Quatre missions, des résultats mesurés.

Nexans

Cadrage puis pilotage de produits data et IA pour un groupe industriel coté

La direction Digital et Data du groupe souhaitait passer d'expérimentations dispersées en intelligence artificielle générative à des produits tenus en production. La mission a commencé par un cadrage : qualification des cas d'usage, feuille de route partagée entre les équipes métier et techniques, et mise en place de la comitologie qui structure les échanges entre ces acteurs.

Elle s'est prolongée en pilotage produit sur la plateforme de données du groupe, de la conception à la mise en production : identification et cartographie des données sources, spécifications fonctionnelles et techniques, coordination des développements, recette, puis accompagnement à la prise en main par les équipes internes.

Le dispositif a été renforcé d'un profil d'architecte logiciel pour accélérer les mises en production et étendre le périmètre métier couvert.

Commanditaire : direction Digital et Data. Périmètre : cadrage des cas d'usage, gouvernance des données, pilotage produit, mise en production. Depuis fin 2023, mission reconduite sans interruption.

Air France-KLM

Direction de la thématique automatisation et intelligence artificielle pour la technologie du service client

Le service client du groupe est opéré depuis une trentaine de centres dans le monde. Plusieurs équipes y avaient lancé des initiatives d'automatisation et d'intelligence artificielle, chacune repartant des mêmes questions de départ.

La mission a consisté à définir la stratégie d'automatisation et d'IA de la direction technologique du service client : état des lieux de l'existant, identification et priorisation des cas d'usage, et construction du dossier de valeur associé.

Elle a ensuite porté sur la coordination des initiatives en cours et à venir, la tenue d'une vision consolidée des cas d'usage, et l'animation de la communauté interne pour que les équipes cessent de traiter les mêmes problèmes séparément.

Commanditaire : direction technologique du service client. Périmètre : stratégie, priorisation des cas d'usage, dossier de valeur, feuille de route, coordination des initiatives. Service client opéré depuis une trentaine de centres dans le monde. 2024.

Axylis

Diagnostic data et intelligence artificielle pour un cabinet d'expertise comptable, de conseil et d'audit

La profession comptable aborde un tournant : la facturation électronique va transformer le cœur de métier, et une part importante de l'activité historique est appelée à se contracter. Le cabinet voulait savoir ce que l'intelligence artificielle pouvait réellement lui apporter, et dans quel ordre, avant d'engager quoi que ce soit.

Le diagnostic a commencé par le terrain : quinze entretiens, vingt-cinq personnes rencontrées à tous les niveaux du cabinet, et soixante-six cas d'usage recensés. Cette matière brute a ensuite été qualifiée selon trois critères : la valeur commerciale, la faisabilité technique, et le changement culturel à conduire.

Les travaux se sont conclus par un échange avec le comité de direction pour confirmer la vision et les objectifs, puis par une restitution et une feuille de route priorisée. Le cabinet disposait alors d'une base pour arbitrer et financer, au lieu d'une liste d'intentions.

Commanditaire : direction du cabinet. Périmètre : diagnostic data et IA, recensement et priorisation des cas d'usage, feuille de route. 15 entretiens, 25 personnes rencontrées, 66 cas d'usage recensés.

Chambre des notaires de la Cour d'appel de Caen

Un assistant documentaire qui cite toujours ses sources

La Chambre fait face à une hausse du nombre d'offices et à un doublement de sa population notariale. Les questions affluent sur la déontologie, la tenue de l'office, la comptabilité, le droit social. Cette expertise est détenue par quelques personnes et dispersée dans des centaines de documents.

Nous avons cadré et piloté la construction d'un assistant fondé sur une recherche documentaire augmentée couplée à un graphe de connaissances. La base est passée de 120 à plus de 900 documents consultables, dont trente-cinq ans d'avis de déontologie. Chaque réponse cite ses sources, et un notaire expert valide en continu.

Déroulé : trois mois de cadrage et de sourcing documentaire, trois mois de prototype, trois mois de recette itérative avec l'expert métier, trois mois d'industrialisation. Mise en production en octobre 2025. Hébergement en France, conformité RGPD et règlement européen sur l'IA. Extension au réseau national en cours.

+76 % d'exactitudeScore moyen passé de 2,72 à 4,79 sur 5 entre la première et la deuxième campagne d'évaluation.

Cas d'usage publié sur la plateforme Accélérez avec l'IA de Bpifrance