Le problème
La plupart des entreprises ne regardent pas vraiment leur propre historique. Les données sont là, les rapports tournent, mais chaque fois qu’il faut décider — « que faisons-nous pour ce client », « qu’est-ce qui bouge dans le secteur », « qu’est-ce qu’on a manqué le mois dernier » — la réponse est refaite à la main, à zéro. Résultat : réaction lente, décisions à l’instinct, heures perdues.
Approche
Pour deux entreprises, nous avons construit une couche d’agents IA sur mesure qui prend en charge ces tâches récurrentes. Chaque agent est bespoke — pas un assistant générique entraîné sur les données d’un autre.
- Agent d’interprétation des données — parcourt régulièrement les ventes, opérations et données client de l’historique ; fait remonter les motifs significatifs.
- Agent de recherche de marché — scanne les mouvements de secteur, tendances de prix et signaux concurrents ; livre une interprétation adaptée au client, pas des titres bruts.
- Agent de préparation de demande — prépare les brouillons de devis et de demande adaptés au profil de chaque client ; l’humain ne fait qu’approuver.
- Tableau de statistiques — le pouls de l’opération dans une seule visuelle : chiffres interprétés, pas tableaux bruts.
Résultat
En usage actif dans les deux entreprises. La question d’ouverture de chaque semaine — « qu’est-ce qu’on doit regarder cette semaine ? » — trouve désormais sa réponse en ouvrant le panneau, pas en faisant de la recherche manuelle.
Note importante : la logique d’agent, les bibliothèques de prompts et les modèles de données restent chez le client comme avantage concurrentiel. Cette page décrit la méthodologie ; les règles métier propriétaires ne sont pas partagées.