Résultats clients | Études de cas IA

🚚 Logistique · PME 80 salariés

Automatisation des bons de commande fournisseurs

Problème : 3 équivalents temps plein consacrés à saisir manuellement 400+ bons de commande par mois depuis des emails, PDFs et portails fournisseurs. Taux d'erreur de 4%, délais de paiement dégradés.

Solution : Pipeline d'extraction IA (OCR + LLM) + validation règles métier + push automatique dans SAP. Humain intervient uniquement sur les 7% d'exceptions.

−85%

temps de traitement

0

erreurs/mois

ROI ×6

en 4 mois

Automatisation documentaire ⏱ Déployé en 3 semaines

"En 3 semaines, notre équipe a récupéré 15h par semaine. On a redéployé ces personnes sur des tâches à valeur ajoutée. Le ROI était là dès le 2e mois."

— Directeur des Opérations, PME logistique · Région Île-de-France

🏥 Santé · Centre médical multi-sites

Assistant IA de prise en charge patients

Problème : Les secrétaires médicales recevaient 200+ appels/jour pour des demandes de prise de RDV, questions fréquentes et orientations. Temps d'attente : 8 min en moyenne.

Solution : Assistant IA vocal + chat, formé sur les protocoles du centre, connecté au logiciel de RDV. Disponible 24/7. Les cas complexes sont transférés aux secrétaires.

−60%

appels entrants

94%

satisfaction patients

24/7

disponibilité

Assistant IA métier ⏱ Déployé en 5 semaines

"Nos secrétaires peuvent enfin se concentrer sur l'accueil physique et les cas complexes. L'IA gère le volume, nous gérons la relation humaine."

— Directrice Médicale, Centre de santé · 4 sites · 120 salariés

⚙️ Industrie · Usine 200 salariés

Maintenance prédictive sur ligne de production

Problème : 6 à 8 arrêts non planifiés par an, chacun coûtant en moyenne 85 000 € (perte production + réparation urgente). Maintenance calendaire trop conservatrice et coûteuse.

Solution : Collecte des données capteurs IoT existants + modèles prédictifs d'anomalie + dashboard temps réel pour les responsables maintenance.

−45%

pannes imprévues

+18%

disponibilité machines

−30%

coût maintenance

Analytics prédictifs ⏱ Déployé en 6 semaines

"On a évité 3 arrêts de ligne majeurs cette année grâce aux alertes prédictives. C'est 255 000 € de pertes évitées pour un investissement 8 fois inférieur."

— Responsable Maintenance, ETI industrielle · Région Grand Est

💼 Services · Cabinet de conseil 45 consultants

Automatisation des rapports clients mensuels

Problème : Chaque consultant passait 6h/mois à compiler des données depuis 4 outils différents pour produire des rapports d'activité clients. Risque d'erreur, format incohérent.

Solution : Connecteur multi-outils (CRM, facturation, planning, temps) + génération IA du rapport + validation consultant en 10 min au lieu de 6h.

−90%

temps rapport

+4h/mois

par consultant

100%

format unifié

Intégration systèmes ⏱ Déployé en 2 semaines

"Nos consultants ont retrouvé presque une journée de travail par mois. Ils l'investissent dans la relation client. Le feedback de nos clients sur la qualité des rapports a été immédiat."

— Directeur Associé, Cabinet de conseil en transformation

💰 Finance · Groupe 350 salariés

Clôture comptable accélérée par l'IA

Problème : La clôture mensuelle prenait 8 jours ouvrés, mobilisant 4 personnes à temps plein. Rapprochements bancaires manuels, lettrage des comptes, réconciliation inter-entités.

Solution : Automatisation des rapprochements + IA de détection des anomalies + tableau de bord de pilotage en temps réel pour le DAF.

8j→3j

délai de clôture

−65%

temps équipe finance

0

erreurs détectées post-clôture

Automatisation documentaire ⏱ Déployé en 5 semaines

"On a réduit notre clôture de 8 à 3 jours. Mon équipe peut maintenant se concentrer sur l'analyse et le conseil à la direction, pas sur la saisie."

— Directeur Administratif et Financier, Groupe multisite

🚚 Commerce · Distributeur 180 salariés

Prévision de demande et optimisation des stocks

Problème : 23% de taux de rupture de stock sur références stratégiques. 1,2 M€ de stock mort immobilisé. Approvisionnements basés sur l'intuition des acheteurs.

Solution : Modèle prédictif de demande (historique 3 ans + saisonnalité + événements externes) + recommandations de réapprovisionnement automatiques.

−78%

taux de rupture

−35%

stock mort

+420k€

trésorerie libérée

Analytics prédictifs ⏱ Déployé en 6 semaines

"Le modèle prédit mieux que nos meilleurs acheteurs. Ils l'ont adopté rapidement parce qu'il les aide à justifier leurs décisions, pas à les remplacer."

— Directeur Supply Chain, Distributeur B2B · Région PACA

Ils ont automatisé. Voici leurs résultats.