Quelles solutions pour quels résultats
Les projets et usages sont très variés. Notre conception de l’IA est d’en faire des assistants, au service des humains, pour vous soulager dans les tâches répétitives et consommatrices de temps.
Vous pouvez ainsi consacrer votre attention et votre expertise sur votre business principal.
Une solide gouvernance des données est un élément indispensable à une IA/Automatisation performante et à la sécurité de votre activité
Exemple de projets:
Assistant Appel d’offres de Marchés Publics
Résumer et extraction d’informations des dossiers de consultations de marchés publics. Prédiction de succès/rejet, et du prix du service à proposer. Arguments importants et Liste de projets similaires pour supporter la note méthodologique.
Impact: Reduction du temps x10 , %projets gagnés +15ppp
#LLM #XGB
Assistant Détection de soudures de mauvaises qualités
Pour chaque image, identifier la zone d’intérêt, la classifier en fonction des critères définis par l’expert.
Impact: Gain de temps, Gain de performance.
#ComputerVision #Automatisation
Assistant de Connaissances Internes
Savez-vous que les collaborateurs passent 30% de leur temps à chercher des informations internes? Améliorer l’accès à l’information interne et l’efficacité des collaborateurs en fournissant des réponses rapides, précises et contextuelles aux questions techniques.
Impact: Gain d’efficacité
#ChatBot #RAG
Conformité à l’AI Act
Evalue les nouveaux systèmes d’IA de l’entreprise pour déterminer leur classification selon le futur AI Act européen, en particulier s’ils sont considérés comme “à haut risque”. Mise en place d’un plan de conformité détaillé, y compris les exigences de documentation, de gestion des risques, de surveillance humaine et de transparence
Impact : Sécurisation juridique des projets d’IA, réduction des risques de non-conformité
#AIAct #Compliance #GouvernanceIA #RiskManagement
Plateforme de Gouvernance et de Qualité des Données
Ce système centralise la cartographie des données, le catalogage et la gestion de la qualité des données (Data Quality). Il assure que les données utilisées dans les modèles d’IA et les rapports critiques sont fiables, traçables et conformes aux politiques internes et réglementations (RGPD, etc.). Il automatise la détection et la correction des anomalies
Impact : Amélioration de la fiabilité des décisions (data-driven), réduction du temps passé par les Data Scientists à nettoyer les données, alignement avec les exigences de Data Governance pour l’IA et le reporting
#DataGovernance #DataQuality #RGPD
Optimisation de la Chaîne d’Approvisionnement
Cet assistant utilise l’IA pour prévoir les ruptures de stock ou les surplus (prédiction de la demande), optimiser les itinéraires logistiques et identifier les goulots d’étranglement ou les risques chez les fournisseurs. Il fournit des recommandations en temps réel pour ajuster les commandes et les expéditions
Impact : Réduction des coûts d’inventaire (-10%), amélioration du taux de service client (+5%), et augmentation de la résilience face aux chocs de la chaîne d’approvisionnement.
#Prédiction #SupplyChain #Logistique #Optimisation