Études de cas

Des transformations livrées, mesurées, possédées.

Chaque mission ci-dessous a produit du logiciel en production et des chiffres dans le business. Voici quelques exemples récents — des détails plus approfondis sont disponibles sous NDA.

Automatisation · Finance#01

Un agent IA qui réceptionne, classifie et intègre automatiquement chaque facture fournisseur dans l'ERP.

Le problème

Les factures fournisseurs arrivaient par email sur plusieurs boîtes, étaient imprimées, triées manuellement, saisies à la main dans un tableur, puis re-saisies dans l'ERP comptable. Chaque étape introduisait des délais, des erreurs de saisie et des pénalités de retard. L'équipe finance passait plus de temps à manipuler des documents qu'à piloter la trésorerie.

Ce que nous avons construit

Un agent IA autonome qui surveille les boîtes mail en temps réel, identifie les factures entrantes, extrait les données clés (montant, fournisseur, échéance, lignes de détail), classifie chaque document selon les règles comptables de l'entreprise, effectue le rapprochement avec les bons de commande, et enregistre automatiquement l'écriture dans l'ERP — le tout sans intervention humaine. Un tableau de bord permet de suivre le flux en temps réel et de valider les cas d'exception.

Stack
PythonFastAPIMicrosoft GraphSharePointBusiness CentralOpenAI
100%
factures traitées
–85%
temps de saisie
0
erreur de saisie
IA conversationnelle · Opérations#02

Un chatbot intelligent connecté à toutes les données de l'entreprise pour répondre instantanément aux collaborateurs et aux clients.

Le problème

Les informations critiques étaient dispersées entre des dizaines de documents, wikis internes, bases de données et boîtes mail. Les employés passaient un temps considérable à chercher des réponses, et les clients attendaient parfois plusieurs jours pour une information que l'entreprise possédait déjà. Le support interne et externe était un goulot d'étranglement permanent.

Ce que nous avons construit

Un assistant conversationnel alimenté par l'IA, connecté en temps réel aux sources de données de l'entreprise : documentation interne, base de connaissances, CRM, ERP et historique des échanges. Il comprend le contexte de chaque question, fournit des réponses précises et sourcées, et escalade automatiquement vers un humain lorsque nécessaire. Accessible via une interface web et intégrable dans les outils existants (Teams, email, portail client).

Stack
Next.jsLangChainOpenAIVector DBMicrosoft 365API REST
80%
questions résolues
24/7
disponibilité
–70%
temps de réponse
Construisons la suite

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