Nous avions besoin d'un modèle pour prévoir nos ventes hebdomadaires par magasin. L'équipe d'Expertly AI a livré un prototype en cinq semaines. Les prévisions étaient suffisamment fiables pour que nous réduisions nos commandes excédentaires de 18 % dès le premier trimestre. Le tableau de bord est simple à lire, même pour nos responsables de rayon qui ne sont pas du tout techniques.
Notre cabinet reçoit chaque jour des dizaines de questions identiques par téléphone : délais de procédure, documents à fournir, tarifs de consultation. Le chatbot qu'Expertly AI a mis en place répond à ces questions en français et en néerlandais, 24 heures sur 24. Nos secrétaires gèrent maintenant les dossiers au lieu de décrocher le téléphone en boucle. Le volume d'appels a baissé de 35 % le premier mois.
Le système de vision par ordinateur détecte les défauts de surface sur nos pièces métalliques avec un taux de 97 %. Avant, nos opérateurs en manquaient environ un sur dix. Le retour sur investissement a été atteint en huit mois. Un seul bémol : l'installation initiale des caméras a pris un peu plus longtemps que prévu, mais l'équipe a été réactive pour résoudre les problèmes de calibration.
Nous avons commencé par l'audit gratuit, sans trop y croire. Le document de cadrage qu'ils nous ont remis était précis : trois projets possibles, classés par impact et par budget. Nous avons choisi le plus simple, un système de tri automatique de nos e-mails de commande. Six semaines plus tard, il était en production. Nous gagnons environ 12 heures de travail par semaine.
Brico Flandres exploite 14 magasins en Flandre et à Bruxelles. Chaque semaine, les responsables de rayon estimaient manuellement les quantités à commander. Les erreurs de prévision entraînaient deux problèmes coûteux : des ruptures de stock sur les articles saisonniers et des surstocks sur les produits à faible rotation, qui finissaient en démarque.
Nous avons collecté 18 mois d'historique de ventes, croisé avec les données météo, le calendrier des promotions et les jours fériés belges. Le modèle, un ensemble de gradient boosting par catégorie de produit, génère chaque lundi une prévision par article et par magasin pour les sept jours suivants. Les responsables de rayon consultent les recommandations de commande sur un tableau de bord accessible depuis leur tablette.
Les ruptures de stock ont diminué de 23 %. Les surstocks ont baissé de 15 %. Le gain financier estimé sur la première année dépasse 180 000 €, pour un investissement total de 28 000 € (prototype, production et six mois de maintenance).
Le cabinet Hendrickx & Peeters, basé à Anvers, emploie huit avocats spécialisés en droit commercial. Leur secrétariat passait en moyenne trois heures par jour à répondre par téléphone aux mêmes questions : quels documents apporter au premier rendez-vous, combien de temps dure une procédure de recouvrement, quels sont les honoraires pour une mise en demeure.
Nous avons construit un assistant conversationnel entraîné sur les 120 pages de documentation interne du cabinet, ses FAQ existantes et un échantillon de 500 échanges e-mail avec des clients. Le chatbot fonctionne en français et en néerlandais, détecte automatiquement la langue du visiteur et répond en conséquence. Quand une question sort du périmètre de la base de connaissances, le chatbot propose de prendre rendez-vous avec un avocat et transmet le contexte de la conversation.
Le volume d'appels téléphoniques a baissé de 35 % dès le premier mois. Les secrétaires consacrent le temps gagné à la gestion des dossiers. Le taux de satisfaction des visiteurs du site, mesuré par un sondage en fin de conversation, atteint 4,2 sur 5. Le cabinet a étendu le chatbot à son site néerlandophone trois mois après le lancement initial.
Commencez par un audit gratuit de deux heures. Nous identifions les opportunités d'IA dans votre organisation et vous remettrons un document de cadrage sous cinq jours.
Demander un audit gratuit