Exemples Illustratifs

Études de cas imaginaires. Logique de delivery réelle.

Ces exemples sont des composites fictifs basés sur des patterns d automatisation récurrents. Ils servent à visualiser un bon cadrage, une exécution solide et des résultats mesurables avant lancement.

Exemple fictif: composite illustratif, pas un cas client anonymisé.

EX-01

NorthBridge Industrial Supply

Distribution B2B

Passage devis-commande géré manuellement entre emails et ERP.

Problème

L équipe commerciale ressaisissait chaque devis validé dans l ERP, ce qui créait des délais, des erreurs évitables et un contrôle de marge irrégulier aux heures de pointe.

Automatisation livrée

  • Parser email-vers-commande avec validation des lignes et détection de doublons.
  • Règles d approbation sur seuils de marge avant écriture ERP.
  • Confirmation client automatique et routage des exceptions dans Slack.
  • Rapport de rapprochement quotidien pour finance et opérations.

Délai devis vers commande

19h 4,8h

-75%

Touches manuelles par commande

7 2

-71%

Taux d erreur de saisie

5,9% 1,1%

-81%

EX-02

Marigold Property Group

Opérations immobilières

Factures et mises à jour fournisseurs traitées via des tableurs.

Problème

La comptabilité fournisseurs et les opérations validaient les factures via des chaînes email, ce qui entraînait des pénalités de retard, des doublons et une faible visibilité multi-sites.

Automatisation livrée

  • Pipeline de capture documentaire pour factures, bons de commande et charges.
  • Workflow d approbation à trois niveaux par site, budget et catégorie.
  • Synchronisation ERP des enregistrements validés avec statuts automatiques.
  • Digest KPI hebdomadaire sur cycle time, exceptions et risque de pénalités.

Cycle de traitement facture

12 jours 2,9 jours

-76%

Pénalités de retard

6,4k$/tr 0,9k$/tr

-86%

Charge admin AP

46h/semaine 14h/semaine

-70%

EX-03

Arclight Metrics

SaaS B2B

Triage support et suivi des risques de renouvellement effectués manuellement.

Problème

Les équipes client passaient trop de temps à classer les tickets et construire les narratifs de renouvellement, avec des comptes à risque identifiés trop tard.

Automatisation livrée

  • Classification assistée par IA des tickets avec score de confiance et fallback.
  • Agrégation des signaux de santé compte depuis support, usage produit et facturation.
  • Alertes de risque de renouvellement dans le CRM avec playbooks suggérés.
  • Dashboard de pilotage hebdomadaire pour SLA et pipeline à risque.

Tickets hors SLA

28% 6%

-79%

Temps de préparation CSM

9h/semaine 2,5h/semaine

-72%

Délai de détection des risques

6 jours le jour même

+6 jours

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