Mentorat no‑code : créez un matching intelligent entre mentors et mentorés

Matcher des mentors et des mentorés à la main, c'est un peu comme jouer à un puzzle sans avoir l'image du modèle. On finit par y arriver, mais c'est long, fastidieux, et le résultat est souvent décevant. La bonne nouvelle, c'est qu'on peut faire beaucoup mieux. La solution ? Concevoir un algorithme de matching de compétences en no-code pour automatiser ces connexions et s'assurer qu'elles reposent sur une vraie pertinence.

Le mentorat interne, version augmentée par le no-code

Le mentorat, ce n'est pas juste une case à cocher sur la liste des initiatives RH. C'est un véritable levier stratégique pour booster l'apprentissage interne. Il fait grimper les compétences en flèche, soude les équipes et installe durablement une culture de l'apprentissage. Mais soyons honnêtes, la méthode classique qui consiste à croiser les doigts en associant des profils manuellement est souvent subjective et chronophage. Beaucoup de binômes finissent par ne pas fonctionner.

Le vrai enjeu, c'est de garantir que chaque collaborateur trouve le bon guide pour son parcours. Comment être certain que l'expertise d'un mentor répond pile aux besoins d'un mentoré ?

C'est là que le no-code change la donne. En bâtissant une application de matching sur mesure avec un outil comme Bubble.io, on transforme complètement ce processus. L'idée n'est pas de sortir l'humain de l'équation, mais de lui donner un super-pouvoir pour prendre des décisions plus justes et plus rapides.

Pourquoi automatiser le matching est une évidence

Plutôt que de s'arracher les cheveux sur des tableurs Excel interminables, les équipes RH peuvent enfin se concentrer sur ce qui compte vraiment : l'accompagnement humain et la stratégie globale du programme. Un système de matching intelligent, ça permet de :

• Analyser une multitude de critères : On va bien au-delà des compétences techniques. On peut intégrer les soft skills, les ambitions de carrière, et même certains traits de personnalité pour créer des affinités réelles.
• Gagner un temps fou : L'algorithme mouline les données et propose en quelques secondes les meilleures associations possibles. C'est des heures, voire des jours, de travail administratif qui s'envolent.
• Offrir une expérience sur-mesure : Chaque mentoré reçoit des suggestions qui collent vraiment à ses aspirations. Forcément, les chances de succès du tandem explosent.

Cette approche répond à un besoin criant de parcours professionnels mieux structurés et plus personnalisés. Le mentorat no-code en France s'inscrit d'ailleurs dans une tendance de fond : la formation professionnelle est en plein boom. Depuis 2017, le nombre de contrats d'alternance a plus que doublé, avec un cap fixé à 1 million de contrats par an d'ici 2027, surtout pour les niveaux Bac+2 à Bac+5. Ces chiffres traduisent une demande massive pour un accompagnement de qualité, ce qui justifie pleinement d'investir dans des systèmes de matching où les compétences sont finement alignées. Pour creuser le sujet, n'hésitez pas à jeter un œil à cette analyse complète sur l'évolution de l'alternance en France.

Construire un bon système de mentorat repose sur des fondations solides. Voici trois composantes clés qui font toute la différence pour booster l'apprentissage interne.

Les piliers d'un matching intelligent réussi

Ce tableau résume les trois composantes essentielles pour concevoir un système de mentorat efficace et automatisé.

En maîtrisant ces trois aspects, on passe d'un simple outil de mise en relation à un véritable moteur de développement des talents.

Un programme de mentorat réussi, ce n'est pas juste connecter deux personnes. C'est créer une alchimie où le mentoré explose son potentiel et où le mentor redécouvre le plaisir de transmettre. L'automatisation intelligente, c'est simplement le catalyseur qui rend cette alchimie possible à grande échelle.

Dans ce guide, on va vous montrer, étape par étape, comment donner vie à votre propre système de mentorat no-code, de la modélisation des critères jusqu'à l'intégration d'un plan de suivi avec des retours à 360°.

Définir les critères d'un matching pertinent

La pierre angulaire de votre futur algorithme de matching de compétences, c’est la data. Oubliez Bubble.io ou tout autre outil pour l’instant. La toute première étape, celle qui conditionne tout le reste, c'est de définir avec une précision chirurgicale ce qu'est un « bon match » pour votre organisation. Un matching qui fonctionne va bien au-delà d’une simple liste de compétences à cocher.

Ce qu'on cherche à faire, c'est créer de vraies connexions humaines, pas des associations logiques qui n'ont de sens que sur le papier. Pour ça, il faut bâtir un référentiel solide qui servira de fondation à votre application.

Aller au-delà des compétences techniques

Le premier réflexe, c'est souvent de se concentrer sur les hard skills. Un développeur junior qui cherche un expert Python, une chef de projet qui veut apprendre à maîtriser un nouveau logiciel... C'est un bon point de départ, mais c'est totalement insuffisant pour qu'un mentorat prenne vraiment.

Les programmes de mentorat qui performent sont ceux qui adoptent un matching structuré et multi-critères (objectifs, compétences, disponibilité, localisation) et des garde-fous anti-biais. D’ailleurs, la pratique est devenue la norme : 98 % des entreprises du Fortune 500 proposent aujourd’hui un programme de mentorat.

Pensez donc à intégrer d'autres dimensions :

• Les soft skills : La communication, le leadership, la gestion du stress, l'intelligence émotionnelle... Ces compétences sont cruciales. Un mentoré n'a pas toujours besoin d'un mentor qui maîtrise la même technique, mais peut-être de quelqu'un qui excelle dans l'art de gérer une équipe ou de pitcher un projet.
• Les aspirations de carrière : Où se voit le mentoré dans deux, cinq ans ? Son but est-il de passer manager, de devenir un expert de niche, ou de changer complètement de département ? Le mentor idéal est souvent quelqu'un qui est déjà passé par là.
• Les expériences vécues du mentor : A-t-il déjà géré un projet à l'international ? Surmonté un échec commercial cuisant ? Ce vécu a une valeur inestimable et peut devenir un critère de matching ultra-pertinent.

Un bon algorithme ne se contente pas de trouver quelqu'un qui sait ce que vous voulez apprendre. Il trouve quelqu'un qui est ce que vous aspirez à devenir. C'est toute la nuance pour un mentorat no-code qui fait vraiment la différence.

Comment pondérer les critères de matching

Ok, vous avez votre liste de critères. Maintenant, la question qui tue : lequel est le plus important ? Faut-il privilégier l'expertise sectorielle ou la maîtrise d'un outil précis ? La réponse dépend entièrement de ce que vous cherchez à accomplir avec ce programme.

Il n'y a pas de recette miracle, mais voici une approche concrète pour y voir plus clair. Imaginez que vous devez trouver un mentor pour une jeune commerciale qui vise un poste de directrice des ventes.

Voilà comment on pourrait hiérarchiser les critères :

• Le mentor doit avoir une expérience managériale avérée.
• Il doit venir du même secteur d'activité, ou d'un secteur très proche.

• Il maîtrise le même CRM que celui utilisé en interne.
• Il a une expérience dans la gestion de grands comptes.

• Il est basé dans la même ville pour faciliter les rencontres.
• Ils partagent des centres d'intérêt pour briser la glace.

Ce système de poids sera la colonne vertébrale de la logique de votre algorithme. En définissant ce qui est indispensable, important ou juste un plus, vous donnez à votre outil no-code des règles claires pour calculer un score de compatibilité entre deux personnes.

Formaliser les données pour l'automatisation

Dernière étape de cette phase de réflexion : transformer ces idées en données que la machine peut comprendre. Chaque critère doit devenir un champ spécifique dans votre future base de données.

Par exemple, au lieu d'avoir un champ de texte libre "objectifs", il vaut mieux proposer des options déjà structurées.

Cette structuration est absolument capitale. C'est ce qui permettra à l'algorithme de comparer les profils sans effort et d'appliquer les poids que vous avez définis. Prenez le temps de bien faire les choses ici, vous vous remercierez plus tard lors de la construction de votre application de mentorat no-code. C'est la seule façon de garantir des matchs qui ne sont pas seulement logiques, mais profondément humains et alignés avec les ambitions de chacun.

Modéliser la base de données sur Bubble.io

Bon, maintenant que vos critères de matching sont clairs et que vous savez quel poids donner à chacun, il est temps de mettre les mains dans le cambouis. C’est vraiment ici que votre projet de mentorat no-code commence à prendre vie. On va s'attaquer à l'architecture de votre base de données sur Bubble.io, le squelette qui va supporter toute la logique de votre application.

Cette étape est absolument cruciale, car une structure de données bien pensée est la garantie que votre algorithme tournera sans accroc. Mais c'est aussi ce qui assurera que votre application reste rapide et puisse évoluer sans problème, même quand vous aurez des centaines d'utilisateurs. À l'inverse, une base de données mal fichue peut vite transformer votre projet en un véritable casse-tête technique.

Heureusement, l'interface de Bubble.io est très visuelle et intuitive. Ça rend la modélisation de données beaucoup plus digeste que les méthodes traditionnelles. Pas besoin d'écrire la moindre ligne de SQL pour créer des relations complexes entre vos différentes tables.

Les tables de données fondamentales

Pour un système de matching intelligent, on va avoir besoin de trois tables principales (que Bubble appelle Data Types). Imaginez-les comme des classeurs distincts, mais connectés les uns aux autres.

1. Utilisateurs (Users) : C’est la table que Bubble fournit par défaut, mais on va l'étoffer. Chaque ligne, c'est une personne. On va y ajouter des champs pour bien les différencier, comme leur rôle (Mentor, Mentoré, ou les deux) et leurs infos de profil (poste, département, etc.).
2. Compétences (Skills) : Cette table va lister toutes les compétences possibles, qu'elles soient techniques ou comportementales. Chaque compétence est une entrée unique.
3. Sessions de Mentorat (MentoringSessions) : Celle-ci nous servira à suivre les interactions. Chaque entrée sera une session, passée ou à venir, qui relie un mentor, un mentoré, une date et des objectifs.

Cette structure de base permet de bien séparer les choses. Les infos sur les gens sont dans une table, les compétences dans une autre, et les activités dans une troisième. Cette organisation est la clé pour que vos recherches de données soient rapides et efficaces.

Créer des relations complexes entre les tables

La vraie puissance de votre base de données, c'est la façon dont vous allez lier ces tables entre elles. C'est ce qui permettra à votre algorithme de jongler avec les données pour dénicher les meilleurs matchs.

Prenons un cas concret : comment fait-on pour associer un utilisateur à plusieurs compétences, chacune avec un niveau de maîtrise différent ? Si on se contente de créer un champ "Compétences" dans la table "Utilisateurs", ça ne marchera pas.

La solution, c'est de créer une table intermédiaire. Appelons-la UserSkills.

Une table de liaison comme UserSkills est une astuce de pro en conception de bases de données. Elle permet de transformer une relation complexe de "plusieurs à plusieurs" (un utilisateur a plusieurs compétences, une compétence est possédée par plusieurs utilisateurs) en deux relations "un à plusieurs", qui sont beaucoup plus simples à gérer pour le système.

Voici comment cette table de liaison fonctionnerait :

• Champ 1 Utilisateur : Un lien vers une entrée de la table Utilisateurs.
• Champ 2 Compétence : Un lien vers une entrée de la table Compétences.
• Champ 3 NiveauMaîtrise : Un champ numérique (par exemple, de 1 à 5).
• Champ 4 Type : Un champ texte pour indiquer si la compétence est "recherchée" (par un mentoré) ou "maîtrisée" (par un mentor).

Avec une telle structure, un seul utilisateur peut être lié à plein d'entrées différentes dans la table UserSkills. On peut ainsi représenter tout son panel de compétences, avec des niveaux bien distincts. C'est cette finesse qui va permettre à votre algorithme de faire des calculs de compatibilité ultra-précis. Si vous voulez creuser les bases de la création d'app, notre guide sur comment créer une application sans coder est un excellent point de départ.

Optimiser la structure pour la performance

À mesure que votre programme de mentorat prendra de l'ampleur, le nombre d'utilisateurs et de compétences va grimper en flèche. Si votre base de données n'est pas optimisée, elle peut vite devenir très lente.

Voici quelques conseils pour que votre application reste fluide :

• Limitez les champs de texte longs : Évitez de stocker de gros blocs de texte directement dans vos tables principales. Préférez des listes d'options ou des tables de liaison.
• Utilisez les "Option sets" de Bubble : Pour les listes de données qui ne changent pas souvent (comme les départements de l'entreprise ou les niveaux de séniorité), les "Option sets" sont parfaits. Ils sont chargés au démarrage de l'app et rendent les recherches beaucoup plus rapides.
• Anticipez les futures requêtes : En structurant vos données, posez-vous toujours cette question : "Comment est-ce que je vais chercher cette information plus tard ?". Penser en amont aux filtres que l'algorithme utilisera vous aidera à bâtir une structure qui répondra efficacement à ces demandes.

En prenant le temps de bien modéliser votre base de données, vous construisez des fondations solides pour votre plateforme de mentorat no-code. C'est un travail un peu invisible, mais il est absolument essentiel pour la réussite de votre projet.

Bon, les fondations sont posées. On passe maintenant au cœur du réacteur : la construction de l'algorithme de matching de compétences. C’est le moment où la logique prend le relais et où votre projet de mentorat no-code va vraiment prendre vie, directement dans l'éditeur de workflows de Bubble.

Le but du jeu n'est pas de trouver le "match parfait" – soyons honnêtes, ça n'existe pas vraiment. L'objectif est bien plus pragmatique : générer une liste de suggestions ultra-pertinentes pour chaque mentoré, en s'appuyant sur les critères que vous avez définis comme essentiels.

Pour visualiser le processus, imaginez un flux qui part de la collecte des profils pour aboutir à des propositions de binômes intelligentes.

Ce schéma montre bien le rôle central de l'algorithme. C'est lui qui analyse les besoins et les compétences pour transformer de simples données en de véritables connexions humaines.

Le premier tri : filtrer les profils

La toute première étape de votre workflow, c'est de faire un grand ménage. On va élaguer la liste des mentors potentiels en appliquant un filtre de base pour ne garder que ceux qui répondent aux critères non négociables du mentoré. C'est un peu comme un écrémage pour écarter d'office les profils qui ne collent pas.

Par exemple, si un mentoré cherche un expert en "Marketing Digital", votre workflow commencera par une recherche (Do a search for...) dans votre table Utilisateurs. Les contraintes de cette recherche seront simples et directes :

• Le Rôle contient "Mentor".
• Les Compétences maîtrisées contiennent "Marketing Digital".
• Le Statut est "Disponible".

Cette action vous donnera une première liste brute de tous les mentors disponibles avec la compétence clé. C'est notre base de travail pour l'étape suivante, bien plus fine : le scoring.

La magie du scoring pondéré

C'est là que tout se joue. Pour chaque mentor qui a passé le premier filtre, on va maintenant calculer un score de compatibilité. Ce score est une simple addition de points pour chaque critère partagé avec le mentoré. Mais le vrai secret, c’est la pondération. Car tous les critères n'ont pas la même valeur.

Un bon algorithme de matching ne se contente pas de cocher des cases. Il pèse l'importance de chaque point commun. Donner plus de poids à une aspiration de carrière partagée qu'à un simple outil maîtrisé, c'est ce qui fait la différence entre un "bon" match et un match qui change la donne.

Pour mettre ça en place dans Bubble, vous pouvez créer un "Custom State" de type numérique sur un élément de votre page (le groupe principal, par exemple), que vous nommerez score_compatibilite. Ensuite, vous allez utiliser des workflows avec des actions conditionnelles pour faire grimper ce score.

Voici un exemple concret de logique de scoring :

• +10 points si le Secteur d'activité du mentor est identique à celui du mentoré.
• +5 points pour chaque Soft Skill en commun.
• +3 points si le mentor a déjà atteint un Objectif de carrière que le mentoré vise.

Dans Bubble, ces règles se traduisent par des expressions du type Only when Current User's Secteur d'activité is This Mentor's Secteur d'activité. En enchaînant ces conditions, vous construisez un score dynamique qui reflète précisément la pertinence de chaque profil.

L'atout certifications

Un critère qui prend de plus en plus d'importance dans le matching, c'est la validation officielle des compétences. La formation aux outils no-code, notamment avec des plateformes comme Xano (un backend puissant souvent utilisé avec Bubble), est devenue un vrai différenciant. L'arrivée de certifications reconnues, comme celle de Xano annoncée en 2024, professionnalise le secteur.

Un mentor certifié, c'est la garantie d'un accompagnement de qualité, basé sur des standards éprouvés. Le matching peut donc être affiné en se basant sur ces certifications pour favoriser un apprentissage plus rapide et plus pertinent.

Pensez donc à intégrer un champ "Certifications" dans votre base de données et à lui donner un poids important dans votre scoring. Cela peut vraiment booster la qualité de vos suggestions.

Présenter les résultats intelligemment

Une fois que l'algorithme a fait son travail et calculé les scores, il reste une étape cruciale : présenter l'information de manière digeste et utile. Une simple liste de noms ne suffira pas.

Dans Bubble, un "Repeating Group" est l'outil parfait pour ça. Triez simplement cette liste par le score_compatibilite en ordre décroissant. Les profils les plus pertinents remonteront naturellement en haut de la liste.

Mais ne vous arrêtez pas là. Pour chaque mentor, montrez pourquoi c'est un bon match :

• Affichez des icônes ou des tags pour visualiser les compétences communes.
• Générez une petite phrase dynamique du genre : "Match à 85% | Partage votre objectif de devenir manager et maîtrise le leadership".
• Permettez au mentoré de cliquer pour voir le profil complet et comprendre le parcours du mentor en détail.

En rendant les résultats transparents, vous donnez au mentoré toutes les cartes en main pour faire un choix éclairé, ce qui renforce sa confiance dans votre plateforme. Si ces concepts vous semblent nouveaux, notre guide pour apprendre le no-code est un excellent point de départ. C'est cette alliance entre une logique de matching solide et une présentation intuitive qui fera le succès de votre projet.

Mettre en place un plan de suivi et un feedback 360°

Trouver le bon binôme grâce à votre algorithme, c’est une belle victoire. Mais ce n'est que le début de l'aventure. Un programme de mentorat no‑code qui cartonne ne s’arrête pas au matching ; il doit s’assurer que la relation mentorale porte vraiment ses fruits. Pour ça, un plan de suivi bien ficelé et des retours 360° sont indispensables pour transformer une simple mise en relation en un véritable parcours de développement et booster l'apprentissage interne.

La bonne nouvelle, c’est qu'avec des outils comme Bubble, vous pouvez facilement construire des fonctionnalités qui vont bien au-delà de la mise en contact initiale. L'idée est de créer un espace dédié où chaque binôme peut piloter son propre succès. C’est ce suivi qui vous permettra de mesurer l’impact réel du programme et de prouver sa valeur.

Bâtir un plan de suivi personnalisé

La toute première interaction entre un mentor et son mentoré est cruciale. Pour qu'elle soit efficace, il faut la guider un minimum. Votre application peut justement intégrer un workflow tout simple pour structurer cette rencontre initiale.

Dès que le matching est validé, imaginez que l'application génère automatiquement un espace de travail partagé pour le duo. Ce plan de suivi pourrait inclure des éléments comme :

• Un formulaire d'objectifs SMART : Le mentoré est invité à définir 1 à 3 objectifs Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Réalistes et Temporellement définis. Le mentor peut ensuite commenter et aider à les affiner directement dans l'outil.
• Un calendrier de sessions partagé : Fini les allers-retours par email. Les deux peuvent proposer des créneaux et valider leurs rencontres dans l'app, ce qui crée au passage un historique clair de leurs échanges.
• Un journal de progression : Après chaque session, le mentoré peut noter ses apprentissages clés et les actions concrètes qu'il s'engage à mettre en œuvre.

Ce plan de suivi agit comme une véritable feuille de route. Il donne un cap et un rythme à la relation, évitant ainsi le piège classique du mentorat qui s'essouffle par manque de direction.

Un mentorat sans objectifs clairs, c’est un peu comme un bateau sans gouvernail. Il flotte, mais il n'avance nulle part. Le no-code vous donne les outils pour construire ce gouvernail et permettre à chaque binôme de naviguer vers sa destination.

Le dynamisme du marché de la formation no-code en France illustre bien l'importance de ce type de cadre. Certaines formations certifiantes affichent un taux de réussite impressionnant de 91 %. Cette reconnaissance par l'État et l'éligibilité au CPF renforcent la crédibilité des parcours et facilitent le matching entre des mentors aux compétences validées et des mentorés en quête de résultats concrets.

Automatiser le feedback 360° pour s'améliorer en continu

Le vrai trésor de votre application, au-delà du matching, ce sont les données que vous allez récolter après. Un système de feedback 360° automatisé est le moteur qui va alimenter l'amélioration continue de tout votre programme.

L’idée est simple : à intervalles réguliers (par exemple, après trois sessions, puis à la fin du parcours), l'application sollicite des retours de toutes les parties prenantes.

• Le mentoré évalue la pertinence des conseils reçus et la qualité de l'accompagnement.
• Le mentor donne son avis sur l'engagement du mentoré et la progression qu'il observe.
• Le manager (optionnel) peut même fournir un feedback sur l'impact tangible des sessions sur les performances du mentoré au quotidien.

Ce processus peut être entièrement automatisé avec les workflows de Bubble. Par exemple, une fois qu'une session est marquée comme "terminée" dans la base de données, un e-mail ou une notification part automatiquement à chaque participant avec un lien vers un court formulaire.

Les données que vous récoltez ainsi sont une mine d’or. Elles vous permettent non seulement d'ajuster le tir pour un binôme qui rencontrerait des difficultés, mais surtout d'affiner votre algorithme sur le long terme. En analysant les retours des binômes les plus performants, vous identifierez les combinaisons de compétences et de soft skills qui fonctionnent le mieux. C'est cette boucle de rétroaction qui rendra votre système de mentorat no-code de plus en plus intelligent et pertinent avec le temps.

Les questions que vous vous posez sur le mentorat no-code

Se lancer dans la création d'une application de mentorat avec des outils no-code, ça soulève forcément pas mal de questions. C'est bien normal. Que vous soyez manager RH, chef de projet ou simplement curieux de voir comment optimiser vos processus, on a rassemblé ici les interrogations les plus fréquentes pour vous éclairer.

Un projet no-code, c'est vraiment moins cher qu'un développement classique ?

Oui, et la différence est souvent spectaculaire, surtout pour démarrer. Un développement traditionnel, ça chiffre vite. Il faut payer une équipe de développeurs, et la facture peut facilement grimper au-delà de 50 000 € pour une application relativement simple.

Avec le no-code, l'investissement de départ est beaucoup plus digeste. Vos principaux coûts ? L'abonnement à la plateforme (comme Bubble.io) et, si besoin, les honoraires d'un expert ou d'une agence pour vous accompagner. Cette approche est parfaite pour lancer un MVP (Produit Minimum Viable) rapidement et avec un budget maîtrisé. C'est le meilleur moyen de tester l'idée en interne avant d'engager des sommes plus importantes.

Bien sûr, il faut penser à l'avenir. Si votre application doit un jour gérer des dizaines de milliers d'utilisateurs, le coût de la plateforme augmentera. Mais même dans ce scénario, ça reste généralement bien plus abordable que la maintenance et les mises à jour d'une application codée à la main.

En combien de temps peut-on créer une app de matching ?

La rapidité, c'est l'un des super-pouvoirs du no-code. Là où un projet codé sur mesure peut facilement prendre de 6 à 12 mois, vous pouvez avoir une première version fonctionnelle de votre plateforme de mentorat en seulement 4 à 8 semaines.

Comment est-ce possible ? Tout simplement parce qu'on assemble des composants visuels déjà prêts, au lieu de tout écrire ligne par ligne. Ça change la donne. Vous pouvez lancer le programme, récolter les tout premiers retours et ajuster l'algorithme en continu, sans devoir attendre des mois entre chaque version.

La vraie force du no-code, ce n'est pas seulement de construire plus vite, mais d'apprendre plus vite. Chaque cycle de feedback vous permet d'affiner votre algorithme de matching et de maximiser son impact sur le développement des compétences.

L'algorithme de matching peut-il gérer des critères vraiment pointus ?

Totalement. C'est même tout l'intérêt de bâtir votre propre solution. Les plateformes no-code comme Bubble.io sont bluffantes de puissance pour gérer des logiques complexes. Vous n'êtes absolument pas limité à une simple correspondance de compétences techniques.

Vous pouvez mettre en place un système de scoring ultra-personnalisé qui prend en compte une foule de facteurs :

• Les soft skills : Donner plus de poids à la compatibilité en matière de leadership ou de communication.
• Les ambitions de carrière : Prioriser les mentors qui ont déjà parcouru le chemin que le mentoré vise.
• La disponibilité réelle : Écarter automatiquement les mentors dont l'agenda est déjà plein à craquer.
• Les retours d'expérience : Intégrer les notes des sessions passées pour valoriser les mentors les plus appréciés.

Cette souplesse vous donne le pouvoir de créer un matching intelligent, qui colle vraiment à la culture et aux objectifs de votre entreprise.

Et la sécurité des données des collaborateurs dans tout ça ?

C'est une préoccupation essentielle, et les grandes plateformes no-code l'ont bien compris. Des outils comme Bubble.io, par exemple, intègrent des fonctionnalités de sécurité très solides pour protéger les informations sensibles.

Le secret, ce sont les "Privacy Rules" (règles de confidentialité). Elles vous permettent de définir très finement qui peut voir quoi. Par exemple, vous pouvez décider que les coordonnées d'un mentor ne deviennent visibles pour un mentoré qu'une fois que les deux parties ont accepté le matching. Ou encore, que les feedbacks d'une session ne sont accessibles qu'aux participants et à l'admin RH. C'est un point crucial pour les entreprises qui veulent moderniser leurs outils, un sujet qu'on explore dans notre article sur la révolution des applications internes avec le no-code.

En appliquant les bonnes pratiques, on atteint un niveau de sécurité tout à fait comparable à celui d'une application développée de manière traditionnelle.

Vous avez un projet d’application de mentorat en tête ? Ou une autre idée pour fluidifier vos processus internes ? Chez Noxcod, on adore transformer des ambitions comme la vôtre en solutions no-code performantes et sur mesure. Parlons-en !