Par quoi commence-t-on concrètement ?

Par un cadrage court appuyé sur le travail réel : ce que font vos équipes, avec quelles données et quel résultat est attendu. On en sort avec un premier périmètre construisible.

En combien de temps voit-on quelque chose fonctionner ?

Une première itération fonctionnelle peut être visée en 1 à 2 semaines selon le périmètre. Ce délai concerne une version utilisable sur un périmètre restreint, pas une mise en production complète.

Faut-il remplacer nos outils existants ?

Non. Les développements s'appuient sur vos systèmes en place via leurs interfaces, en respectant les droits déjà définis.

Comment garder la main sur ce que fait l'IA ?

Par des scores de confiance, des points de validation humaine, la journalisation des exécutions et la séparation entre lecture par IA et calculs déterministes.

Qui intervient sur le projet ?

Une équipe resserrée, en direct avec vos équipes métier et SI. Selon l'ampleur du sujet, nous mobilisons des intervenants complémentaires, en toute transparence.

Data / IA / Outils métier

De vos données aux agents IA en production.

Nous structurons vos données, développons vos outils IA et automatisons vos processus métier, du cadrage à la mise en production.

Parlons de votre projet Voir nos réalisations

Références

Une expérience construite sur des projets concrets.

Nos réalisations chez des opérateurs industriels, un laboratoire pharmaceutique, une foncière, des assureurs et des distributeurs. Chaque chiffre renvoie à son cas et à son périmètre.

Dizaines de milliers

d'analyses de demandes d'accès par an, rendues en secondes

53 024

équipements classifiés dans un référentiel commun

15 000+

factures fournisseurs extraites et contrôlées depuis 2021

Ils nous ont fait confiance

Le point de départ

Ce qui bloque, dans la plupart des projets data et IA

Avant de parler de modèles, il faut regarder ce que vos équipes font réellement et ce que vos données permettent aujourd'hui.

Des données incohérentes

Doublons, catégories empilées, attributs dispersés : les analyses sont contestées avant même d'être lues.

Des documents difficiles à exploiter

L'information utile reste enfermée dans des PDF, des scans et des tableaux au format changeant.

Des ressaisies à chaque étape

Les équipes recopient d'un outil à l'autre, ce qui coûte du temps d'expert et crée des écarts.

Des outils isolés

ITSM, CRM, ERP et bases métier ne se parlent pas et le processus se termine dans un tableur.

Expertises et références

Cinq façons d'intervenir, reliées à des missions réelles.

Survolez une expertise pour voir les réalisations qui la mettent en œuvre. Chaque chiffre renvoie à son cas et à son périmètre.

Voir l'ensemble des expertises

Preuve visuelle

De l'information dispersée à la donnée exploitable.

Ce que change une structuration guidée par le modèle métier.

Au départ · À l'arrivée

Au départ

Un libellé libre différent selon les sources
Une garantie décrite dans un tableau PDF
Un attribut absent du catalogue
Un email à trier et transmettre

À l'arrivée

Un libellé normalisé et une correspondance conservée
Un champ métier, sa valeur et sa référence source
Une valeur sourcée ou un manque explicitement signalé
Une demande qualifiée, avec validation lorsque nécessaire

Réalisations

Trois missions représentatives.

Trois réalisations de notre équipe. Les chiffres cités sont ceux documentés sur leur périmètre.

Opérateur industriel

Validation automatique des demandes d'accès aux sites

Contexte: Un opérateur industriel exploite plusieurs milliers de sites techniques et confie l'essentiel des interventions à des prestataires externes. Chaque demande d'accès doit être vérifiée contre un plan de prévention signé, un document PDF non structuré, avant autorisation. Mission démarrée début 2026, toujours en exploitation.
Intervention: Conception et développement de bout en bout : cadrage des règles métier avec les opérations, audit du référentiel de plans de prévention, chaîne d'extraction, moteur de rapprochement, API de décision, écriture dans ServiceNow, pilote en mode observation, mise en production et suivi. L'appel de l'API depuis le portail métier a ensuite été confié à l'intégrateur de l'outil.
Résultat documenté: Des dizaines de milliers d'analyses par an rendues automatiquement

Lire la réalisation

Sanofi

Classification et rationalisation d'un parc d'équipements

Contexte: Un parc d'équipements industriels décrit site par site, avec des nomenclatures héritées différentes selon les pays et les usages.
Intervention: Analyse des nomenclatures existantes, définition du modèle cible avec les référents métier, développement des traitements de classification, contrôles qualité et livraison du référentiel.
Résultat documenté: 53 024 équipements classés dans un modèle commun

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Befimmo

Extraction et contrôle des factures fournisseurs d'un parc immobilier

Contexte: Befimmo, foncière belge d'immeubles de bureaux, accumulait depuis 2021 ses factures fournisseurs d'énergie, de maintenance et d'informatique en PDF, souvent plusieurs factures concaténées dans un même fichier, sans vue consolidée des consommations ni des coûts par immeuble. Mission démarrée en 2025 avec le responsable innovation IT, en exploitation depuis un an.
Intervention: Tout le projet, de bout en bout : cadrage avec le responsable innovation IT, benchmark des moteurs d'OCR sur les documents réels, conception et développement de la chaîne d'extraction en plusieurs boucles, construction du jeu de référence avec le contrôle de gestion, tableau de bord et détection d'anomalies.
Résultat documenté: Plus de quinze mille factures traitées depuis 2021

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Méthode

Quatre étapes, du cadrage à l'exploitation.

Une première itération fonctionnelle peut être visée en 1 à 2 semaines selon le périmètre.

01
Cadrage métier et données
Observation du travail réel, revue des outils et des flux, inventaire des données disponibles et définition du résultat attendu.
02
Première itération fonctionnelle
Construction d'une version utilisable sur un périmètre restreint, avec vos données réelles, pour trancher les questions ouvertes.
03
Validation et mesure
Essais avec les équipes métier, mesure sur un échantillon documenté, ajustement des règles et des cas limites.
04
Industrialisation et exploitation
Passage à l'échelle, intégration au SI, supervision, gestion des exceptions, documentation et transfert.

Lire la méthode en détail

Questions fréquentes

Contact

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Décrivez le processus ou les données que vous souhaitez améliorer, nous vous répondons avec une première lecture du sujet.

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De vos données aux agents IA en production.

Une expérience construite sur des projets concrets.

Ce qui bloque, dans la plupart des projets data et IA

Des données incohérentes

Des documents difficiles à exploiter

Des ressaisies à chaque étape

Des outils isolés

Cinq façons d'intervenir, reliées à des missions réelles.

De l'information dispersée à la donnée exploitable.

Trois missions représentatives.

Validation automatique des demandes d'accès aux sites

Classification et rationalisation d'un parc d'équipements

Extraction et contrôle des factures fournisseurs d'un parc immobilier

Quatre étapes, du cadrage à l'exploitation.

Cadrage métier et données

Première itération fonctionnelle

Validation et mesure

Industrialisation et exploitation

Questions fréquentes

Par quoi commence-t-on concrètement ?

En combien de temps voit-on quelque chose fonctionner ?

Faut-il remplacer nos outils existants ?

Comment garder la main sur ce que fait l'IA ?

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