Transformer la production documentaire grâce à l’IA 

CONTEXTE 

Notre client, a un enjeu de production de documents critiques pour ses processus et la validation de ses produits par les plus hautes instances réglementaires. 

Ces documents sont indispensables pour : 

• valider les études
• soumettre aux autorités
• mettre le produit sur le marché

👉 Problème : un processus lent, manuel et sous forte pression 

DÉFIS 

Les équipes faisaient face à plusieurs tensions majeures : 

• Volume élevé de documents à produire dans des délais très courts
• Complexité des données métiers à structurer et formaliser
• Maintien de la cohérence entre de multiples documents
• Charge de travail extrême (jusqu’à travailler le soir et week-end)
• Dépendance à des prestataires externes (CRO)
   → coût élevé

👉 En parallèle : 

• difficulté à intégrer de nouveaux outils
• résistance potentielle à l’IA (crainte de remplacement, manque de confiance)

APPROCHE / SOLUTION 

Développement d’un Assistant basé sur l’IA
→ conçu comme un produit intégré au workflow existant, et non un outil supplémentaire 

Principes clés : 

• Intégration directe dans Word
   → s’insérer dans les usages existants pour éviter la friction
• Approche itérative produit
   → tests rapides avec les utilisateurs
   → amélioration continue basée sur les feedbacks
• Focus sur l’adoption
   → UX simplifiée
   → accessibilité pour différents niveaux de maturité IA
• Vision produit scalable
   → initialement pour l’équipe métier identifiée
   → extension possible à d’autres métiers (réglementaire, qualité, etc.)

👉 Positionnement clé :
 ne pas créer un outil de plus, mais augmenter un usage existant 

RÉSULTATS 

💰 Impact économique potentiel 

• Jusqu’à plusieurs millions d'€ d’économies annuelles
   (si adoption à l’échelle des équipes)

→ réduction du recours aux prestataires externes
 → meilleure capacité interne de production 

⏱️ Gains opérationnels 

• Réduction du temps de rédaction
• Accélération des cycles documentaires
• Meilleure gestion de la charge des équipes

📈 Impact produit & usage 

• Développement d’un produit aligné avec les usages réels
• Adoption progressive par des utilisateurs engagés
• Extension à de nouveaux cas d’usage au-delà du scope initial

FACTEUR CLÉ DE SUCCÈS 

👉 Le vrai enjeu n’était pas technique, mais produit et adoption 

• Comprendre les usages réels
• Réduire la friction au maximum
• Construire avec les utilisateurs, pas pour eux

Transformer un processus documentaire critique, long et coûteux en un levier d’efficacité et de scalabilité grâce à l’IA. 

Ce que ça change concrètement 

• Moins de dépendance externe
• Plus de capacité interne
• Une IA utile car réellement utilisée

• • Un impact direct sur la performance opérationnelle 

Industrialiser les expérimentations grâce à la data

CONTEXTE

La recherche et le développement de notre client repose sur des expérimentations complexes.

Ces expérimentations reposent sur des processus fragmentés :

• Paramétrage manuel des robots
• Données dispersées entre plusieurs systèmes (machines, fichiers, Excel)
• Analyse et reporting réalisés manuellement
• Forte dépendance à la manipulation humaine

👉 Problème : un cycle d’expérimentation long (plusieurs semaines) et peu optimisé

 
DÉFIS

Les équipes faisaient face à plusieurs enjeux structurants :

• Données fragmentées et difficiles d’accès
• Machines industrielles obsolètes et peu interconnectées
• Absence de standardisation des formats de données
• Processus très manuels et chronophages (copier-coller, Excel, ressaisie)
• Difficulté à exploiter des années de données historiques (parfois issues de cahiers papier)

👉 Enjeu clé :
 non pas l’IA, mais l’accès, la structuration et l’exploitation de la donnée

APPROCHE / SOLUTION

Mise en place d’un produit data permettant d’industrialiser l’ensemble du processus expérimental.

Principes clés :

1. Connexion des systèmes existants

• Intégration des données issues des différentes sources
• Travail de rétro-ingénierie des formats de données

2. Automatisation du workflow

• Génération automatique des instructions pour les robots
• Programmation automatique des analyses
• Collecte centralisée des résultats

3. Centralisation & restitution

• Consolidation des données dans une plateforme (Google Cloud)
• Visualisation via Power BI
• Génération automatique des rapports

👉 Positionnement clé :
 transformer un processus manuel fragmenté en chaîne data automatisée de bout en bout

RÉSULTATS

⏱️ Gains opérationnels majeurs

• Passage de plusieurs semaines → à 2 jours pour conduire une expérimentation
• Automatisation de la production de rapports (temps fortement réduit)

📈 Impact métier

• Les equipes métiers peuvent lancer beaucoup plus d’expériences
• Déjà +60 expérimentations réalisées avec le nouveau système
• Suppression des tâches à faible valeur (Excel, ressaisie, manipulation de fichiers)

🧠 Impact usage

• Adoption naturelle car intégrée dans le workflow existant
• Utilisation quotidienne sur les activités critiques
• Changement profond des pratiques de travail

FACTEUR CLÉ DE SUCCÈS

👉 Le vrai enjeu n’était pas la technologie, mais la maîtrise de la donnée et l’intégration des systèmes

• Capacité à comprendre et exploiter des systèmes existants complexes
• Approche pragmatique : partir de l’existant plutôt que remplacer
• Construction d’un produit centré sur l’usage réel des chimistes

🚀 OUVERTURE

Ce socle permet aujourd’hui d’aller plus loin :

• Recherche intelligente sur les données historiques
• Utilisation de LLM / RAG pour explorer les expériences passées
• Vers de la prédiction des résultats
• Objectif : passer de l’exploitation de données à l’aide à la décision

Maximiser les revenus de dépôts et l'acquisition client grâce à la data 

 
CONTEXTE

Notre client, un acteur bancaire, a identifié une opportunité stratégique majeure liée à la rémunération des dépôts clients. Grâce aux taux d'intérêt overnight de la BCE, la banque générait des revenus sur ces liquidités.

L'objectif était de partager une partie de ces revenus sous forme de rémunération par paliers, afin d'encourager les clients à effectuer ou maintenir des dépôts significatifs.

👉 Problème : un manque de visibilité sur les clients éligibles et l'incapacité d'agir assez vite pour capter les flux financiers avant la concurrence.

 
DÉFIS

Les équipes commerciales et stratégiques faisaient face à plusieurs enjeux croisés :

• Nécessité d'analyser finement des données financières complexes pour définir des paliers de rémunération rentables.
•  Risque de fuite des capitaux (churn) vers d'autres établissements offrant de meilleurs taux, sans système d'alerte en place.
• Manque de connexion entre les signaux faibles du marché (levées de fonds) et les opportunités commerciales internes.
•  Besoin de réactivité extrême pour contacter les clients et prospects en premier.

👉 Enjeu clé :

Non pas seulement le traitement de la donnée, mais sa transformation en leviers d'action commerciale immédiats.

APPROCHE / SOLUTION

Mise en place d'une chaîne data complète et d'outils de monitoring couplés à une forte implication Business.

Principes clés :

Analyse et Modélisation

→ Profilage détaillé des clients éligibles.

→ Estimation précise des gains potentiels et définition des grilles de rémunération.

Monitoring & Alerting

→ Création d'un Dashboard sur Tableau pour le suivi quotidien des dépôts.

→ Identification immédiate des mouvements suspects ou fuites de capitaux.

Algorithme d'acquisition

→ Matching en temps réel entre les données publiques de levées de fonds (ex: Crunchbase) et la base clients/prospects.

Posture de "Business Partner"

→ Déclôturage du rôle purement data pour s'impliquer dans la stratégie commerciale.

→ Poussée proactive des informations urgentes directement aux équipes de vente.

👉 Positionnement clé :

Aligner parfaitement l'ingénierie data avec l'exécution commerciale pour créer un avantage concurrentiel décisif.

RÉSULTATS

• 💰 Impact économique potentiel
• Augmentation significative des encours de dépôts grâce à une offre ciblée.
• Préservation des marges grâce à l'anticipation des fuites de capitaux.

⏱️ Gains opérationnels

• Détection en temps réel des risques de départs de fonds (permettant au service client d'agir préventivement).
• Transmission immédiate des signaux d'affaires (levées de fonds) aux commerciaux.

📈 Impact produit & usage

• Les équipes de vente et de relation client disposent d'un outil d'aide à la décision quotidien.
• Amélioration de la synergie entre les départements techniques et business.

FACTEUR CLÉ DE SUCCÈS

👉 Le vrai enjeu n'était pas la complexité technique, mais la proactivité et la vision produit.

• Comprendre les impératifs de rapidité des équipes commerciales.
• Aller au-delà de la production de tableaux de bord pour dicter les actions prioritaires.
• Traduire une mécanique financière (taux BCE) en stratégie d'acquisition concrète.

Ce que ça change concrètement:

• Une force de vente beaucoup plus réactive et armée.
• Une approche de rétention client proactive et non plus réactive.
• Un impact direct sur la rentabilité (Produit Net Bancaire) via l'exploitation intelligente de la donnée.