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Scénarios types · illustratifs

Ce qu’un agent ferait chez vous. Chiffres estimés à l’appui.

Ces scénarios sont illustratifs. Nous les avons construits à partir des tâches courantes de chaque secteur : ce ne sont pas des références clients. Les chiffres sont des estimations, données avec leur base de calcul ; les vôtres se mesurent pendant l’audit.

7 scénarios affichés

01Scénario typeAgents IAIndustrie · Négoce · 45 personnes

Les factures fournisseurs, saisies par un agent.

Prenons un négociant en métaux qui reçoit près de 600 factures par mois, en PDF ou sur papier scanné, à rapprocher des bons de livraison avant la saisie dans l’ERP.Un négociant reçoit près de 600 factures par mois, à rapprocher des bons de livraison avant la saisie dans l’ERP.

≈ −80 %
de temps de saisie, estimé
100 %
des écarts contrôlés avant paiement, visé
≈ 6 sem.
estimées du premier atelier à la mise en serviceestimées jusqu’à la mise en service

Estimation : environ 90 heures de saisie par mois (deux personnes, une journée et demie par semaine). Si 8 factures sur 10 concordent avec la commande et le bon, l’agent les saisirait seul et l’équipe ne traiterait que les écarts.

Situation type

Deux personnes y passent une journée et demie par semaine. Les écarts de prix se voient au moment du paiement, parfois après.

Ce que nous ferions
  1. 01Analyse du circuit facture sur un mois réel
  2. 02Agent qui lit la facture, retrouve la commande et le bon de livraison
  3. 03Saisie dans l’ERP et alerte sur chaque écart de prix ou de quantité
  4. 04Validation humaine au-delà de 5 000 €
  • Agent IA
  • Connecteur ERP
  • Lecture de documents
02Scénario typeAgents IAServices B2B · 25 personnes

La boîte mail commune, triée par un agent.

Une société de services reçoit plus de 250 mails par jour sur son adresse contact : demandes de devis, SAV, factures, candidatures, relances.Plus de 250 mails par jour sur l’adresse contact : devis, SAV, factures, candidatures, relances.

≈ −2 h
de tri estimées chaque matin
< 5 min
visées pour router une demande urgentevisées pour router une urgence
≈ 90 %
des mails classés sans correction, estiméclassés sans correction, estimé

Estimation : 250 mails par jour à une demi-minute de tri chacun, soit environ deux heures. L’agent classerait seul les mails clairs, à peu près 9 sur 10 ; les cas incertains resteraient à l’assistante.

Situation type

Une assistante passe chaque matin deux heures à lire, classer et transférer. Les demandes urgentes attendent parfois la fin de journée.

Ce que nous ferions
  1. 01Analyse de trois mois de mails réels et des règles de tri
  2. 02Agent qui lit chaque mail, détecte la demande et l’urgence
  3. 03Classement, transfert au bon service et brouillon de réponse
  4. 04Validation humaine sur les cas incertains
  • Agent IA
  • Connecteur messagerie
  • Brouillons de réponse
03Scénario typeIA localeSanté · Clinique privée

Des synthèses de dossiers patients, sans quitter l’établissement.

Une clinique veut aider ses médecins à préparer les consultations, mais refuse d’envoyer des données de santé vers un service cloud.

0
donnée envoyée hors de l’établissement, par conception
≈ 12 min
estimées par dossier complexe
100 %
des requêtes journalisées, par conception

Estimation : lire 30 pages de dossier prend environ 20 minutes, relire une synthèse de deux pages et vérifier ses sources environ 8. Les deux autres chiffres découlent de l’architecture : serveur sur place, journal systématique.

Situation type

Chaque médecin relit 20 à 40 pages de dossier avant une consultation complexe. Les outils grand public sont interdits par la direction.

Ce que nous ferions
  1. 01Audit des flux de données avec le DPO
  2. 02Serveur installé dans la salle informatique de la clinique
  3. 03Agent de synthèse entraîné sur les règles du service
  4. 04Plateforme d’administration : utilisateurs, journaux, réglages
  • IA locale
  • Plateforme d’administration
  • Agent IA
04Scénario typeIA localeExpertise comptable · 3 cabinets

Les relevés bancaires catégorisés avant l’arrivée du collaborateur.

Un groupement de trois cabinets traite les relevés de plus de 900 dossiers clients. Le secret professionnel exclut les modèles hébergés à l’étranger.

≈ 90 %
des lignes catégorisées sans correction, estimé
≈ 3 j
estimés par collaborateur et par mois
1
serveur pour les trois cabinets

Estimation : une trentaine de dossiers par collaborateur, 45 minutes de catégorisation par dossier et par mois, soit près de trois jours. Le taux de 9 lignes sur 10 suppose des libellés bancaires réguliers ; il se mesure pendant l’audit.

Situation type

La catégorisation des écritures occupe les collaborateurs en début de mois, au détriment du conseil.

Ce que nous ferions
  1. 01Étude des plans comptables et des règles de chaque cabinet
  2. 02Modèle local adapté aux libellés bancaires français
  3. 03Agent qui catégorise, puis demande validation sur les cas douteux
  4. 04Code source et documentation remis au groupement
  • IA locale
  • Agent IA
  • Code source remis
05Scénario typeLogiciel IAMaintenance · 30 techniciens

Une application terrain qui lit les bons d’intervention.

Une entreprise de maintenance gère ses interventions sur papier, ressaisi chaque soir au bureau.

J+0
visé pour la facturation, au lieu de J+2
0
ressaisie le soir, par conception
100 %
utilisable sans réseau, par conception

Base : le bon serait lu sur le téléphone et synchronisé dès le retour du réseau, la facture pourrait donc partir le jour même. Le délai réel dépend de votre circuit de validation.

Situation type

Les bons arrivent avec deux jours de retard, la facturation aussi. Les techniciens travaillent souvent sans réseau.

Ce que nous ferions
  1. 01Ateliers avec les techniciens et l’équipe planning
  2. 02Application mobile hors ligne, développée sur mesure
  3. 03Lecture du bon photographié et extraction des champs
  4. 04Synchronisation avec le planning et la facturation
  • Logiciel IA
  • Application
  • Dans l’application
06Scénario typeLogiciel IAÉducation · Organisme de formation

Une plateforme éducative qui accompagne chaque élève à son rythme.

Un organisme de formation suit plus de 800 élèves avec une équipe pédagogique réduite. Les élèves en difficulté décrochent avant qu’on le remarque.

24 h/24
d’accompagnement possible pour les élèves
1 parcours
personnalisé par élève
J+0
visé pour repérer un élève qui décroche

Ces chiffres décrivent ce que la plateforme permettrait par conception. Son effet sur la réussite des élèves ne s’estimerait qu’après un trimestre d’usage.

Situation type

Les mêmes exercices pour tous, des corrections qui arrivent une semaine plus tard, et aucun suivi entre deux cours.

Ce que nous ferions
  1. 01Ateliers avec les formateurs sur le programme et les erreurs fréquentes
  2. 02Plateforme développée sur mesure, sur le contenu de l’organisme
  3. 03Tuteur IA qui guide l’élève pas à pas, sans donner la réponse
  4. 04Parcours adapté à chaque élève et alertes de décrochage pour les formateurs
  • Logiciel IA
  • Plateforme
  • Assistant
07Scénario typeLogiciel IAÉvénementiel · Salon professionnel

Un avatar holographique qui accueille les visiteurs du stand.

Une marque veut un stand capable de répondre aux visiteurs sur son catalogue, en continu et en plusieurs langues.

4
langues prévues
3 j
de salon, sans interruption prévue
CRM
contacts qualifiés envoyés en direct

Paramètres du scénario : un salon de trois jours, quatre langues. Ils se règlent selon votre événement.

Situation type

Trois commerciaux se relaient sur le stand et ne peuvent pas répondre à tout le monde aux heures de pointe.

Ce que nous ferions
  1. 01Base de connaissances construite à partir du catalogue
  2. 02Agent conversationnel, en local sur la borne
  3. 03Avatar 3D et borne holographique avec nos partenaires
  4. 04Qualification des contacts envoyée au CRM
  • Logiciel IA
  • Temps réel
  • Agent IA
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