Études de cas IA (résultats mesurables)
Pas de promesses vagues — des projets réels, des métriques concrètes, des leçons apprises.
Automatisation du support client dans une banque régionale
Le problème
Le service client traitait manuellement 2 000 demandes par semaine. Les délais de réponse dépassaient 48h, et les équipes passaient 60% de leur temps sur des questions récurrentes (solde, virements, documents). La direction voulait réduire les délais sans recruter.
L'approche
Audit des 200 types de demandes les plus fréquentes. Mise en place d'un agent IA connecté à la base documentaire interne (architecture RAG), avec validation humaine sur les cas sensibles (réclamations, fraude). Déploiement en 3 phases : FAQ automatisées, puis traitement de demandes simples, puis assistance aux conseillers.
Les résultats
Le projet a démarré par un audit de 10 jours pour cartographier les demandes et identifier les quick wins. La priorité : les 15 types de demandes qui représentaient 70% du volume.
L'agent IA utilise une architecture RAG connectée aux procédures internes et aux FAQ existantes. Chaque réponse cite sa source et propose un lien vers le document complet. Les cas complexes (réclamations, suspicion de fraude) sont systématiquement escaladés vers un conseiller humain.
En 3 mois, le système traitait 80% des demandes sans intervention humaine. Les conseillers se concentrent désormais sur le conseil à valeur ajoutée et les situations sensibles.
Accélération de la roadmap produit d'une startup tech
Le problème
6 mois de retard sur la roadmap produit. L'équipe de 8 développeurs était débordée par la dette technique, les tests manuels et la documentation. La série A imposait des deadlines strictes sur les fonctionnalités clés.
L'approche
Sprint Code Augmenté de 4 semaines : audit express du codebase, identification des goulots d'étranglement, puis intégration d'outils IA dans le workflow quotidien (génération de tests, refactoring assisté, documentation automatisée). Formation des développeurs en parallèle.
Les résultats
L'équipe utilisait déjà GitHub Copilot mais de manière superficielle — complétion de code uniquement. Le sprint a introduit des workflows complets : génération de tests unitaires et d'intégration, refactoring assisté avec revue systématique, et documentation technique générée puis validée par les devs.
Le changement le plus impactant : la mise en place d'un pipeline de tests automatisés généré par IA, qui a fait passer la couverture de 35% à 78% en 2 semaines. Les régressions détectées ont chuté de 60%.
L'équipe a poursuivi avec un abonnement mensuel pour ancrer les pratiques et continuer à optimiser son workflow.
RAG sur base documentaire technique dans l'industrie
Le problème
15 000 documents techniques (procédures, fiches sécurité, manuels machines) éparpillés sur 3 systèmes différents. Les techniciens passaient en moyenne 45 minutes par jour à chercher l'information. Risques de sécurité liés à l'utilisation de documents obsolètes.
L'approche
Ingestion et indexation des 15 000 documents avec nettoyage, déduplication et gestion des versions. Architecture RAG avec contrôle d'accès par rôle et site. Interface de recherche conversationnelle avec citations systématiques et lien vers le document source. Monitoring de la qualité (fidélité, couverture, latence).
Les résultats
Le plus gros défi n'était pas technique mais organisationnel : 3 systèmes documentaires, des fichiers dupliqués (parfois avec des versions contradictoires) et aucun référentiel unique. La première étape a été un atelier qualité des données pour nettoyer, dédupliquer et versionner.
L'architecture RAG utilise un pipeline d'ingestion automatisé qui détecte les mises à jour et reindexe en continu. Chaque réponse affiche la source, la date du document et le niveau de confiance. Les documents obsolètes sont signalés mais restent accessibles pour traçabilité.
Deux mois après le déploiement, 87% des techniciens utilisaient l'outil quotidiennement. Le temps de recherche moyen est passé de 45 à 7 minutes par jour.
Votre projet pourrait être le prochain
Chaque étude de cas a commencé par un échange de 30 minutes.
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