Anyama — Transformation digitale des outils de gestion d'un fonds de dotation

Contexte Client

Anyama est un fonds de dotation non lucratif créé en 2020, engagé dans le soutien et le financement de projets à fort impact social et environnemental. Sa mission : protéger le vivant, à travers trois axes prioritaires — la protection des forêts, la préservation de la biodiversité, et le soutien aux aidants familiaux.

Le fonds accompagne des porteurs de projets en mettant à disposition des ressources financières, un accompagnement opérationnel et un suivi personnalisé. L'objectif est de contribuer à la pérennité de l'action des structures partenaires et d'améliorer durablement l'efficacité de leurs interventions sur le terrain.

Avec une approche souple et collaborative, Anyama gère un portefeuille croissant de projets soutenus, depuis les demandes de financement initiales jusqu'au suivi des bilans de partenariat et aux évaluations par des comités d'experts.

Objectif du Projet

Comme beaucoup de fonds et fondations en croissance, Anyama faisait face à un défi opérationnel majeur : ses outils no-code (Airtable, Jotform, Make) avaient été construits progressivement mais manquaient de structure, générant une charge administrative croissante et des limitations bloquantes.

Les principaux dysfonctionnements identifiés :

Base de données bancale — Le modèle de données centré sur le « projet » ne gérait pas les structures multi-projets. Doublons, champs obsolètes et redondances alourdissaient la base Airtable.

Formulaires rigides — Multiplication des formulaires Jotform pour chaque situation, duplication de champs, et absence de vision d'ensemble pour les porteurs de projet.

Gestion budgétaire complexe — Budgets dispersés entre plusieurs tables, absence de versioning, incohérences temporelles et erreurs de lecture fréquentes dans les interfaces.

Évaluations dispersées — Champs d'avis et d'évaluation répartis dans plusieurs tables, générant redondances, incohérences et difficultés d'exploitation transversale.

Outils Chronophages — En particulier, la création de rapports et de dashboards pour chaque initiative signifiait plusieurs jours de travail pour préparer le comité de sélection.

Anyama recherchait un partenaire capable de restructurer en profondeur ses outils, automatiser ses processus et libérer du temps pour ses missions stratégiques : analyse des dossiers, accompagnement des structures et pilotage partenarial.

Solution

Pour répondre à ces enjeux, Capamoon a conçu une solution de transformation complète de l'écosystème no-code d'Anyama, alliant restructuration des données, simplification des interfaces et automatisation des processus.

L'approche s'est articulée autour de cinq axes clés :

① Restructuration du modèle de données — Recentrage de la base autour des entités Structure, Demande de Soutien, Financements et Comités de sélection. Mise à plat des relations entre entités et du modèle de données afin d'intégrer les règles métier.

② Modélisation des processus d’instruction et de financement — Formalisation des règles métier d’Anyama dans des workflows structurés intégrant les différentes étapes d’analyse, d’évaluation, de sélection et de suivi des financements. Cette approche a permis de sécuriser les processus décisionnels, harmoniser les pratiques et faciliter le pilotage opérationnel.

③ Simplification du parcours de candidature — Conception d’un parcours de demande de financement fluide et adapté à chaque situation, grâce à des formulaires dynamiques tenant compte du profil du porteur de projet, de son historique et du type de soutien demandé. Cette approche a permis de réduire les ressaisies, de simplifier l’expérience des candidats et de diminuer la complexité opérationnelle liée à la gestion des formulaires.

④ Automatisation des fiches synthétiques — Génération automatique des fiches PDF via Google Docs + Make, avec intégration des avis d'experts et mise à jour dynamique dans Airtable.

⑤ Nettoyage et fiabilisation — Suppression des doublons, élimination des champs obsolètes, uniformisation des formats et mise en place de contrôles automatiques de cohérence.

Sans pour autant changer la stack technique :

Les solutions no-code comme Airtable, Jotform et Make sont pertinentes. Les équipes étant familières avec ces solutions, il n'y avait pas de raison d'en changer. Cela apporte une forme de stabilité tout en gagnant en autonomie pour les équipes.

Par contre, nous avons combiné no-code et intelligence artificielle pour la création de code, par exemple du script pour les automatisations Airtable, dans Make, et en partie pour la génération du contenu des fiches synthèse, lorsque cela apportait quelque chose.

Implémentation

Le déploiement de la solution s'est organisé en phases progressives, avec une période de migration planifiée sur la période de faible activité (août – décembre 2025).

Phase 1 — Fondations : Restructuration Airtable. Nouveau modèle de données, nettoyage et migration de la base existante.

Phase 2 — Interfaces : Formulaires & Parcours. Refonte Jotform, automatisations Make, parcours de demande et automatisation des fiches synthèse PDF.

Méthodologie éprouvée

Découverte / Ateliers avec les équipes pour comprendre les processus et cas limites.

Conception / Design collaboratif du modèle de données et des interfaces.

Développement / Construction progressive avec migration contrôlée (base A vers B).

Tests / Validation par les équipes d'Anyama sur des cas concrets.

Accompagnement / Formation et documentation complète pour l'autonomie.

Défi majeur : embarquer des équipes “non-techniques” dans ce changement de grande ampleur et avec des concepts abstraits.

La chance était d'avoir d'une part un leader, Max, pour impulser mais aussi challenger ce changement, et d'autre part une “championne” chez le client, Audrey, qui avait à la fois un profil “Tech-savvy” et bien sûr une connaissance pointue des process et des objectifs métier.

Résultats & Bénéfices

Les résultats de cette transformation sont à la fois mesurables et stratégiques :

Gains de productivité — Automatisation des fiches synthétiques, réduction majeure du temps admin, formulaires simplifiés et guidés.

Fiabilité des données — Élimination des doublons et redondances, modèle de données normalisé, contrôles de cohérence automatisés.

Évolutivité et autonomie — Architecture modulaire et extensible, équipes formées et autonomes, documentation complète des processus.

Expérience utilisateur — Parcours de demande simplifié, interfaces adaptées par rôle, accessible aux non-technophiles.

Conclusion

Le projet Anyama illustre parfaitement comment une refonte structurée d'un écosystème no-code peut transformer les opérations d'un fonds de dotation en pleine croissance.

En restructurant la base de données, en simplifiant les formulaires et en automatisant les processus clés, Anyama peut désormais concentrer son énergie sur ce qui compte vraiment : accompagner les porteurs de projets et maximiser l'impact de ses actions en faveur de la protection du vivant.