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Mettre l'IA dans vos processus — là où une décision se répète et coûte cher

Nous ne vendons pas « notre IA ». Nous aidons votre entreprise à l'implanter dans ses propres processus : trouver où elle apporte quelque chose, fiabiliser la donnée avant tout le reste, mettre en œuvre, former vos équipes à juger une proposition — et écarter par écrit les cas où elle ne sert à rien.

La mission

Comment se déroule la mission

Des phases, des interlocuteurs, et un livrable à chaque étape.

Recensement des cas d'usage

Nous listons avec vos responsables les décisions qui se répètent, et ce qu'elles coûtent aujourd'hui.

Avec
Responsables métier
Durée
1 semaine
Remis
Liste des cas candidats

Étude d'éligibilité

Deux questions par cas : la décision se répète-t-elle, la donnée est-elle fiable ? Les cas écartés le sont par écrit, avec leur raison.

Avec
Métier et DSI
Durée
2 semaines
Remis
Grille d'éligibilité, cas retenus et écartés

Fiabilisation de la donnée

Ce qui manque, ce qui est faux, ce qui est saisi deux fois. Aucune mise en œuvre avant ce point.

Avec
Détenteurs de la donnée
Durée
2 à 6 semaines
Remis
État de la qualité par domaine

Mise en œuvre

Assistant sur vos données, automatisation d'une tâche répétitive, prévision ou aide à la décision — selon les cas retenus.

Avec
Équipe projet
Durée
4 à 10 semaines
Remis
Le cas d'usage en service

Mise en production et formation

Passage en réel sur un périmètre restreint, puis élargissement. Vos utilisateurs apprennent à juger une proposition, pas à l'accepter.

Avec
Utilisateurs
Durée
3 semaines
Remis
Cas en production et supports

Suivi

Ce que la machine traite seule, ce qu'elle rend à l'humain, et ce qui dérive avec le temps.

Avec
Métier
Durée
en continu
Remis
Points de suivi

Un modèle entraîné sur une donnée fausse produit une erreur rapide et confiante. La fiabilisation passe avant l'IA.

Ce que la mission couvre

Le détail, rubrique par rubrique

L'assistant branché sur vos données

  • Un assistant qui interroge votre ERP, vos stocks et vos pièces de vente
  • Des réponses en langage courant : état d'une commande, disponibilité, encours client
  • Chaque réponse cite la pièce d'où elle vient, et permet de l'ouvrir
  • Périmètre de lecture limité aux droits de l'utilisateur connecté
  • Aucune réponse sans source : ce qui n'est pas vérifiable n'est pas affiché

L'automatisation des tâches répétitives

  • Lecture automatique des documents fournisseurs
  • Rapprochement facture / bon de réception / commande, ligne à ligne
  • Traitement du cas normal par la machine, exception remontée à l'humain
  • Taux de traitement sans intervention suivi jour après jour
  • Saisie évitée, donc erreur de ressaisie évitée

La prévision et l'aide à la décision

  • Prévision des ventes, des consommations et de la charge
  • Calcul du besoin de réapprovisionnement à partir de la prévision
  • Recommandation affichée avec ses raisons et sa conséquence chiffrée
  • Validation, refus ou ajustement par l'utilisateur, et décision journalisée
  • Vos équipes formées à juger la proposition, pas à l'accepter

Où l'IA ne va pas

  • Décision rare ou unique : la règle écrite et l'expertise suffisent
  • Donnée absente, incomplète ou fausse : fiabiliser avant d'automatiser
  • Processus déjà couvert par une règle simple et stable
  • Grille d'éligibilité par cas d'usage remise avant tout engagement
  • Cas écartés documentés avec leur raison, au même titre que les cas retenus

Domaines d'application

Directions financières et comptablesAchats et approvisionnementsServices clientsDirections générales de PME et de groupes
Ce que ça change

Ce qui se passe autrement une fois la solution en place

01

Rien n'est affirmé sans sa source

Un assistant qui répond avec assurance sans citer la pièce d'où vient sa réponse est un risque, pas un gain. Ce que nous mettons en place cite toujours le document qui fonde la réponse, et respecte les droits de l'utilisateur.

02

La fiabilisation passe avant l'IA

Un modèle entraîné sur une donnée fausse produit une erreur rapide et confiante. Quand un domaine n'est pas prêt, nous le disons et nous proposons de le fiabiliser d'abord — c'est ce qui sauve le projet.

03

Une méthode, pas un pourcentage

Nous n'annonçons pas de gain de productivité avant d'avoir regardé vos données. Ce qui vous est remis, c'est la liste des cas évalués, ceux qui sont retenus, ceux qui sont écartés, et la charge estimée de chacun.

Ce que vous gérez aujourd'hui ressemble-t-il à ça ?

Dites-nous comment vous travaillez actuellement et sur quel outil. Nos équipes répondent avec le détail de votre secteur, pas avec une brochure.

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