AUGMENTER

– OBJECTIF –

Utiliser l’IA et l’automatisation là où elles créent réellement de la valeur.

Nous ne cherchons pas des cas d’usage IA pour faire de l’IA.

Nous partons d’un problème opérationnel : une tâche répétitive, un volume important de documents, des échanges incessants par email, des contrôles manuels, des ressaisies, des rapprochements de données ou un processus qui mobilise trop de personnes.

Nous déterminons ensuite si l’automatisation, l’IA ou un agent intelligent peut améliorer significativement la situation.

Notre objectif est simple : réduire le travail sans valeur ajoutée et augmenter la capacité des équipes à produire de la valeur.

 

– NOTRE APPROCHE –

IDENTIFIER – MESURER – CONCEVOIR – EXPERIMENTER – DEPLOYER

1. Identifier

Avant de déployer une technologie, nous évaluons vos opportunités IA : usages existants, compétences, données disponibles, environnement technologique, niveau de sécurité, gouvernance et capacité d’adoption. Nous identifions les opportunités concrètes par métier et par processus et les confrontons à leur valeur potentielle, leur faisabilité et leur niveau de risque.

Nous analysons les processus et les tâches qui consomment le plus de temps :

• les tâches répétitives ;
• les traitements à fort volume ;
• les manipulations de documents ;
• les échanges d’emails ;
• les contrôles et validations ;
• les ressaisies ;
• les recherches d’information ;
• les rapprochements de données ;
• les décisions nécessitant l’analyse de nombreuses informations.

Objectif : savoir par où commencer.

2. Mesurer

Une automatisation n’est intéressante que si son bénéfice est supérieur à sa complexité. Nous évaluons notamment : volume × fréquence × temps passé × coût × criticité × potentiel d’automatisation. Nous identifions ainsi les opportunités réellement prioritaires.

3. Concevoir

Nous déterminons le niveau d’automatisation adapté : automatisation simple → workflow → intégration API → IA générative → agent IA → processus automatisé de bout en bout. Nous assemblons les briques nécessaires : données, règles métiers, APIs, workflows, modèles IA, applications existantes et contrôle humain. Nous privilégions autant que possible votre environnement existant.                                                      L’objectif est de mettre le bon niveau d’intelligence au bon endroit.

4. Expérimenter

Nous testons avec vous la solution sur un périmètre maîtrisé, mesurons les résultats pour prouver la valeur avant de déployer.

5. Déployer

Nous déployons la solution en travaillant sur l’architecture, la sécurité, la gouvernance, les performances, les coûts, la supervision et l’exploitation.

Nous mettons en place les mécanismes nécessaires pour maîtriser :

• Les modèles et leur sélection
• Les données utilisées
• Les droits d’accès
• La sécurité et la confidentialité
• Les coûts de consommation
• La qualité et la fiabilité des réponses
• Le monitoring et la supervision
• Le cycle de vie des solutions
• Les règles d’usage et de gouvernance

Objectif : disposer d’une IA fiable, sécurisée, maîtrisée et exploitable dans la durée.

 

– CE QUE NOUS FAISONS –

• AI Opportunity Scan : Identification et qualification des processus présentant un potentiel réel d’automatisation ou d’augmentation par l’IA.
• Automatisation de processus : Automatisation de tâches et workflows entre vos applications, données et équipes.
• Agents IA : Conception d’agents capables d’analyser, rechercher, décider selon des règles définies et déclencher des actions.
• Automatisation de processus de bout en bout : Nous pouvons aller au-delà d’une simple tâche et automatiser une chaîne complète : déclenchement → collecte des données → analyse → décision → action → contrôle → traçabilité → reporting.
• Intégration IA & SI : Connexion de l’IA à votre environnement existant : ERP · CRM · Microsoft 365 · Business Central · Azure · SaaS · APIs · bases de données.

Nous concevons notamment des architectures reposant sur :

• LLM et IA générative
• RAG — Retrieval-Augmented Generation
• Bases documentaires et vectorielles
• API et architectures d’intégration
• Microsoft Graph
• Azure AI
• Power Automate et Power Apps
• Connexion aux ERP, CRM, SIRH et applications métiers
• Gestion des identités et des droits d’accès

L’intégration doit permettre à  l’IA d’exploiter le bon contexte, les bonnes données et les bonnes sources, tout en respectant les règles de sécurité et de confidentialité de l’entreprise.

Objectif : transformer un outil IA en composant du système d’information.

 

– TECHNOLOGIES & OUTILS –

Nous sommes volontairement agnostiques.                                                                                                                                                                      Selon votre environnement et vos contraintes, nous pouvons utiliser : Microsoft Copilot · Copilot Studio · Azure AI · OpenAI · Claude · Power Automate · n8n · Make · APIs · RPA · bases de données · SaaS spécialisés.                       

La technologie est sélectionnée après l’analyse du processus à augmenter, et non l’inverse.                                                                              Nous cherchons également à éviter les architectures qui rendent l’entreprise dépendante d’un seul fournisseur lorsque cela n’est pas nécessaire.

– RESULTATS –

L’automatisation doit se traduire par des résultats opérationnels :

• réduction du temps de traitement ;
• suppression des ressaisies ;
• réduction des erreurs ;
• traitement de volumes plus importants ;
• accélération des délais ;
• meilleure disponibilité de l’information ;
• diminution des tâches administratives ;
• augmentation de la capacité des équipes ;
• amélioration de la traçabilité ;
• continuité du processus.

L’enjeu est de permettre à l’humain de consacrer davantage de temps aux activités qui nécessitent réellement son expertise.

 

– LES BENEFICES POUR VOTRE ENTREPRISE –

• Une IA connectée au réel.
  Nous partons de vos processus et de vos problèmes, pas des tendances technologiques.
• Des investissements justifiés.
  Chaque opportunité est évaluée selon sa valeur potentielle et sa complexité.
• Une intégration avec votre SI.
  L’IA n’est pas isolée dans une application supplémentaire : elle peut être intégrée aux outils que vos équipes utilisent déjà.
• Une approche progressive.
  Nous pouvons commencer par un cas simple, mesurer le résultat puis industrialiser.
• Une automatisation maîtrisée.
  Les règles, les droits, les contrôles et l’intervention humaine restent définis selon la criticité du processus.
•  

👉 PARLONS DE VOUS !

Vous avez un processus fragmenté ou qui mobilise trop de personnes, trop de temps ou trop de tâches manuelles ?

Montrez-nous comment il fonctionne aujourd’hui. Nous chercherons où l’automatisation ou l’IA peut réellement changer la donne.