Documents numérisés avec un scanner à côté d'un organigramme sur le moniteur

Automatisation des processus métiers avec l'IA

Automatisations pour traiter les documents, classer les demandes et transférer les données, avec des contrôles définis par processus.

AI-generated

Nous évaluons les tâches répétitives telles que l’extraction de données à partir de documents, l’organisation des demandes et le transfert d’informations entre outils.

La faisabilité est vérifiée sur un cas limité, définissant les résultats attendus, les contrôles humains et les méthodes de gestion des exceptions.

Documents papier, scanner et flux de travail sur un ordinateur portable
AI-generated

Analyser le processus avant de l'automatiser

Les commandes reçues en PDF, les courriels à attribuer et les documents à classer sont des exemples d'activités à évaluer. La qualité du résultat dépend des données, de la variabilité des cas et des contrôles prévus.

Nous décrivons la source de l'information, les étapes, les responsabilités et la destination des résultats. Le prototype nous permet d'évaluer s'il faut procéder à laIntégration de l'IA dans les outils métiers.

Exemples de processus automatisables

Documents entrants

Commandes, factures, bons de livraison et formulaires lus automatiquement : les données extraites sont vérifiées et chargées dans le système de gestion.

Tri des demandes

E-mails et formulaires classés par type et urgence, acheminés vers la bonne personne avec un brouillon de réponse prêt.

Connaissance des affaires

Manuels, fiches et procédures consultables avec des questions en langage naturel, avec les sources toujours indiquées.

Bascule entre les systèmes

Données transférées entre e-commerce, CRM, gestion et feuilles de calcul sans copie manuelle.

Où évaluer une automatisation

  • Activités fréquentes et répétitives qui suivent des règles stables
  • Processus avec des données déjà disponibles, même dans différents formats
  • Étapes où un contrôle humain peut détecter les exceptions
  • Des bureaux qui copient aujourd'hui les informations à la main entre un système et un autre

Sur les données : avant développement nous définissons ensemble quelles informations sont traitées, par quels services et avec quelles garanties, dans le respect du RGPD et de vos politiques internes.

Du cas d’usage à l’automatisation en fonctionnement

  1. Choix du casNous identifions un processus avec un volume suffisant et un résultat facile à mesurer.
  2. PrototypeNous testons l'automatisation sur des données réelles et mesurons la qualité et les exceptions.
  3. IntégrationNous connectons le flux aux outils existants, avec des contrôles et un journal des opérations.
  4. ExtensionCe n'est qu'après les résultats mesurés que le champ d'application est étendu à d'autres cas.

Questions fréquentes

Quelle est la fiabilité de l’extraction de données à partir de documents ?

Cela dépend de la qualité et de la variété des documents. C'est pourquoi nous partons d'un prototype sur des cas réels : nous mesurons le pourcentage de données correctes et assurons un contrôle humain sur les cas incertains.

Faut-il remplacer nos logiciels actuels ?

Évaluons d'abord les possibilités d'intégration avec les outils déjà utilisés. Si un système présente des limites, nous les décrivons dans l'analyse et proposons les alternatives disponibles.

Qui vérifie que l’IA ne fait pas d’erreurs ?

Le flux comprend des points de vérification humaine où une erreur aurait des conséquences, ainsi qu'un journal de chaque opération. Les seuils sont décidés ensemble et révisés avec les données.

Combien coûte la maintenance d’un automatisme ?

Nous envisageons le développement, l’utilisation des services d’IA et la maintenance par rapport aux volumes attendus. L'estimation est comparée aux bénéfices attendus et vérifiée grâce au prototype.

Parlons de votre projet

Décrivez votre entreprise, vos objectifs et les outils que vous utilisez. Nous approfondirons les besoins pour définir les interventions et préparer une proposition.