Montrer le workflow
Expliquer ce que l’équipe fait aujourd’hui, quelles informations elle utilise et où elle perd du temps, de la cohérence ou de la visibilité.
L’IA en pratique
Ce qui change quand l’IA entre dans un workflow réel.
Résultats réels · clients sous NDA
Trois exemples anonymisés fondés sur des systèmes livrés par Lanexas. Les identités client restent protégées par NDA ; le problème opérationnel, la décision humaine et le résultat mesuré restent visibles.
Partir de l’opérationnel
Vous n’avez pas besoin d’arriver avec un modèle en tête.
Un projet IA utile commence par une décision répétée, un processus manuel coûteux ou un risque détecté trop tard. Nous définissons ce qui doit progresser, où le jugement humain demeure et comment mesurer le résultat avant de choisir le mécanisme technique.
Encadrer la décision
Définir ce que le système peut recommander ou automatiser, les éléments qu’il doit expliquer et le moment où une personne reprend la main.
Mesurer le changement
Comparer la situation opérationnelle de départ au workflow livré au lieu de confondre la sortie du modèle avec le résultat métier.
Exemples livrés
Le workflow métier avant l’architecture.
Chaque exemple part d’un problème opérationnel compréhensible par une équipe non technique. L’étude de cas détaillée reste disponible pour les lecteurs qui souhaitent le contexte d’ingénierie.
01 / STOCKS
Planifier les stocks avant qu’ils ne deviennent un problème
Grossiste et distributeur disposant de plusieurs entrepôts
Échelle opérationnelle
Plusieurs entrepôts, des dizaines de milliers de SKU et des milliers de commandes par jour
Avant
Les achats combinaient rapports, feuilles Excel et jugement individuel pour décider quoi commander. Certains produits demandés pouvaient manquer trop tôt tandis que d’autres s’accumulaient en stock.
Ce que Lanexas a construit
Un service de prévision estimait la demande par SKU et entrepôt, identifiait le risque de rupture et recommandait quel produit réapprovisionner, où et en quelle quantité.
Au quotidien
Un spécialiste des achats ou de la planification examinait chaque recommandation et pouvait la valider ou la modifier. Le système assistait la décision sans commander de manière autonome.
Changement opérationnel
L’équipe consacrait moins de temps à préparer les recommandations et repérait plus tôt les risques de rupture et de surstock.
Résultats mesurés de la livraison
IndicateurAvantAprèsÉvolution
- Indicateur
- Temps de préparation des recommandations d’achat
- Avant
- 2–3 heures
- Après
- 20–30 minutes
- Évolution
- ≈80 % de temps en moins
- Indicateur
- Ruptures sur les SKU très demandés
- Avant
- ≈8 %
- Après
- ≈5 %
- Évolution
- 35–40 % de moins
- Indicateur
- Stocks excédentaires
- Avant
- Niveau de référence
- Après
- ≈12 % de moins
- Évolution
- ≈12 % de moins
02 / FLOTTE
Aider les dispatchers à affecter plus vite le bon véhicule
Entreprise de logistique et de transport avec sa propre flotte
Échelle opérationnelle
Des centaines de véhicules et de plusieurs centaines à plusieurs milliers de transports par jour
Avant
Les dispatchers comparaient manuellement la position, la capacité, le planning du conducteur et l’état du véhicule pour chaque commande. Avec le volume, l’affectation ralentissait et les trajets ou l’usage des véhicules devenaient moins efficaces.
Ce que Lanexas a construit
Le système comparait véhicules disponibles et commandes, recommandait la meilleure affectation, estimait le temps d’exécution et signalait les retards potentiels.
Au quotidien
Le dispatcher voyait la recommandation et son contexte opérationnel dans une même interface. La décision finale d’affectation lui appartenait.
Changement opérationnel
Les affectations sont devenues plus rapides, les vérifications manuelles ont diminué et chaque dispatcher pouvait coordonner davantage de transports.
Résultats mesurés de la livraison
IndicateurAvantAprèsÉvolution
- Indicateur
- Temps d’affectation d’un véhicule
- Avant
- 5–7 minutes
- Après
- 1–2 minutes
- Évolution
- ≈70 % de temps en moins
- Indicateur
- Kilométrage à vide
- Avant
- ≈18 %
- Après
- ≈15 %
- Évolution
- 15–17 % de moins
- Indicateur
- Transports en retard
- Avant
- 11 %
- Après
- 8 %
- Évolution
- ≈27 % de moins
03 / PAIEMENTS
Orienter les analystes fraude vers les opérations pertinentes
Service de paiement et plateforme fintech
Échelle opérationnelle
De plusieurs centaines de milliers à plusieurs millions de transactions par jour
Avant
Des règles statiques envoyaient de nombreuses transactions en revue manuelle. Des paiements normaux devenaient des faux positifs et les analystes devaient parcourir une file large, peu priorisée.
Ce que Lanexas a construit
Un workflow de scoring évaluait l’historique, le montant, le comportement utilisateur et d’autres signaux, puis recommandait l’approbation ou une revue complémentaire en exposant les raisons de l’activité suspecte.
Au quotidien
L’équipe risque et fraude voyait les transactions priorisées et les signaux contributifs. Un spécialiste gardait la décision finale pour les cas litigieux ou plus risqués.
Changement opérationnel
La revue manuelle est devenue plus ciblée, l’évaluation initiale plus rapide et la charge de contrôles à faible valeur a diminué.
Résultats mesurés de la livraison
IndicateurAvantAprèsÉvolution
- Indicateur
- Transactions envoyées en revue manuelle
- Avant
- ≈4 %
- Après
- ≈2,8 %
- Évolution
- ≈30 % de moins
- Indicateur
- Faux positifs parmi les alertes
- Avant
- ≈25 %
- Après
- ≈18 %
- Évolution
- ≈28 % de moins
- Indicateur
- Évaluation initiale d’une transaction suspecte
- Avant
- 40–60 secondes
- Après
- 10–15 secondes
- Évolution
- ≈70 % de temps en moins
Un premier échange concret
Apportez-nous le processus, pas un cahier des charges IA.
Montrez-nous un workflow qui consomme du temps, produit des décisions incohérentes ou révèle les problèmes trop tard. Nous déterminerons si l’IA y crée assez de valeur — ou si une automatisation plus simple constitue une meilleure réponse.
- Aucun modèle ni cahier des charges technique requis
- Revue humaine et comportement de repli définis explicitement
- Réussite comparée à une situation opérationnelle de référence
Un défi produit ?
Commencez par le problème. Nous vous aiderons à définir la suite.
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