Nos clients préfèrent la discrétion. Leurs résultats, eux, sont éloquents.

Le défiLa direction financière traitait manuellement 4 800 factures fournisseurs par mois, avec un délai de validation moyen de 12 jours. La croissance des volumes prévus à horizon 18 mois rendait le modèle insoutenable : il aurait fallu recruter cinq équivalents temps plein, dans un marché tendu et avec un risque de qualité à l'embauche.

Notre approcheNous avons cartographié le processus existant avec la DAF et trois contrôleurs de gestion en deux semaines. Identification de six points de friction où l'IA pouvait être déployée — extraction des données factures, rapprochement bon-de-commande, détection d'anomalies, génération des écritures comptables, validation par exception, reporting. Déploiement progressif sur trois mois, en parallèle du processus manuel pour la phase de fiabilisation.

La transformationLes équipes ont progressivement basculé du contrôle systématique au pilotage par exception. Nous avons accompagné chaque comptable individuellement pendant la transition — formation, ajustement des outils, redéfinition du rôle vers du contrôle interne à plus forte valeur.

Le défiLes banquiers conseil passaient 40 % de leur temps en préparation de rendez-vous client — synthèse de portefeuille, recherche d'opportunités, élaboration de propositions personnalisées. La direction voulait libérer du temps relationnel sans risquer un ressenti « industrialisé » chez une clientèle exigeante. Contrainte forte : aucune donnée client ne pouvait quitter l'environnement maîtrisé de la banque.

Notre approcheConception d'un dispositif d'agents IA en environnement souverain, intégré au SI bancaire existant. Co-conception avec un panel de huit banquiers seniors sur six semaines pour calibrer les usages : synthèse de portefeuille en 30 secondes, identification d'opportunités d'arbitrage, génération de mémos personnalisés. Déploiement progressif aux 80 banquiers sur quatre mois, avec une approche d'adoption par cohortes — chaque cohorte formée par la précédente.

La transformationNous avons travaillé spécifiquement la posture du banquier face à l'IA : pas un outil qui remplace son expertise, mais un assistant qui prépare le terrain. Le temps gagné a été ré-investi en présence client — visites à domicile, rendez-vous prolongés, conseil patrimonial approfondi.

Le défiLe distributeur affichait une performance logistique solide (taux de service 97,2 %, rotation des stocks dans la moyenne secteur). Le risque d'un projet de transformation : casser l'existant. Mais l'inaction n'était pas tenable : trois concurrents avaient pris une avance significative sur l'optimisation prédictive de leur supply chain.

Notre approchePlutôt qu'une refonte globale, nous avons proposé une intégration ciblée — trois cas d'usage à fort levier identifiés avec la DG supply : prévision de la demande par produit-magasin, optimisation des tournées de réapprovisionnement, détection d'anomalies en entrepôt. Pour chaque cas, un pilote sur trois entrepôts pilotes pendant douze semaines, mesure rigoureuse de l'impact, puis décision go/no-go pour le déploiement national.

La transformationLes trois cas d'usage ont été validés. Le déploiement national a pris dix mois, en parallèle d'un programme de montée en compétences des 4 500 collaborateurs supply — formation initiale par cohortes, communautés de pratique régionales, accompagnement spécifique des managers d'équipe.

Le défiLe CEO et le CTO étaient convaincus de la nécessité d'intégrer l'IA générative dans leur produit. Mais avec une base installée de 12 000 clients et un produit historique qui générait 95 % du chiffre d'affaires, le risque était double : sous-investir et se faire dépasser par des nouveaux entrants, ou sur-investir et déstabiliser le cœur de métier. Le COMEX demandait une feuille de route argumentée à 24 mois.

Notre approcheUne mission de cadrage stratégique conduite en huit semaines, par un Partner et un Directeur Allia, avec accès direct au COMEX. Trois axes d'analyse parallèles : marché (où va la concurrence sur l'IA dans le segment ?), produit (quelles fonctions IA créent le plus de valeur ressentie chez nos clients ?), interne (où l'IA peut-elle améliorer notre R&D, notre support, notre delivery ?). Quinze entretiens clients, analyse compétitive approfondie, atelier de priorisation avec le COMEX.

La transformationPas de déploiement dans cette mission — nous nous sommes arrêtés à la feuille de route validée. Trois cas d'usage IA prioritaires identifiés avec un séquençage clair, un budget alloué et un plan de risques. La mission a permis au COMEX de prendre des décisions structurantes avec confiance, sans réagir dans la précipitation à la pression médiatique sur l'IA.

Le défiLa DRH (200 personnes) traitait un volume croissant de demandes collaborateur avec des effectifs constants depuis cinq ans. Tension manifeste sur les équipes, délais de réponse en hausse, NPS interne en chute. La DRH voulait moderniser via l'IA, mais le sujet était politiquement sensible : « L'IA va remplacer les RH » était une crainte exprimée à plusieurs reprises lors de précédents projets de modernisation. Les partenaires sociaux étaient en alerte.

Notre approcheNous avons inversé l'angle d'attaque. Plutôt que de présenter l'IA comme outil de productivité, nous l'avons positionnée comme libération de temps relationnel — exactement ce qui manquait aux équipes RH. Diagnostic culturel approfondi en huit semaines, incluant trente entretiens RH et six focus groups collaborateurs. Identification de trois cas d'usage à fort impact RH : pré-traitement des demandes simples, assistance à la formation personnalisée, support en gestion administrative. Co-construction des outils avec les équipes RH elles-mêmes. Communication transparente vers les partenaires sociaux dès la phase de cadrage.

La transformationDéploiement progressif sur dix mois. Le temps libéré par l'IA n'a pas été redéployé sur de la productivité supplémentaire, mais réinvesti en accompagnement collaborateur — entretiens individuels, parcours de carrière, soutien managérial. La narrative interne a tenu : « L'IA libère du temps pour ce qui compte vraiment dans le métier RH. »