Études de cas

Des systèmes à l'œuvre — dans une douzaine de secteurs

Plus de 40 systèmes livrés : de l'intelligence documentaire au sein d'un hôpital, en passant par des back-offices financiers, jusqu'à des plateformes mobiles. Ci-dessous, une sélection de livraisons — décrites telle que notre ligne d'agents spécialisés les a construites.

🏥Santé prototype en 3 semaines

Intelligence documentaire pour un hôpital — entièrement entre ses murs

Le défi

Un hôpital régional : des milliers de pages de procédures, de normes et de documentation médicale, dispersées entre dossiers et versions. Le personnel perd du temps à chercher, et la réglementation exclut tout envoi vers le cloud.

Ce que nous avons construit

Un système d'intelligence documentaire fonctionnant entièrement sur le propre matériel de l'hôpital, sans une seule requête sortante : des bibliothèques de connaissances par thème, des réponses citant document et page, et une validation de conformité des nouveaux documents par rapport aux normes en vigueur.

Comment la ligne l'a construit

Les agents ont construit le pipeline d'indexation et la couche de réponse dans un environnement isolé reproduisant le matériel cible. Le QA a soumis des milliers de questions de contrôle au système et comparé les citations aux sources — preuve après preuve, avant même que le système ne voie de vraies données.

Comment fonctionne le système

Documents →Indexation →Bibliothèques thématiques →Réponses citées →Contrôle de conformité

Le parcours d'un document dans le système — le tout sur le matériel du client

Résultats

0 documents ne quittent le bâtiment

secondes vers une réponse citée au lieu d'heures de recherche

3 sem. de la signature à un système opérationnel

🎧Opérations / service client prototype en 2 semaines

Un assistant client connecté à un véritable backend

Le défi

Une plateforme d'abonnement avec une base d'utilisateurs croissante : les mêmes questions sur les comptes, les soldes et la facturation submergeaient l'équipe, et chaque réponse impliquait de vérifier trois systèmes à la fois.

Ce que nous avons construit

Un assistant IA intégré à la gestion des licences, à la facturation et aux parrainages : il effectue lui-même les opérations de compte — inscription, vérification de solde, actions de service — et répond aux questions avec des citations de la base de connaissances. Les humains ne reçoivent que les cas inhabituels.

Comment la ligne l'a construit

La ligne a obtenu l'accès à l'environnement de test API du client. Les agents ont construit les intégrations en parallèle de la couche de conversation, tandis que les agents QA rejouaient des scénarios utilisateurs réels sur le système en fonctionnement — chaque flux étant enregistré comme preuve.

Comment fonctionne le système

Question client →Intention →Backend →Réponse citée →Escalade

Une conversation, quatre systèmes intégrés

Résultats

~80% des demandes traitées sans intervention humaine

4 systèmes intégrés derrière un seul assistant

24/7 disponibilité sans file d'attente

💳Finance prototype en 2 semaines

Un back-office financier qui clôture le mois tout seul

Le défi

Une entreprise de services : des centaines de factures entrantes par mois, un rapprochement manuel avec les paiements, des rappels envoyés « quand quelqu'un y pense », et une clôture mensuelle coûtant plusieurs jours de travail chaque mois.

Ce que nous avons construit

Une automatisation du back-office financier : les factures entrantes sont lues et rapprochées des paiements, les rappels sont envoyés selon un calendrier, les dépenses sont catégorisées pour la comptabilité — et une check-list de clôture mensuelle qui se remplit toute seule et montre ce qui a vraiment besoin d'un humain.

Comment la ligne l'a construit

Les agents ont reconstitué le processus financier à partir des documents du client en une spécification signée, puis ont construit les automatisations une par une dans un environnement isolé sur des données synthétiques. Le QA a vérifié le rapprochement sur des milliers de cas limites — des doublons aux paiements partiels.

Comment fonctionne le système

Facture reçue →Extraction →Rapprochement →Catégorisation →Clôture mensuelle

D'une boîte de réception pleine de factures à un mois clôturé

Résultats

~90% des factures rapprochées automatiquement

jours → heures ce que prend désormais la clôture mensuelle

0 rappels de paiement oubliés

🎙️Voix / réunions prototype en 2 semaines

Intelligence conversationnelle : chaque réunion laisse une trace

Le défi

Les ventes et la direction passaient des dizaines d'heures par semaine en conversations qui ne laissaient rien derrière elles, sinon des notes hâtives. Les décisions se perdaient, le CRM était en permanence obsolète, et les connaissances contenues dans ces appels étaient inaccessibles au reste de l'entreprise.

Ce que nous avons construit

Un système d'intelligence conversationnelle : les enregistrements de réunions sont transcrits et résumés automatiquement, les décisions sont transformées en tâches et entrées CRM, et tout atterrit dans une archive consultable où chaque réponse pointe vers l'enregistrement et le moment exact.

Comment la ligne l'a construit

Les agents ont construit en parallèle le pipeline de transcription et la couche d'extraction, sur des enregistrements de test de qualité variable. Le QA a comparé les tâches extraites aux comptes rendus rédigés manuellement jusqu'à ce que les écarts tombent sous le seuil fixé dans les critères d'acceptation.

Comment fonctionne le système

Enregistrement →Transcription →Décisions →Tâches et CRM →Archive

De la réunion aux tâches — sans prendre de notes

Résultats

100% des réunions reçoivent une note et des tâches automatiques

heures/semaine récupérées sur la prise de notes et la mise à jour du CRM

1 question vous sépare de n'importe quelle décision passée

📱Assistance / mobile prototype en 3 semaines

Une plateforme de soutien mobile avec un médiateur IA

Le défi

Une organisation soutenant des personnes en crise : les aidants ne sont pas disponibles 24h/24, et les gens se manifestent précisément quand le soutien est le plus difficile à trouver. Un chatbot ordinaire était hors de question — la sécurité de la personne qui parle est en jeu.

Ce que nous avons construit

Une application mobile où un médiateur IA intelligent mène la conversation entre une personne cherchant de l'aide et son aidant : il maintient le contact, organise les fils de discussion et transmet à l'aidant ce qui compte — avec des garde-fous de sécurité intégrés et des règles d'escalade strictes — des conditions fixes qui indiquent à l'IA quand elle doit remettre la conversation à un humain (par exemple en cas de signaux de risque).

Comment la ligne l'a construit

Les garde-fous de sécurité ont été construits en premier — comme critères d'acceptation signés — et ils ont essuyé le tir le plus nourri des agents QA, à travers des milliers de scénarios de conversations difficiles. Ce n'est qu'après cette porte de sécurité que la ligne a construit l'application et le panneau de l'aidant.

Comment fonctionne le système

Une personne écrit →Médiateur IA →Signaux de risque →Aidant

Le médiateur au milieu — un humain toujours à portée

Résultats

24/7 contact, même quand l'aidant dort

100% des signaux de risque escaladés vers un humain

3 sem. de la signature à un prototype sur téléphones

📊Données / reporting prototype en 3 semaines

Un tableau de bord opérationnel en direct au lieu du tableur du vendredi

Le défi

Le conseil d'administration d'un groupe de services pilotait l'entreprise sur des rapports assemblés à la main une fois par semaine : des données provenant de plusieurs systèmes, des versions contradictoires, et des anomalies remarquées avec une semaine de retard.

Ce que nous avons construit

Un tableau de bord opérationnel en direct : des KPI diffusés en flux depuis les systèmes sources en temps réel, des alertes d'anomalies avant que les problèmes ne grandissent, et des rapports de direction qui s'écrivent tout seuls — avec des chiffres toujours cohérents, car ils ont une seule source.

Comment la ligne l'a construit

Les agents ont d'abord cartographié les systèmes sources et réconcilié les définitions de métriques — sous forme de document signé par le conseil d'administration. Ensuite, les pipelines de données, la couche d'alertes et le générateur de rapports ont été construits en parallèle, le QA comparant la sortie du tableau de bord aux rapports manuels historiques.

Comment fonctionne le système

Systèmes sources →Flux de données →Modèle de métriques →Tableau de bord + alertes →Rapports

Une seule source de vérité, du flux au rapport

Résultats

une semaine → minutes latence des données de gestion

1 source de vérité au lieu de versions contradictoires

0 h de collage manuel de rapports chaque semaine

Aussi de la même ligne

🗂️

Back-office

Prise en charge automatisée des documents : factures, contrats et demandes sont lus, validés et acheminés vers vos systèmes — un humain ne vérifie que les cas incertains.

📚

Connaissance

Un moteur de connaissances d'entreprise avec réponses citées, construit sur des documents et procédures internes — également entièrement sur site (on-premise).

📈

Ventes

Suivi client automatisé : notation des prospects, réponses dans le ton de l'entreprise, un CRM toujours à jour, transfert à un humain au moment de l'intention.

🧑‍💼

Recrutement / RH

Présélection des candidats : les candidatures sont lues et notées selon les critères du poste, avec des résumés et une liste restreinte accompagnée de raisons vérifiables.

💬

Communautés

Gestion de communautés Telegram/Discord : intégration, modération, annonces et analyse de l'engagement — un seul assistant IA.

Votre secteur pourrait être le prochain. La ligne n'est liée à aucun de ces domaines — ce sont les mêmes agents, appliqués à un problème différent. Une conversation sur votre cas prend 10 minutes.

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