Aller au contenu

Études de cas

Études de cas

Des résultats réels d'implémentations réelles.

Cabinet d'Avocats, Intelligence Documentaire et Automatisation de Workflows

Le cabinet gérait de grands volumes de contrats et de documents de dossiers, s'appuyant fortement sur la révision manuelle, la saisie de données et les références croisées. Cela entraînait de longs délais d'exécution, une analyse incohérente et des coûts opérationnels élevés.

Nous avons conçu un workflow alimenté par l'IA qui :

  • Ingère et classe automatiquement les documents juridiques
  • Extrait les clauses clés, entités et échéances
  • Génère des résumés structurés pour révision interne
  • Alimente les insights directement dans le système de gestion des dossiers du cabinet
  • Jusqu'à 70% de réduction du temps de révision documentaire
  • Amélioration de la cohérence et de la précision entre les dossiers
  • Avocats concentrés sur le raisonnement juridique plutôt que le traitement manuel

Fintech (Paiements), Automatisation Opérationnelle et Réconciliation

Une fintech spécialisée dans les paiements traitait de hauts volumes de transactions à travers plusieurs fournisseurs. La réconciliation, les rapports et la gestion des exceptions étaient largement manuels, créant des goulots d'étranglement et des risques opérationnels.

Nous avons conçu un workflow alimenté par l'IA qui :

  • Automatise la réconciliation des transactions entre sources de données
  • Détecte les anomalies et incohérences en temps réel
  • Génère des rapports opérationnels quotidiens et mensuels
  • Soutient les équipes opérationnelles avec un assistant IA interne
  • Réduction significative du travail manuel de réconciliation
  • Détection et résolution des problèmes plus rapides
  • Rapports plus fiables pour les équipes finance et conformité

Opérateur de self-stockage, visibilité du parc et suivi des incidents

L'opérateur exploitait des centres sans personnel dans plusieurs pays. Les données d'incidents existaient déjà dans une plateforme de maintenance, des portails fournisseurs et des tableurs, et étaient parfaitement traçables, mais personne ne pouvait les voir au même endroit. Une porte en panne hors horaires signifiait payer un gardien ou laisser des boxes exposés, et un ascenseur à l'arrêt empêchait les clients de déplacer leurs cartons.

Nous avons conçu un workflow alimenté par l'IA qui :

  • Connexion de la plateforme de maintenance, des portails fournisseurs et des tableurs dans une base unique normalisée
  • Définition des KPI par actif avec l'équipe exploitation : disponibilité des portes, uptime des ascenseurs, délai de réparation
  • Remontée des seuls incidents au-delà du seuil, chacun affecté à un responsable nommé
  • Reporting mensuel automatique et chatbot pour des questions comme quels centres dépassent 48 heures sans clôture
  • Chaque centre visible sur un seul panneau au lieu de tickets éparpillés entre les systèmes
  • Pannes répétées sur un même actif détectées assez tôt pour renégocier le contrat de maintenance
  • Écarts de SLA visibles le jour même plutôt qu’en fin de mois