Explorer le champ des possibles

• Historiques des échanges clients
• Politique interne liée aux litiges
  

• Réduction des coûts des équipes support
• Amélioration de la qualité de l’accompagnement des clients

• Récupérer des documentations fabricant et internes (procédures, notes techniques, historiques de GMAO)
• Construire un système de chatbot RAG pour interroger la base documentaire
  

• Réduction du TRS
• Réduction de la sollicitation des équipes maintenance
  

• Profiling des clients par analyse des historiques
• Analyse des comportements d’achat
• Moteur de recommandation de complément de panier
  

• Augmentation du chiffre d’affaires via panier moyen
• Amélioration de la fidélisation des clients
  

• Rédaction de demandes de devis
• Envoi de mails
• Pré-analyse des réponses

Gain de productivité pour les équipes achats

• Organiser, enregistrer, transcrire des entretiens
• Récupérer des historiques de mails et de documents
• Consolider une base documentaire globale
• Mettre en place un chatbot RAG pour permettre l’exploration

• Réduction du risque de perte de savoir-faire
• Formation continue des équipes
  

Entraînement d’un modèle prédictif sur des données historiques issues de GMAO ou d’automates machines.

• Réduction des coûts de maintenance
• Réduction des taux d’arrêt machine (amélioration du TRS)
  

• Lecture automatique de CGV sur la base d’une grille d’analyse
• Evaluation de risques, comparaison avec un historique
• Proposition d’actions
  

• Réduction des coûts liés aux litiges
• Gain de productivité des équipes achats ou juridique
  

Modèle apprenant à détecter les défauts à partir de photos de défauts.

• Réduction des non-conformité
• Augmentation du TRS

RAG à partir des procédures internes et de la documentation interne

• Gain de temps pour les services RH et supports
• Amélioration de satisfaction employé

Apprentissage (machine learning) à partir des devis/AO émis.

Gains de temps pour les équipes commerciales ou achats.

Formalisation des compétences recherchées et de leurs formulations

Réduire les coûts liés au recrutement

• Intégration d’éléments de contexte
• Moteur de génération de visuels (tous formats), de fichiers 3D, ou fiches de présentation de concept
  

• Vitesse de conception 
• Variété des concepts

• Analyse automatique des ventes (tendances, hausse, baisse)
• Intégration de données externes (concurrents)
• Proposition dynamique d’ajustement de prix

• Optimisation de la marge
• Réduction des invendus

Identification des variables et machine learning à partir d’une bibliothèque interne des devis émis (gagnés et perdus)

• Augmentation du chiffre d’affaires
• Réduction du nombre d’affaires perdues
  

• Recherche récursive et multi-critères
• Scrapping des données Web

• Gain de productivité des équipes achats
• Augmentation des marges de négociation
• Réduction des risques de rupture

• Modélisation des contraintes de planification d’un atelier ou d’une ligne
• Proposition de scénarios en grand nombre avec critères de comparaison
• Rapport avec proposition de scénarios optimaux
  

Tous les gains relatifs à une meilleure planification (capacité, coûts de transport, délais, etc.)

Donnée de production internes : variables de production, données rebus, cahier des charges.

• Accélération du prototypage
• Réduction du taux d’échec et des coûts associés

Donnée fournie par les différents services avant agrégation.

• Gain de productivité pour le top management
• Amélioration du pilotage
  

Données interne, et externes (journal officiel, journaux etc.)

Réduction des risques légaux

Collecte des justificatifs et confrontation avec les dépenses et les règles internes

• Réduction des licences logicielles
• Réduction des tâches administratives pour les opérationnels

• Utilisation de la documentation interne (description produit, modules de formation)
• Génération de quizz
  

• Améliorer la formation de la force de vente
• Améliorer la communication avec les forces de vente
  

Construction d’un mapping des emplacements possibles et construction périodique d’une configuration optimisée à partir des données de vente.

• Gain de productivité des équipes manutentionnaires
• Réduction de la pénibilité du travail
  

• Données de réglages processus, données qualité (rebuts, défauts, etc.)
• Intégration de données externes à l’équipement (température, humidité, contexte etc.)
• Création de modèles prédictifs
  

• Réduction de la non qualité
• Augmentation du TRS
  

RAG à partir de la documentation individuelle

• Limiter la perte en savoir-faire pour les départs définitifs
• Assurer une continuité d’action en cas d’absence prolongée

Récupérer tous les signaux d’achat cross-canaux et modéliser les relances et leurs performances.

Améliorer le chiffre d’affaires via la réduction de paniers abandonnés non convertis.

• Analyse automatique des niveaux de stock, des historiques d’opérations, des ventes (tendances, hausse, baisse), intégration de données externes (météo, etc.)
• Moteur de proposition avec scénarios
  

• Augmentation du chiffre d’affaires / réduction des invendus
• Amélioration moyenne des marges (éviter des réductions de prix excessives)
  

Entraîner des modèles sur les meilleurs clients pour trouver les profils jumeaux sur les plateformes paid.

Réduction des budgets marketing via une baisse du CPA

RAG à partir de la documentation interne et des manuels éditeurs

• Gains du temps pour les services IT
• Baisse des coûts des fonctions supports externalisées
  

• Recherche récursive et multi-critère
• Scrapping des données Web

• Gain de productivité des équipes achats
• Augmentation des marges de négociation
• Réduction des risques de rupture
  

• Gestion des historiques d’interaction
• Référencement des meilleures méthodes de management

• Lutter contre la solitude du manager
• Amélioration de satisfaction employé
  

Modules de formation internes et cartographie des compétences

Amélioration du suivi de la formation et évaluation de son ROI

Modélisation des variables de production.

Création d’un design au meilleur compromis.

Collecte des informations personnelles et des spécificités contractuelles des différents périmètres

• Réduction du risque légal
• Réduction des coûts du support légal RH

Formalisation des standards et des anomalies.

Réduire les risques contractuels.

Modélisation du réseau boutique sur la base de variables à partir de données externes et internes (CA, superficie, nombre et expérience des équipes, tailles vitrine et stock, typologie de la zone d’achalandage etc.)

Optimisation du maillage réseau.

• Réseaux sociaux pertinents
• Podiums haute-couture
• Historique de ventes
• Tickets SAV
• Analyse d’avis clients
  

• Réduction du risque lors du lancement d’une collection
• Efficience des équipes collections
  

• Entraînement de modèles sur la base d’historique de ventes et prenant en compte des données externes (type www)
• Génération de prédictions ou de scénarios
  

• Réduction des invendus
• Minimisation des ventes ratées et des pertes de chiffre d’affaires
• Optimisation des coûts logistiques liés à l’omnicanalité
  

Utilisation des historiques de ventes, des emplacements des points de livraison et construction dynamique de chargements optimisés.

• Réduction des coûts de transport