Un service de Automatisation des processus.

Automatisation par l’IA
pour le travail quotidien.

Votre processus a des étapes claires.
Les informations ne rentrent
pas toujours dans un formulaire.

Nous utilisons l’IA à cet endroit. Elle interprète le message, document ou image. Vos règles métier décident de la suite, avec une personne lorsque son jugement est nécessaire.

Un client formule librement sa demande. Un fournisseur envoie un nouveau format de document. Avant de poursuivre, il faut comprendre ce que ces informations signifient.

01 / Où cela aide

Où l’IA aide-t-elle
un processus automatisé ?

Utilisez l’IA quand la suite dépend du sens ou de la reconnaissance d’un motif. Avec des données structurées et des règles claires, une automatisation classique suffit.

01

Comprendre une demande libre

Un client demande une modification de commande dans ses mots. L’IA reconnaît le changement. Le processus retrouve la commande, vérifie ce qui est autorisé, modifie et confirme.

Les détails manquants ou contradictoires sont transmis à une personne.

02

Traiter des documents variables

Les confirmations fournisseurs ont des formats différents. L’IA repère produits, quantités et dates. Le processus les rapproche du bon de commande et actualise les livraisons attendues.

Les changements de prix ou quantité suivent vos règles de vérification.

03

Repérer un problème visuel

L’IA examine des photos selon vos critères, comme une étiquette manquante. Le processus transmet les anomalies possibles pour vérification et enregistre le résultat final sur le dossier.

Les personnes confirment les constats. Nous testons avec vos images.

Ce sont des projets possibles. Nous convenons des outils, accès et vérifications avant de construire.

02 / Comment cela pourrait fonctionner

D’une question de livraison
à une réponse utile.

Un client demande où est sa commande par e-mail. L’IA aide à comprendre la question même formulée autrement. La réponse vient de vos systèmes de commande et livraison.

  1. 01

    Recevoir

    Enregistrer l’e-mail client en conservant l’original.

  2. 02

    Interpréter

    L’IA reconnaît la question de livraison et les références de commande présentes.

  3. 03

    Vérifier

    Associer le client à la bonne commande, puis récupérer statut et suivi.

  4. 04

    Répondre

    Envoyer le statut vérifié si la demande respecte vos règles. Sinon, transmettre à un collègue.

  5. 05

    Enregistrer

    Enregistrer la réponse sur la commande pour rendre le traitement visible.

Et si le message ou la commande sont ambigus ?

Si le client est introuvable, la demande ambiguë ou la livraison contradictoire, un collègue reçoit l’original et les faits trouvés. Le processus n’invente pas une date pour finir la réponse.

L’IA aide à comprendre la question. Vos systèmes fournissent les faits et vos règles déterminent la suite.

03 / Préparer la première version

Qu’est-ce qui demande une interprétation ?
Qu’est-ce qui demande une personne ?

Nous examinons le moment où le processus doit comprendre quelque chose, puis définissons ce qui continue automatiquement et ce qui revient à une personne. Les contrôles suivent les conséquences d’une erreur.

Exemples à tester ensemble
SituationRésultat attendu
Autres mots, même demandeReconnaître l’intention et suivre le processus convenu.
Informations dans un nouveau formatTrouver les détails utiles et les vérifier sur l’original.
Faits manquants ou sens multiplesDemander une précision ou passer à une personne.
Demande hors de vos règlesGarder pour examen sans inventer une nouvelle règle.
Données structurées et règles clairesUtiliser l’automatisation classique si l’IA n’ajoute rien d’utile.
05 / Notre collaboration

Tester l’interprétation.
Puis relier l’étape suivante.

Nous convenons du résultat, des vérifications et du suivi de la première version. Puis nous avançons avec votre équipe.

  1. 01

    Trouver l’étape à interpréter.

    Nous suivons le processus pour repérer ce qu’une personne doit comprendre avant la suite. Nous vérifions si des règles classiques suffisent.

  2. 02

    Tester vos exemples réels.

    Nous testons demandes habituelles, formulations inhabituelles et cas difficiles. Nous examinons l’interprétation et le temps de contrôle restant.

  3. 03

    Relier les contrôles.

    Nous ajoutons règles et validations avant qu’un résultat passe dans un autre outil ou touche un client.

  4. 04

    Vérifier après le lancement.

    Nous définissons suivi qualité, résolution des problèmes et tests des changements de modèle ou consignes.

06 / Accès et entretien

Savoir d’où vient
la réponse.

Savoir où vont les données.

Nous définissons documents accessibles, traitement, conservation et conditions d’utilisation du fournisseur.

Garder les décisions importantes aux personnes.

Nous définissons qui examine les résultats incertains. Comptabilité, contrats et décisions sur les personnes demandent le bon responsable.

Tester les changements avant usage.

Un nouveau modèle ou de nouvelles consignes changent parfois le résultat. Nous les testons sur les exemples convenus avant usage réel.

Examiner aussi les erreurs.

Nous suivons données manquantes, catégories erronées et corrections pour rendre les problèmes visibles à l’équipe.

07 / Questions avant de commencer

Questions sur l’automatisation par l’IA.

Combien coûte un premier projet ?

Les projets démarrent à CHF 4 800. Nous testons l’interprétation sur vos exemples avant la réalisation complète. La proposition précise périmètre, délais, usage IA et vérifications restantes. Un workflow est une tâche métier complète ou un ensemble lié, automatisé de bout en bout. Plusieurs workflows n8n, outils ou éléments de code peuvent être nécessaires.

Quand l’IA aide-t-elle plus que des règles classiques ?

Lorsqu’il faut interpréter des textes, documents ou images variables. Avec des données structurées et des règles claires, l’automatisation classique est souvent plus simple et moins chère.

Peut-elle lire nos formats et langues ?

Nous le testons sur vos exemples. Nous définissons formats et langues pris en charge ainsi que le traitement des autres cas.

Comment vérifiez-vous les erreurs ?

Nous testons un ensemble commun et distinguons catégories erronées, valeurs manquantes et détails inventés. Nous mesurons aussi le contrôle restant à l’équipe.

Que vérifiera encore une personne ?

Cela dépend des conséquences d’une erreur. Un résumé provisoire demande d’autres contrôles qu’une écriture comptable ou un message client.

Et si l’IA hésite ou tombe en panne ?

L’original est conservé. Selon l’accord, la tâche attend, réessaie sans risque ou passe à une personne. Les données manquantes ne sont pas devinées.

Où nos données sont-elles traitées ?

Nous vérifions le fournisseur réel, les outils et le contrat, y compris stockage et utilisation pour l’entraînement.

Que se passe-t-il après un pilote ?

Nous examinons les résultats et l’utilité. Avant lancement, nous définissons connexions, validations, support et suivi de la qualité réelle.

À quelle étape faut-il
comprendre les informations ?

Montrez-nous un processus et ses messages, documents ou images. Nous verrons où l’IA peut l’aider à avancer.

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