Cas d’usage

Choisissez un premier cas mesurable, pas un catalogue d’idées.

Un bon cas d’usage part d’un corpus, d’un flux ou d’un dossier réel. Il précise le problème, l’action à mener, le résultat attendu et l’indicateur à suivre pendant le pilote.

Corpus réel
Flux métier
Indicateur pilote

Cas d’usage IA documentaire avec recherche, extraction et indicateurs de suivi

Six départs possibles, chacun relié à une preuve.

Les chiffres ne sont pas inventés : chaque carte indique ce qui doit être mesuré sur le périmètre pilote avant d’élargir.

Assistant IA sur corpus interne

Répondre aux questions des équipes avec citations, droits d’accès et historique.

Contexte type: Procédures, contrats, notes internes, dossiers de référence ou FAQ métier.
Problème concret: La réponse existe souvent, mais elle est dispersée entre dossiers, versions et répertoires.
Ce qu'on a fait: Nous sélectionnons le corpus pilote, appliquons les droits d’accès, indexons les sources et testons les réponses avec les utilisateurs.
Résultat: Les réponses deviennent vérifiables et l’équipe sait quand l’assistant peut répondre ou doit refuser.

Bénéfices attendus

Réponses rattachées aux documents sources
Accès alignés sur les rôles utilisateurs
Limites et questions non couvertes identifiées

Indicateur à mesurer

Temps moyen de recherche documentaire : à mesurer au pilote

mesuré sur les questions prioritaires du pilote

Archives scannées rendues recherchables

Transformer scans, PDF image et pièces bilingues en documents exploitables.

Contexte type: Archives scannées, dossiers historiques, pièces justificatives ou documents français / arabe.
Problème concret: Les documents sont stockés mais restent presque invisibles pour la recherche et le classement.
Ce qu'on a fait: Nous mettons en place lecture intelligente, extraction de métadonnées, indexation et contrôle qualité par échantillon.
Résultat: Les archives deviennent recherchables, filtrables et réutilisables dans les circuits de traitement.

Bénéfices attendus

Extraction français / arabe
Métadonnées structurées pour classement
Recherche rapide dans les archives numérisées

Indicateur à mesurer

Part des documents indexés automatiquement : à mesurer au pilote

contrôlée par échantillon après lecture documentaire

Chaîne de traitement de dossiers

Suivre demandes, justificatifs, validations et relances dans un workflow visible.

Contexte type: Service qui traite des demandes, validations, justificatifs et relances entre plusieurs équipes.
Problème concret: Les dossiers avancent par emails et relances, sans visibilité fiable sur les blocages ou responsabilités.
Ce qu'on a fait: Nous créons un workflow avec statuts, rôles, extraction de champs, notifications et tableau de suivi.
Résultat: Chaque dossier a un état, un responsable et des délais mesurables par étape.

Bénéfices attendus

Étapes et responsables visibles
Validation humaine intégrée
Journalisation et intégration aux outils métier

Indicateur à mesurer

Délai moyen de traitement d'un dossier : à mesurer au pilote

comparé avant / après workflow sur un périmètre limité

Portail de demandes et pièces

Centraliser demandes, documents, statuts et historiques dans un espace sécurisé.

Contexte type: Organisation qui reçoit demandes, documents et validations depuis plusieurs profils internes ou externes.
Problème concret: Les utilisateurs jonglent entre emails, fichiers et applications pour suivre une demande.
Ce qu'on a fait: Nous centralisons formulaires, dépôts de pièces, statuts, historique et droits d’accès dans un portail.
Résultat: Chaque dossier a un état clair, un propriétaire et un historique consultable.

Bénéfices attendus

Dossiers accessibles depuis un point unique
Historique partagé entre les profils autorisés
Statuts compréhensibles par les équipes métier

Indicateur à mesurer

Demandes suivies sans email parallèle : à mesurer au pilote

suivies depuis le portail pendant la phase pilote

Extension ERP / CRM sans système parallèle

Relier les écarts terrain aux outils existants sans créer un système parallèle.

Contexte type: Équipe équipée d’un ERP ou CRM standard qui ne couvre pas toute la réalité métier.
Problème concret: Les écarts entre l’outil standard et le terrain créent fichiers parallèles et ressaisie.
Ce qu'on a fait: Nous configurons, étendons ou connectons le module utile avec les règles métier réelles.
Résultat: Le reporting se consolide et les équipes gardent moins de données hors système.

Bénéfices attendus

Règles métier intégrées aux outils existants
Ressaisie réduite entre fichiers et applications
Reporting consolidé pour les responsables

Indicateur à mesurer

Ressaisies supprimées par processus : à mesurer au pilote

validées sur les champs et statuts réellement échangés

Pilote IA en environnement maîtrisé

Tester l’IA sur données sensibles dans un cadre local, privé ou hybride maîtrisé.

Contexte type: Projet IA manipulant documents sensibles, données internes ou contraintes fortes d’exploitation.
Problème concret: Les équipes veulent tester l’IA, mais les données ne peuvent pas circuler sans cadre clair.
Ce qu'on a fait: Nous définissons l’environnement local, privé ou hybride, les accès, les logs, la supervision et les règles de test.
Résultat: Le pilote peut avancer avec un cadre technique exploitable, documenté et contrôlable.

Bénéfices attendus

Flux de données documentés
Accès, logs et supervision définis
Pilote prêt à être évalué sans exposition inutile

Indicateur à mesurer

Périmètre de données autorisé et journalisé : à mesurer au pilote

documenté avant ouverture aux utilisateurs pilotes

Un cas d’usage mérite un test sur vos données réelles ?

Cadrer le pilote