PerceptionPerception

    Chaînes d'écriture

    Ce qui a réellement été livré

    Extraction documentaire, rapprochement en code déterministe, validation métier puis écriture dans le système de référence via son API. Sans nom de client : nos engagements sont couverts par des accords de confidentialité.

    Votre situation ?

    Les problèmes réels que nous réglons

    Des situations concrètes, décrites au niveau du poste de travail réel.

    Vos équipes ressaisissent à la main d'un écran à l'autre ?

    Nous remontons au point exact où le flux écrit, formalisons les règles tenues de tête, puis automatisons l'écriture via l'API du système cible.

    • Écriture automatisée via l'API du système de référence
    • Rapprochement calculé en code déterministe, hors modèle
    • Journal d'exécution et traçabilité au niveau du champ

    Une erreur de saisie se découvre des semaines plus tard ?

    Nous séparons ce qui est lu de ce qui est déduit, sortons l'arithmétique du modèle et arrêtons devant une personne tout ce qui n'est pas certain.

    • Faits sourcés et signaux déduits, jamais mélangés
    • File de revue humaine avant écriture
    • Écritures idempotentes : un retry n'écrit pas deux fois

    Une seule personne sait comment le dossier doit être traité ?

    Nous formalisons ces règles implicites, les rendons rejouables en code, et laissons à cette personne l'arbitrage des cas qui le méritent vraiment.

    • Règles de décision écrites et testables
    • Seuils explicites entre exécution directe et revue
    • Traçabilité de la règle appliquée sur chaque écriture

    Contactez notre équipe pour un audit et un diagnostic

    On ne démarre pas par un déploiement mais par un écart : sur un lot de dossiers déjà traités par vos équipes, nous rejouons la chaîne complète et posons les deux résultats côte à côte. C'est cette comparaison qui décide de la suite — y compris quand elle décide qu'il n'y a pas de suite.

    Cas d'usage

    Des chaînes d'écriture livrées

    Des chaînes complètes, de la pièce entrante jusqu'à l'écriture dans le système qui fait foi.

    Entreprise immobilière (syndic, régie, promotion, patrimoine)

    Refonte complète des données et automatisation des processus

    Contexte

    Contexte : un groupe immobilier multi-activités avec données dispersées (syndic, régie, promotion, patrimoine), ressaisies fréquentes et faible visibilité transverse. Nous avons mené un diagnostic complet, conçu un modèle de données orienté objet, déployé des automatisations via l'API comptable et développé un CRM sur mesure pour fiabiliser la gestion des factures de régie.

    Enjeux opérationnels

    • Données éclatées entre plusieurs métiers avec des règles différentes

    • Ressaisies fréquentes entre comptabilité, gestion locative et outils internes

    • Pilotage transverse limité pour prioriser les actions à fort impact

    Résultats obtenus

    • Suppression des ressaisies entre comptabilité, gestion locative et outils internes

    • Unification des données pour couvrir syndic, régie, promotion et patrimoine

    6 à 10 semaines (cadrage → build → mise en production)Équipe de 5

    Technologies utilisées

    Structuration de DonnéesCRMBase de Données ObjetAPI AutomationComptabilité
    Organisme de formation en ligne

    Recherche intelligente (RAG) sur corpus documentaire

    Contexte

    Nous avons structuré un corpus documentaire et mis en place un système de recherche hybride (retrieval + reranking) pour un assistant métier capable de fournir des réponses sourcées, déployé en local ou sur le cloud.

    Résultats obtenus

    • Réponses systématiquement rattachées au passage du document qui les fonde

    • Première version opérationnelle en quelques semaines, puis itérations

    2 à 3 semaines puis itérations1 personne

    Technologies utilisées

    PythonFastAPI (async)DockerWebSocketRAGVector DB
    Réseau retail (bois & matériaux)

    Automatisation des devis et intégrations multicanal

    Contexte

    Nous avons analysé les flux entrants (site, e-mail, marketplace), structuré les données de stocks et prix, et automatisé les réponses avec génération de devis PDF incluant un mode de validation.

    Résultats obtenus

    • Déploiement initial en 3 à 6 semaines, avec une approche progressive

    • Réponses automatisées 24/7 sur les canaux digitaux, devis PDF générés et envoyés

    3 à 6 semaines (progressif)1 personne

    Technologies utilisées

    PythonStructuration de DonnéesRAGConnecteurs/API
    Maîtrise d'œuvre BTP

    Automatisation des devis avec Document AI

    Contexte

    Contexte : une équipe maîtrise d'œuvre BTP traitant de gros volumes de devis et d'appels d'offres hétérogènes, avec des délais serrés et une charge de ressaisie élevée. Nous avons mis en place un pipeline complet : structuration documentaire (OCR + LLM), tri automatisé par lots, interface de validation métier et création de bons de commande via API.

    Enjeux opérationnels

    • Formats entrants très hétérogènes avec qualité documentaire variable

    • Délais de traitement courts et pression forte sur les équipes de production

    • Contrôle humain indispensable avant émission des bons de commande

    Résultats obtenus

    • Chaîne complète livrée en quelques semaines, du mail reçu au bon de commande

    • Coût d'inférence marginal au regard du temps de ressaisie supprimé

    4 semaines (première version)1 à 2 personnes

    Technologies utilisées

    PythonFastAPIReactIMAPOCRLLMAPI

    Un exemple concret

    Une chaîne complète, de la pièce entrante à l'écriture dans le système de référence.

    Constat

    La problématique

    Les mêmes informations étaient ressaisies à la main entre la comptabilité, la gestion et les outils internes. Chaque écart se découvrait des semaines plus tard.

    Solution

    Notre intervention

    Une base unifiée alimentée depuis les sources réelles, puis des écritures automatisées via API avec revue humaine sur les étapes sensibles et traçabilité champ par champ.

    Impact

    Les résultats

    Les ressaisies disparaissent, les écarts se détectent au moment où ils se produisent, et chaque valeur écrite reste rattachée à sa pièce d'origine.

    Prochaines étapes

    Parlons de vos cas d'usage

    Décrivez le workflow, la pièce d'entrée et le système d'arrivée. On vous dit rapidement si c'est notre terrain.