Les retours ci-dessous proviennent de responsables métier et de directeurs techniques qui ont travaillé avec nous sur des projets concrets. Nous publions les résultats chiffrés avec leur accord.
Nous avions accumulé trois ans de données de maintenance sans jamais les exploiter. L'équipe d'Ai Professional Sphere a construit un modèle de maintenance prédictive en cinq semaines. Depuis, nos arrêts machines non planifiés ont baissé de 23 %. Le rapport hebdomadaire est clair, même pour nos techniciens qui n'ont aucune formation en data science.
On recevait 800 e-mails par jour au service client. Le tri était manuel, lent, source d'erreurs de routage. Le pipeline NLP mis en place classe désormais 94 % des messages dans la bonne file d'attente en moins de deux secondes. Mes agents se concentrent enfin sur les réponses au lieu de trier.
La formation de trois jours sur les grands modèles de langage a changé la façon dont notre équipe rédige les fiches produit. Le temps de rédaction par fiche est passé de 45 minutes à 18 minutes en moyenne, et la qualité reste au même niveau selon nos relecteurs. Très concret, pas de théorie inutile.
J'étais sceptique sur l'IA appliquée à notre métier (transport frigorifique). Le prototype a prouvé en trois semaines qu'on pouvait optimiser les tournées en tenant compte de la température extérieure et du type de marchandise. Résultat : 9 % de carburant économisé sur le premier trimestre de déploiement.
Ce distributeur basé à Bruges gère 4 200 références de produits frais. Les ruptures de stock coûtaient environ 380 000 € par an, tandis que le gaspillage représentait 6 % du chiffre d'affaires. Nous avons entraîné un modèle XGBoost sur 18 mois d'historique de ventes, croisé avec les données météo et le calendrier scolaire.
Le modèle génère chaque soir une recommandation de commande par référence. Après quatre mois, le gaspillage a reculé de 14 % et les ruptures de 19 %. Le directeur des achats reçoit un tableau de bord Looker mis à jour automatiquement.
Ce cabinet bruxellois traite 12 000 factures fournisseurs par mois pour le compte de ses clients PME. Avant notre intervention, un opérateur saisissait manuellement chaque facture dans le logiciel comptable. Le temps moyen par facture : 4 minutes. Avec le pipeline OCR + NLP que nous avons déployé, 87 % des factures sont traitées sans intervention humaine.
Les 13 % restants sont signalés à un opérateur pour vérification. Le taux d'erreur global est passé de 3,2 % (saisie manuelle) à 0,8 % (extraction automatique + contrôle humain). Le cabinet a réaffecté deux collaborateurs à des tâches de conseil à plus forte valeur ajoutée.
Que vous ayez un jeu de données prêt à exploiter ou simplement une intuition sur ce que l'IA pourrait améliorer dans votre activité, écrivez-nous. Le premier échange de 30 minutes est gratuit et sans engagement.
Remplir le formulaire de contact