L'IA appliquée, résultats à l'appui

Des accompagnements concrets, de la PME au grand compte : un problème métier, une solution IA déployée, des résultats mesurés.

⚠️ Exemples à valider : les chiffres et citations ci-dessous illustrent le type de résultats visés. Ils seront remplacés par les données réelles et publiés avec l'accord des clients.

Prévention & maîtrise des risques

CNPP : un assistant IA interne sécurisé, supervisé de bout en bout

Problème. Des experts qui manipulent au quotidien des référentiels, des normes et des documents sensibles. Recourir à des IA grand public exposait à un risque de confidentialité, sans aucune visibilité sur les usages réels ni sur les coûts.

Solution IA. Un assistant conversationnel privé (LibreChat déployé sur Docker, paramétré sur-mesure) : données hébergées en interne, accès par rôles, isolation stricte. Côté pilotage, des tableaux de bord Grafana supervisent en temps réel les usages, les performances et les coûts (LLMOps). Une IA réellement gouvernée, pas une boîte noire.

100 %

données hébergées en interne

24/7

usages & coûts supervisés (Grafana)

SSO

accès par rôles, traçables

« Nos équipes disposent enfin d'un assistant IA fiable sans qu'aucune donnée sensible ne sorte de chez nous, et la DSI garde la main sur tout. » — Responsable SI, CNPP (exemple à valider)

Conseil & services IT

Elée : du cadrage multi-métiers aux agents IA sécurisés, ROI à la clé

Problème. Une réelle volonté d'adopter l'IA, mais des besoins très différents d'une équipe à l'autre (marketing, commerce, développement, CTO, conseil IT). Le risque : empiler des outils sans impact mesurable.

Solution IA. Un atelier de cadrage par métier (marketing, commerce, dev, CTO, conseil IT) pour identifier et prioriser les cas d'usage à plus fort impact. Puis, besoin par besoin, la mise en place de workflows et d'agents IA sécurisés, avec un ROI mesuré sur chaque déploiement avant tout passage à l'échelle.

5 métiers

cadrés en atelier

90 j

du workshop au déploiement

ROI mesuré

sur chaque cas d'usage

« Au lieu d'empiler des outils, nous avons investi là où ça compte vraiment. Chaque cas d'usage est mesuré avant d'aller plus loin. » — Direction, Elée (exemple à valider)

Distribution / négoce B2B

JCB : leads qualifiés et saisie terrain automatisée dans Salesforce

Problème. Un flux important de demandes entrantes hétérogènes (formulaires, e-mails, salons), qualifiées à la main, lentement et de façon inégale ; des leads à fort potentiel se diluaient. Et sur le terrain, les équipes perdaient un temps précieux à ressaisir les informations dans Salesforce.

Solution IA. Un agent de qualification et de scoring sous n8n, connecté à Salesforce : chaque lead est enrichi, scoré selon des critères métier (taille, secteur, intention) et routé au bon commercial avec une synthèse prête à l'emploi. Pour les équipes terrain, une brique de computer vision : il suffit de photographier un document (carte de visite, bon de commande, plaque signalétique…) pour que les informations soient extraites et poussées automatiquement dans Salesforce, sans ressaisie.

−70 %

temps de qualification

+40 %

contact < 24 h des leads prioritaires

Zéro

ressaisie terrain (computer vision → Salesforce)

« On ne perd plus de bons dossiers dans le flux. Les commerciaux savent enfin quoi traiter en priorité. » — Direction commerciale, JCB (exemple à valider)

E-commerce / vente en ligne

IJO : un support client instantané et fiable

Problème. Le support croulait sous des questions répétitives (livraison, retours, disponibilité). Les délais s'allongeaient en période de pic, dégradant la satisfaction et mobilisant l'équipe sur des tâches à faible valeur.

Solution IA. Un assistant support en RAG, branché sur la base de connaissances et le catalogue. Il répond instantanément à partir des sources internes validées, et transmet à un humain les cas complexes avec le contexte déjà rassemblé.

~55 %

demandes résolues sans humain

−60 %

délai de première réponse

+8 pts

satisfaction (CSAT)

« Nos clients ont une réponse fiable tout de suite, et l'équipe se concentre sur les cas qui en valent la peine. » — Responsable e-commerce, IJO (exemple à valider)

Retail / commerce de détail

Shanti Boutique : doubler la production de contenu

Problème. La création de contenu (fiches produit, e-mails, réseaux sociaux) reposait sur une petite équipe non-technique. Le rythme de publication était irrégulier et chronophage, limitant la visibilité de la marque.

Solution IA. Un workflow d'automatisation de contenu sous n8n, alimenté par des agents IA. À partir d'une fiche produit, le système génère des brouillons cohérents (descriptions, posts, e-mails) dans le ton de la marque, soumis à validation humaine avant publication.

−50 %

temps de production

×2

publications mensuelles

30 j

mise en place

« On garde la main sur le ton et le message, mais on va deux fois plus vite. » — Fondatrice, Shanti Boutique (exemple à valider)