Automatisation de processus
Extraction et classification de documents
Factures, bons de commande, contrats, courriers entrants : nous entraînons des modèles de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel pour extraire les informations pertinentes et les injecter directement dans votre ERP ou votre CRM.
Le système apprend à reconnaître les mises en page spécifiques de vos fournisseurs. Après une phase d'entraînement de deux à trois semaines sur un échantillon de 200 à 500 documents, la précision d'extraction atteint généralement 92 à 97 % selon la qualité des scans.
- Compatible avec SAP, Odoo, Microsoft Dynamics
- Traitement multilingue (français, néerlandais, anglais, allemand)
- Interface de validation humaine pour les cas ambigus
Agents conversationnels internes
Vos employés posent souvent les mêmes questions au service RH, au helpdesk IT ou au département juridique. Nous construisons des chatbots qui puisent dans votre base documentaire interne (intranet, wiki, manuels de procédure) pour fournir des réponses précises en quelques secondes.
Ce ne sont pas des chatbots génériques. Chaque agent est entraîné sur vos documents spécifiques et testé par vos équipes avant le déploiement. Le temps moyen de mise en production est de quatre semaines pour un périmètre de 50 à 100 documents sources.
- Intégration Microsoft Teams ou Slack
- Références aux sources dans chaque réponse
- Escalade automatique vers un humain si le bot n'a pas la réponse
Analyse prédictive et data science
Transformer vos données brutes en décisions concrètes. Voici les types de modèles que nous construisons le plus souvent.
Prévision de la demande
Pour les entreprises de distribution, de e-commerce ou de production, prévoir les volumes de vente à 4, 8 ou 12 semaines est critique pour la gestion des stocks. Nous combinons vos données historiques de vente avec des variables externes (météo, calendrier, tendances de recherche) pour produire des prévisions hebdomadaires.
Un distributeur alimentaire avec lequel nous travaillons depuis 2024 a réduit son taux de rupture de stock de 18 % à 6 % en six mois grâce à ce type de modèle. Le gaspillage a baissé de 12 % sur la même période.
Détection d'anomalies
Pannes machines, fraudes dans les transactions, comportements inhabituels sur un réseau informatique : les modèles de détection d'anomalies repèrent les écarts par rapport au fonctionnement normal et déclenchent des alertes en temps réel.
Nous utilisons des approches statistiques classiques quand le volume de données est limité, et des réseaux de neurones (autoencodeurs) quand vous disposez de plusieurs mois de données de capteurs ou de logs. Le choix de la méthode dépend de votre contexte, pas de la mode du moment.
Scoring et segmentation client
Quels clients risquent de partir dans les trois prochains mois ? Lesquels sont les plus susceptibles d'acheter un produit complémentaire ? Nos modèles de scoring attribuent une probabilité à chaque client de votre base, mise à jour chaque semaine.
Votre équipe commerciale reçoit une liste triée par priorité au lieu de travailler au hasard. Un de nos clients dans le secteur des télécoms a augmenté son taux de rétention de 8 points de pourcentage en ciblant les 15 % de clients les plus à risque identifiés par le modèle.
Conseil stratégique et formation
Avant de construire quoi que ce soit, il faut savoir quoi construire. Et après le déploiement, vos équipes doivent être autonomes.
Audit de maturité data et IA
Nous passons entre 5 et 10 jours dans vos locaux (ou en visioconférence pour les équipes distribuées). Nous interviewons les responsables métier, examinons vos bases de données, évaluons la qualité de vos données et identifions les cas d'usage qui offrent le meilleur rapport effort/impact.
Le livrable est un rapport de 15 à 25 pages avec une feuille de route priorisée, des estimations de coût pour chaque cas d'usage et des recommandations sur l'infrastructure nécessaire. Nous présentons ce rapport en personne à votre comité de direction.
Ateliers de formation
Nous proposons des formations d'une demi-journée ou d'une journée complète pour vos équipes. Les sujets couverts incluent les bases du machine learning pour les profils non techniques, l'utilisation responsable des outils d'IA générative en entreprise, et la lecture critique des résultats d'un modèle prédictif.
Chaque atelier est adapté au secteur d'activité des participants. Nous utilisons des jeux de données proches de ceux que vos équipes manipulent au quotidien, pas des exemples académiques déconnectés de la réalité.
Exemples de cas d'usage par secteur
Quelques applications concrètes pour vous donner une idée de ce qui est possible dans votre domaine.
Optimisation des tournées de livraison
Un algorithme qui recalcule les itinéraires chaque matin en fonction des commandes du jour, du trafic prévu et des créneaux de livraison demandés par les clients. Résultat typique : 15 à 20 % de kilomètres en moins par semaine.
Maintenance prédictive
Des capteurs sur vos machines envoient des données de vibration et de température. Notre modèle détecte les signes avant-coureurs de panne 48 à 72 heures avant qu'elle ne survienne, ce qui laisse le temps de planifier l'intervention.
Recommandation de produits
Un moteur de recommandation qui analyse l'historique d'achat et le comportement de navigation pour suggérer les produits les plus pertinents. Augmentation moyenne du panier : 8 à 12 % selon le catalogue.
Tri automatique des demandes patients
Classification automatique des emails et formulaires entrants par niveau d'urgence et par spécialité, avec routage vers le bon service. Réduction du temps de tri de 70 % dans une clinique de 200 lits.