base de Données
Mais la véritable prise de conscience est survenue lorsque j'ai essayé d'élargir cela. Le client voulait intégrer plusieurs sources de données - tickets, messages de chat, e-mails, journaux d'appels. Chaque point de données devait être traité et recoupé avec leur base de données client existante.
C'est là que l'architecture de Lindy.ai montre ses limitations : elle est conçue pour des workflows discrets, pas pour des flux de données continus. Chaque fois qu'une nouvelle donnée arrivait, le système devait redémarrer tout le contexte du workflow. Il n'y a pas de connexion persistante ou de pipeline de streaming au sens traditionnel.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
D'accord, donc après avoir rencontré ces obstacles, j'ai dû repenser complètement l'approche. Au lieu de lutter contre l'architecture de Lindy.ai, j'ai décidé de travailler avec elle. Voici le système que j'ai construit et qui fonctionne réellement :
Étape 1 : Batching intelligent au lieu de flux réel
Au lieu d'essayer de traiter chaque événement au fur et à mesure qu'il se produit, j'ai construit ce que j'appelle des flux de travail de "micro-batching". Toutes les 30 secondes, le système traite toutes les nouvelles données qui sont entrées pendant cette fenêtre. Pour la plupart des cas d'utilisation commerciale, des délais de 30 secondes semblent en temps réel pour les utilisateurs.
J'ai utilisé Zapier comme couche de tampon. Les webhooks atteignent d'abord Zapier, qui les collecte et les regroupe avant de les envoyer à Lindy.ai. Cela a résolu le problème de la file d'attente et a en fait rendu l'ensemble du système plus fiable.
Étape 2 : Segmentation des flux de travail
Plutôt qu'un flux de travail massif gérant tous les types de données, je l'ai divisé en mini-flux de travail spécialisés :
Classificateur de tickets urgents (s'exécute toutes les 30 secondes)
Enrichisseur de contexte client (s'exécute toutes les 2 minutes)
Générateur de réponses (déclenché par la classification)
Mise à jour des analyses (s'exécute toutes les 5 minutes)
Chaque flux de travail fait bien une chose, et ils communiquent à travers un magasin de données partagé (Google Sheets pour les choses simples, Airtable pour des relations plus complexes).
Étape 3 : Système de file d'attente prioritaire
C'est là que ça devient intéressant. J'ai construit un système de priorité en utilisant la logique conditionnelle de Lindy.ai. Les événements de haute priorité (e-mails de clients mécontents, erreurs système) sont traités immédiatement via un flux de travail "d'urgence" dédié. Tout le reste passe par le système de regroupement.
Le flux de travail d'urgence est simple et rapide - il classe et dirige simplement. Le lourd traitement de l'IA se fait en arrière-plan via le système par lots.
Étape 4 : Boucles de rétroaction
L'idée clé était de réintroduire des boucles de rétroaction dans le système. Lorsqu'une réponse client arrive, elle met à jour le contexte du flux de travail original. Cela crée la sensation d'une conversation continue même si le backend traite en fait par lots.
J'ai utilisé des réponses de webhook pour renvoyer des signaux à Lindy.ai lorsque des actions externes sont terminées. De cette façon, les flux de travail peuvent "attendre" des processus externes et reprendre si nécessaire.
L'implémentation technique
La configuration réelle utilise Lindy.ai comme moteur IA, mais avec une orchestration externe :
Zapier reçoit et regroupe les données entrantes
Google Apps Script gère le calendrier de regroupement
Lindy.ai traite les lots via des flux de travail spécialisés
Les résultats sont renvoyés aux systèmes commerciaux via des API
Ce n'est pas un véritable flux, mais cela atteint l'objectif commercial : des réponses quasi en temps réel avec un traitement fiable.
Architecture clé
Le micro-batching surpasse le streaming pour la plupart des besoins commerciaux
File d'attente de traitement
Des fenêtres de 30 secondes semblent en temps réel pour les utilisateurs
Spécialisation de flux de travail
Divisez les flux complexes en mini-flux de travail ciblés
Orchestration Externe
Utilisez d'autres outils pour gérer le timing et le routage
Les résultats ont été honnêtement meilleurs que prévu. L'approche de micro-batch a résolu le problème commercial initial tout en étant beaucoup plus fiable que d'essayer de forcer un véritable streaming.
Métriques de Performance :
Le temps de réponse moyen est passé de 5-8 minutes à moins de 2 minutes
La fiabilité du système a augmenté à 99,2 % de temps de disponibilité (contre environ 85 % avec les tentatives de streaming)
Les coûts de traitement ont diminué de 40 % par rapport au modèle de tarification par événement
Les scores de satisfaction client se sont améliorés car les réponses sont devenues cohérentes
Mais voici le résultat inattendu : l'entreprise a réalisé qu'elle n'avait en fait pas besoin de traitement en temps réel pour la plupart des choses. Le délai de 30 secondes était imperceptible pour les clients, mais la fiabilité améliorée et les coûts réduits étaient très perceptibles pour l'entreprise.
Le client a en fait élargi le système pour gérer plus de cas d'utilisation une fois qu'il a vu à quel point l'approche du batching fonctionnait bien. Nous avons ajouté le scoring des leads, des recommandations de contenu et des suivis automatisés - tous utilisant la même architecture de micro-batch.
Le flux de travail d'urgence a géré peut-être 5 % du volume total, mais il était crucial pour maintenir la sensation de « réactivité » que les clients attendaient. La plupart de la valeur provenait du traitement fiable et cohérent des workflows en masse.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici ce que j'ai appris de toute cette expérience, et ce sont des choses que j'aurais aimé que quelqu'un me dise avant de commencer :
Leçon 1 : Définir « Temps Réel » pour Votre Entreprise
Le temps réel pour un système de support client est différent du temps réel pour la détection de fraude. La plupart des entreprises pensent qu'elles ont besoin de temps de réponse en millisecondes alors qu'elles ont en fait besoin de temps de réponse prévisibles.
Leçon 2 : La Fiabilité Prime sur la Vitesse
Un système qui traite chaque demande en 2 minutes est mieux qu'un système qui traite certaines demandes instantanément mais en laisse d'autres de côté. La constance est plus précieuse que la performance de pointe.
Leçon 3 : Lindy.ai Fonctionne Mieux Comme Partie d'un Système
Ne tentez pas de faire en sorte que Lindy.ai fasse tout. Utilisez-le pour ce qu'il sait faire (traitement par IA et prise de décision) et utilisez d'autres outils pour l'orchestration, la gestion des données et le contrôle du timing.
Leçon 4 : Le Coût Évolue Plus Vite Que Vous Ne Le Pensez
Le traitement en streaming véritable devient rapidement coûteux. L'approche du micro-batch a réduit les coûts de manière spectaculaire tout en maintenant la valeur commerciale.
Leçon 5 : Commencez Simple, Ajoutez de la Complexité
J'ai perdu des semaines à essayer de construire le système de streaming parfait dès le départ. L'approche simple du batch a fonctionné immédiatement et pourrait être optimisée avec le temps.
Leçon 6 : L'Orchestration Externe est Votre Amie
Utiliser Zapier, Google Apps Script ou même de simples tâches cron pour gérer le timing et le routage a rendu l'ensemble du système plus flexible et débogable.
Leçon 7 : Surveillez Tout
Avec des systèmes distribués comme celui-ci, vous avez besoin de visibilité à chaque étape. Construisez des journaux et une surveillance dès le premier jour, pas en tant qu'après-coup.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS :
Utilisez le micro-batching pour l'analyse du comportement des utilisateurs et les réponses automatisées
Construisez des flux de travail d'urgence pour les actions critiques des utilisateurs (annulations, demandes de support)
Intégrez-vous à vos outils existants plutôt que de tout reconstruire dans Lindy.ai
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique :
Parfait pour les mises à jour de l'inventaire, le suivi du comportement des clients et les déclencheurs de marketing automatisés
Utilisez le regroupement pour les recommandations de produits et les moteurs de personnalisation
Configurez des flux de travail d'urgence pour les problèmes de paiement et les actions des clients à forte valeur