IA & automatisation de processus métier
J'intègre des LLMs et j'automatise des processus métier là où cela crée réellement de la valeur : moins de tâches répétitives, plus de fiabilité, sans perdre le contrôle.
Mon approche : partir de vos workflows actuels, identifier ce qui peut être automatisé en sécurité, puis concevoir des agents IA et des scripts robustes autour de vos outils existants.
Discuter de vos process – audit gratuit
À qui s'adressent les projets IA & automatisation ?
Je travaille surtout avec des structures qui ont déjà un volume significatif d'opérations à traiter et qui veulent gagner du temps sans mettre en risque leur métier.
Je suis particulièrement à l'aise avec :
- PME qui manipulent beaucoup de données (documents, commandes, factures, emails, flux XML/EDI, etc.).
- Équipes internes (opérations, ADV, finance, logistique…) qui passent trop de temps à copier-coller, ressaisir ou trier des informations.
- Dirigeants qui veulent tester l'IA sur un périmètre concret avant d'envisager un déploiement plus large.
Les situations où l'IA et l'automatisation ont du sens
Beaucoup de saisie manuelle et de double saisie
Problème
- Vous ressaisissez les mêmes informations dans plusieurs systèmes (ERP, CRM, outils internes…).
Conséquence
Temps perdu, erreurs, frustration des équipes.
Ce que je fais
Je mets en place des scripts et des connecteurs (APIs, fichiers, webhooks…) qui transmettent automatiquement les données d'un système à l'autre.
Documents non structurés à traiter en masse
Problème
- Devis, mails, PDF, règlements, commandes… qu'il faut lire, interpréter, classer, transformer.
Conséquence
Goulots d'étranglement, délais de traitement, risques d'erreurs humaines.
Ce que je fais
Je conçois un pipeline d'ingestion (lecture des documents, extraction via LLM, normalisation) avec une interface de validation humaine quand c'est nécessaire.
Process critiques qui reposent sur des « checklists mentales »
Problème
- Une partie du métier repose sur l'expérience d'une ou deux personnes clés.
Conséquence
Fragilité en cas d'absence, difficulté à faire monter des nouveaux.
Ce que je fais
Je formalise ces checklists en règles explicites, complétées par des assistants IA qui proposent des décisions, toujours vérifiées par un humain.
Tests IA « POC » qui ne passent jamais en production
Problème
- Vous avez fait des essais avec des outils IA en mode « sandbox », mais rien n'est réellement intégré à vos systèmes.
Conséquence
Effet gadget, aucune valeur durable.
Ce que je fais
Je prends un cas d'usage précis, je le structure techniquement, puis je l'intègre vraiment dans vos flux (API, ERP, base de données…).
Ce que je peux faire pour vos process métier
Audit des processus & opportunités d'automatisation
Je commence par comprendre vos flux :
- quelles données circulent,
- quels systèmes sont en jeu,
- qui fait quoi,
- où se trouvent les goulots d'étranglement.
On en ressort avec une carte des processus et une liste d'opportunités classées par impact et risque.
Conception de solutions IA & automatisation
En fonction de ce qui est pertinent chez vous, je peux :
- définir un pipeline d'ingestion (fichiers, emails, API),
- concevoir des appels LLM pour extraire, résumer ou transformer les informations,
- prévoir les règles métier qui ne doivent pas être déléguées à l'IA,
- définir où l'humain reste dans la boucle (validation, arbitrage…).
Développement & intégration technique
Je développe :
- des scripts (Python, TypeScript) et des services qui orchestrent les appels aux modèles IA,
- des connecteurs vers vos systèmes existants (ERP, CRM, outils internes, fichiers partagés…),
- des interfaces simples pour que vos équipes puissent valider, corriger et suivre les traitements.
Recette, monitoring & itérations
Je mets en place :
- une phase de test sur des données réelles mais contrôlées,
- des logs et des métriques (taux d'erreur, volume traité, temps gagné),
- des ajustements pour améliorer la fiabilité, la précision et le confort d'usage.
Exemple : pipeline IA pour documents métier complexes
(Générique, sans exposer de client - aligné sur une expérience type environnement exigeant.)
Contexte - Une entreprise gère des flux de données complexes (fichiers, emails, documents métiers) qui doivent être transformés en structures compatibles avec un ERP ou un système interne.
Problème - Des collaborateurs passent beaucoup de temps à : lire des documents, en extraire les informations pertinentes, les mettre au bon format (par exemple XML), vérifier qu'ils respectent les règles métier.
Ce que j'ai fait (type de solution)
- Mise en place d'un pipeline d'ingestion de données en Python (fichiers, dossiers, APIs…).
- Utilisation de LLM pour extraire les champs importants et les transformer dans le format attendu.
- Génération automatique des flux structurés (par exemple XML pour un ERP).
- Interface de validation avec score de confiance, pour que les opérateurs puissent contrôler les propositions de l'IA avant envoi.
Résultat attendu - Moins de saisie manuelle, moins d'erreurs, et un temps de traitement fortement réduit, tout en gardant un humain en validation sur les points sensibles.
Pas de « magie noire » : de l'IA utile, pas du buzzword
Je ne vends pas de promesse du type « remplacer vos équipes par l'IA ». Mon approche est plus pragmatique :
- L'IA comme assistant, pas comme décideur ultime : elle propose, vous validez.
- Automatiser d'abord ce qui est répétitif et maîtrisé, pas les cas bordure.
- Toujours garder des garde-fous : journaux, vérifications, possibilité de reprendre la main.
Je préfère vous dire « ici, l'IA ne sert à rien » plutôt que de monter un POC gadget qui ne verra jamais la production.
Comment je travaille sur vos projets IA
- Cartographie des processus – Nous identifions ensemble les étapes clés de vos workflows, les volumes concernés, les irritants principaux pour vos équipes.
- Sélection d'un cas d'usage pilote – On commence par un périmètre limité, mais suffisamment représentatif pour prouver la valeur (ex. un type de document, un flux spécifique, une étape du process).
- Prototype encadré – Je développe un prototype fonctionnel sur ce cas d'usage, avec une vraie intégration à vos systèmes (pas un script isolé dans un coin). Vous le testez en conditions réelles, sur un échantillon de données.
- Industrialisation – Si le prototype est concluant, on le renforce (robustesse, sécurité, monitoring, logs) et on l'étend progressivement à d'autres cas d'usage.
- Suivi & ajustements – L'IA n'est jamais « finie » : les modèles, les données et vos process évoluent. Je peux vous accompagner au fil du temps pour garder vos automatisations fiables.
Questions fréquentes sur l'IA & l'automatisation
Est-ce que l'IA est vraiment adaptée à mon activité ?
Pas toujours – et c'est important de le dire. L'IA est particulièrement utile lorsqu'il y a beaucoup de textes ou de données à interpréter, ou des décisions répétitives à faible enjeu. Lors d'un audit, je vous dirai clairement si ça a du sens ou non.
Quel budget faut-il prévoir pour un premier projet IA ?
Pour un cas d'usage bien ciblé, un premier projet peut rester sur une enveloppe raisonnable (audit + prototype + intégration limitée). Le coût dépend surtout de la complexité métier, des systèmes à interfacer et du niveau d'industrialisation attendu. Sur la page Tarifs indicatifs, vous trouverez des ordres de grandeur pour cadrer la discussion.
Est-ce qu'on est dépendant d'un modèle ou d'un fournisseur en particulier ?
J'essaie de concevoir des architectures qui permettent de changer de modèle (ou de fournisseur) sans tout réécrire, autant que possible.
Comment gérez-vous la confidentialité des données ?
On définit ensemble quelles données peuvent transiter vers des LLM externes et lesquelles doivent rester en interne. Je privilégie les approches qui minimisent l'exposition des informations sensibles.
Combien de temps pour voir une valeur concrète ?
Sur un bon cas d'usage pilote, les premiers gains peuvent apparaître dès les premières semaines de mise en production partielle (temps gagné, moins d'erreurs, moins de tâches répétitives).
Parlons de vos processus
Vous avez des processus lourds, des documents à traiter en masse ou des équipes qui passent trop de temps à faire toujours les mêmes gestes ? Écrivez-moi. En quelques échanges, je peux vous dire si un projet IA & automatisation a du sens chez vous, et par quel cas d'usage commencer.