Trois périmètres d’intervention, illustrés par des exemples.
Les livrables TRS s’organisent en trois périmètres d’intervention. Chaque périmètre est illustré par un ou plusieurs exemples de sprint.
Cas construits pour le site, à valeur d’illustration. TRS n’a pas encore livré de mission ; ces exemples montrent une catégorie de livrable et un placement d’IA. Les chiffres sont des cibles représentatives. L’infrastructure tierce évoquée dans chaque sprint - hébergement, API de modèles, GPU pour modèle auto-hébergé, base vectorielle - reste à la charge du commanditaire à prix éditeur, sans marge cabinet (voir page Méthode, périmètre du forfait).
Optimisation opérationnelle
Refonte de processus métier critiques, des opérations terrain aux fonctions support. Le module remplace une étape manuelle, un Excel partagé ou un système hérité, et tient en exploitation dès la fin du sprint.
01.
Automatisation terrain
Réassort hebdomadaire automatisé sur quatre-vingts points de vente.
Enseigne retail spécialisée sous LBOSprint 3 semainesIA au runtime : aucune
Contexte
Enseigne retail spécialisée sous LBO, quatre-vingts magasins en France. Le réassort hebdomadaire est piloté par les chefs de rayon à partir d’extractions Excel des ventes des sept derniers jours, complétées d’arbitrages à l’intuition. Le taux de rupture sur les références prioritaires dérive autour de douze pour cent, le surstock chronique atteint un quart du catalogue saisonnier, et le directeur des opérations n’a aucune visibilité consolidée sur la performance réassort par magasin ou par catégorie.
Sprint
Cartographie des flux de vente et de stock par magasin et par référence depuis l’ERP siège. Audit des règles métier avec les acheteurs, par catégorie (frais, sec, saisonnier, permanent).
Pipeline d’extraction quotidien vers un datawarehouse léger. Normalisation, historisation des ventes, calcul des vélocités à sept et vingt-huit jours.
Moteur de réassort déterministe par catégorie. Règles paramétrables (couverture cible, seuil de déclenchement, contraintes de palette). Sortie : une proposition de commande pré-remplie pour chaque magasin chaque semaine.
Interface tablette pour chef de rayon. Validation ou ajustement de la proposition en deux minutes par catégorie, traçabilité des modifications manuelles pour calibrage continu.
Dashboard direction des opérations : taux de couverture, exceptions par magasin, magasins qui s’écartent systématiquement des recommandations (signal métier à creuser).
Place de l’IA
Aucune au runtime. Les règles métier sont stables, les volumes prévisibles, et la décision finale appartient au chef de rayon - il connaît son terrain mieux qu’un modèle : météo locale, opérations promotionnelles, événements concurrents. Un agent LLM aurait ajouté une couche d’opacité sans gagner en performance, et déplacé l’arbitrage métier vers une boîte noire que les chefs de rayon n’auraient pas adoptée. Comme sur les autres sprints sans IA au runtime, les LLM ont accéléré le développement (génération de code SQL, écriture de tests sur cas limites, lecture de la documentation ERP), mais le module livré est 100 % déterministe.
Taux de rupture divisé par trois sur les références prioritaires. Surstock saisonnier ramené sous douze pour cent. Chef de rayon recentré sur l’arbitrage métier au lieu de la saisie hebdomadaire.
02.
RH multi-entités
Consolidation RH groupe ramenée de dix jours à un, sur six entités.
Services B2B issus d’un roll-upSprint 3 semainesIA au runtime : aucune
Contexte
Groupe services B2B issu d’un roll-up de six entités acquises sur trois ans. Six SIRH distincts, six cadences de paie, six plans salariaux hérités. La DRH groupe ne peut pas consolider en moins de dix jours manuels les indicateurs sociaux mensuels - effectifs ETP, masse salariale, turnover, ancienneté. L’audit social annuel mobilise un consultant externe trois semaines, et l’audit acheteur en pré-deal devient impraticable sans préavis lourd.
Sprint
Cadrage avec la DRH groupe : référentiel cible (taxonomie poste, contrat, site, plan salarial), priorité aux trois entités représentant 80 % des effectifs.
Connecteurs d’extraction depuis chaque SIRH (API quand disponible, export CSV sinon). Pipeline d’ingestion incrémental, versionné, déclenché en début de chaque mois.
Table de mapping métier : poste local → poste groupe, contrat local → contrat groupe. Validation contradictoire avec la DRH de chaque entité, signée avant exploitation.
Pipeline de consolidation déterministe : production des indicateurs RH groupe avec traçabilité ligne à ligne - chaque chiffre du tableau de bord remonte à son SIRH source.
Dashboard DRH groupe : vue consolidée mensuelle, drill-down par entité, alertes paramétrables sur dérives (variations brutales, doublons inter-entités, écarts ETP / paie).
Place de l’IA
Aucune au runtime. Les règles de mapping sont métier (validées par les DRH locales), les volumes sont prévisibles (~3 000 collaborateurs sur six entités), la traçabilité est exigée pour l’audit social et la due diligence. Comme sur les autres sprints sans IA au runtime, les LLM ont accéléré le développement (génération de code SQL, écriture des règles de mapping initiales), mais le module livré est 100 % déterministe.
Consolidation RH groupe en J+1 fin de mois. Audit social et due diligence acheteur possibles sans préavis. DRH groupe pilote enfin à la donnée.
03.
Clôture financière
Clôture comptable mensuelle ramenée de douze à quatre jours sur cinq business units.
Groupe industriel sous LBOSprint 4 semainesIA au runtime : aucune
Contexte
Groupe industriel mid-cap sous LBO, cinq business units acquises sur quatre ans, autant de plans comptables hérités. La clôture mensuelle prend douze jours ouvrés avec retraitements manuels - écritures correctives, réconciliations inter-co, élimination des marges sur stock, conversion en trois devises. Le DAF groupe arbitre quotidiennement sur les écarts non rapprochés. Le pack opérationnel attendu par le sponsor PE à J+15 arrive à J+18 ou J+20, et les commissaires aux comptes pointent chaque année le manque de traçabilité des retraitements manuels.
Sprint
Cadrage avec le DAF groupe et les DAF des cinq business units : référentiel cible (plan comptable groupe, conventions de change, règles d’élimination inter-co), priorité aux trois BU représentant 75 % du chiffre d’affaires.
Connecteurs d’extraction depuis chaque ERP (NetSuite, SAP, Sage, Cegid, Pennylane). Pipeline d’ingestion incrémental, déclenché en J-1 fin de mois, versionné pour rejouabilité.
Tables de mapping comptable : plan local → plan groupe, par BU, validées contradictoirement avec les DAF locaux et signées avant exploitation.
Pipeline de réconciliation inter-co déterministe : élimination des transactions miroirs, justification ligne à ligne des écarts résiduels, alerte au-delà d’un seuil paramétré.
Dashboard de clôture en temps réel : avancement par BU, écarts résiduels, justifications, drill-down jusqu’aux écritures sources pour l’audit.
Place de l’IA
Aucune au runtime. Le périmètre est connu (cinq BU, environ trente mille écritures mensuelles, trois devises), les règles comptables sont normées (CRC pour les comptes sociaux, IFRS pour le groupe), la traçabilité ligne à ligne est exigée par les commissaires aux comptes. Comme sur les autres sprints sans IA au runtime, les LLM ont accéléré le développement (génération des connecteurs ERP, écriture des règles de mapping initiales, génération des tests de réconciliation), mais le module livré est 100 % déterministe.
Clôture mensuelle à J+4 au lieu de J+12. Pack opérationnel sponsor PE à J+5. Équipe consolidation libérée des heures supplémentaires mensuelles. Traçabilité des retraitements au niveau de chaque écriture, audit annuel raccourci.
Pilotage et reporting investisseur
Construction d’instruments de pilotage à destination du management de portefeuille et des LP. Donnée brute en entrée, livrable structuré en sortie.
01.
Reporting récurrent
Pack LP trimestriel disponible à J+5 au lieu de J+20.
Services B2B sous LBOSprint 3 semainesIA au runtime : ciblée
Contexte
Services B2B sous LBO, structure issue d’un build-up récent. Chaque trimestre, le LP pack mobilise le directeur financier et les responsables des business units pendant trois semaines : extraction manuelle des KPI sur Excel, sollicitation des dirigeants pour les commentaires d’activité, reformatage, harmonisation du ton, allers-retours de relecture. Le pack arrive chez le sponsor à J+20, parfois davantage. Le ton et la précision varient d’un trimestre à l’autre et d’une BU à l’autre.
Sprint
Cadrage du squelette du pack avec le sponsor LP - sections obligatoires, KPI imposés, longueur cible.
Pipeline d’extraction des KPI depuis le datawarehouse consolidé. SQL paramétré, déterministe, audité avec la direction administrative et financière.
Génération du tableau financier - templating Python en logique fermée, sortie directement compatible avec la maquette LP.
Synthèse narrative trimestrielle. Le LLM ingère les commentaires bruts envoyés par les dirigeants de BU et les KPI extraits, et produit la revue d’activité en 250 mots par BU, dans un ton cadré par prompt et validé sur un échantillon historique.
Relecture CFO. Une heure au lieu de plusieurs jours. Chaque chiffre est traçable jusqu’à sa source ; chaque paragraphe narratif est lié aux commentaires d’origine.
Place de l’IA
Ciblée sur une étape. Le chiffre reste déterministe - c’est une contrainte non négociable pour un LP. La synthèse narrative, en revanche, est exactement le type de tâche où un modèle bien cadré bat la rédaction manuelle : cohérence de ton entre BU, format stable trimestre après trimestre, capacité à intégrer plusieurs sources sans omission. La relecture humaine reste systématique et garde la main sur le ton final.
Pack LP disponible à J+5 au lieu de J+20. CFO déchargé d’environ 80 % du travail trimestriel. Ton stabilisé entre BU et entre trimestres.
02.
Raccordement post-acquisition
Bolt-on raccordé au reporting groupe à M+1 post-closing.
Industriel mid-cap, bolt-on en thèse build-upSprint 4 semainesIA au runtime : aucune
Contexte
Bolt-on industriel mid-cap réalisé par un groupe sous LBO en thèse build-up. La cible opère son propre ERP, son propre plan comptable et sa propre cadence de clôture, hérités de son histoire indépendante. La direction financière du groupe acquéreur exige un reporting consolidé mensuel à compter de M+1 post-closing - six semaines entre le signing et le premier pack consolidé attendu par le sponsor PE. Au signing, aucun lien technique entre les deux SI, aucune table de correspondance entre les plans comptables, aucune harmonisation des définitions de KPI. La clôture de la cible doit continuer à tourner pendant la bascule, sans interruption d’exploitation.
Sprint
Audit des flux comptables critiques côté cible - sorties ERP, écritures de banques, immobilisations, paie. Cartographie des sources, de leurs cadences natives et des contrôles existants.
Construction d’une table de correspondance entre les deux plans comptables, validée en deux itérations entre les directions financières cible et groupe.
Pipeline d’extraction déterministe depuis l’ERP cible, normalisation au format du groupe, agrégation au plan comptable consolidé. Chaque écriture conserve sa traçabilité jusqu’à la source.
Plan de bascule trois mois : reporting cible et reporting groupe en parallèle pendant 30 jours pour réconciliation, points hebdomadaires entre les deux DAF, premier pack consolidé livré à M+1.
Module remis avec son runbook : la direction financière du groupe pilote elle-même les extractions mensuelles dès la fin du sprint, sans intervention technique TRS.
Place de l’IA
Aucune au runtime. Le raccordement comptable exige une traçabilité absolue - chaque écart entre l’extraction cible et le reporting groupe doit être justifiable auprès des commissaires aux comptes et du sponsor PE. Les règles de mapping sont connues et stables, les volumes prévisibles, la décision sur tout écart non rapproché reste manuelle. Comme sur les autres sprints sans IA au runtime, les LLM ont accéléré la mission pendant le développement (lecture de la documentation technique de l’ERP cible, génération de tests de réconciliation), mais le module livré est 100 % déterministe.
Premier pack consolidé livré à M+1 post-closing. 100 % des comptes actifs mappés en table de correspondance. Clôture de la cible préservée pendant la bascule, aucune interruption d’exploitation.
03.
Pilotage de portefeuille
Dashboard temps quasi-réel pour Operating Partner sur huit portcos.
Fonds PE mid-marketSprint 4 semainesIA au runtime : ciblée
Contexte
Fonds de capital-investissement mid-market. Un Operating Partner suit huit portcos en parallèle. Chaque portco envoie un pack PowerPoint mensuel à J+15 - chiffre d’affaires, marge brute, recrutements, position de cash. Aucune vue temps quasi-réel. Quand un membre du comité demande « où en est-on sur Acme à fin août », il faut une demande à la DAF de la portco et un retour en quarante-huit heures.
Sprint
Cadrage avec l’Operating Partner : une dizaine de KPI prioritaires (chiffre d’affaires, marge, headcount, cash à quatre semaines, churn, NPS), périodicité (quotidienne pour le cash et le CA, hebdomadaire pour le reste), définitions normalisées entre portcos.
Connecteurs vers les SI des portcos : ERP (NetSuite, SAP Business One, Pennylane), datawarehouse cloud, CRM (HubSpot, Salesforce). Pipeline d’ingestion incrémental, tolérant aux pannes côté portco.
Pipeline de normalisation déterministe : chaque portco mappe ses indicateurs sur la grille groupe, règles métier validées par chaque CFO. Traçabilité ligne à ligne préservée.
Dashboard temps quasi-réel : vue portefeuille consolidée et drill-down par portco. Alertes paramétrables sur dérives (cash sous trente jours de runway, CA hebdomadaire en retrait de plus de 10 % versus prévision, churn mensuel en hausse soudaine).
Mode « préparation comité d’investissement » : export PDF des chiffres clés avec une narrative d’écart générée par LLM à partir des données extraites, en 150 mots par portco, sous prompt cadré.
Place de l’IA
Ciblée sur la génération de la narrative d’écart en préparation du comité d’investissement - pas sur le calcul des indicateurs, qui reste 100 % déterministe. Le LLM ingère les chiffres extraits et les déviations versus prévision, produit en sortie un paragraphe par portco dans un ton cadré. L’Operating Partner relit systématiquement ; la décision finale reste à lui. Choix d’un LLM sous API externe avec mode zero data retention activé, chiffré en transit.
Operating Partner pilote huit portcos à la donnée temps quasi-réel. Préparation des comités divisée par dix. DAF des portcos déchargés des demandes ad-hoc du sponsor.
Déploiement d’intelligence artificielle
Quand l’IA est la bonne réponse au problème. Modèle choisi au cas par cas, déploiement instrumenté, garde-fous métier.
01.
Extraction documentaire
Douze mille contrats fournisseurs reconstitués en quatre semaines.
Groupe de cliniques privéesSprint 4 semainesIA au runtime : centrale
Contexte
Groupe sous LBO, issu de trois roll-ups successifs sur cinq ans. Environ 12 000 contrats fournisseurs hétérogènes - bail, équipement médical, services, énergie, sous-traitance - répartis sur trois SI non consolidés, hérités des sociétés acquises. Formats mélangés : PDF natifs, scans de qualité variable, .docx, fax archivés. La direction juridique n’a aucune visibilité sur les échéances ni sur les clauses d’indexation. L’estimation interne d’un retraitement manuel : huit à douze mois pour deux juristes à temps plein.
Sprint
Cadrage de la typologie à extraire avec la direction juridique - durée initiale, indexation, plafond, préavis de dénonciation, clauses de confidentialité ou de pénalité.
Pipeline d’ingestion uniforme sur les trois SI. OCR sur les scans (Tesseract en premier passage, correction post-OCR par LLM sur les passages dont la confiance OCR est inférieure à 0,7).
Extraction structurée par LLM avec sortie JSON typée. Modèle choisi par tier de confidentialité : Claude sur la majorité du corpus, modèle français auto-hébergé sur les contrats avec clause de confidentialité renforcée.
Score de confiance par champ. Revue humaine calibrée sur un échantillon stratifié de 5 % du corpus, segmenté par typologie de contrat.
Interface d’échéancier en logique fermée, brique simple en surcouche. Filtres par date, par fournisseur, par clause à dénoncer dans les 90 jours.
Place de l’IA
Centrale au pipeline. La variation de structure entre 12 000 contrats issus de fournisseurs et d’époques différentes interdit des règles d’extraction rigides ; sans LLM, la tâche reste manuelle. Mais le pilotage métier en aval reste déterministe et traçable. Chaque clause extraite est livrée avec sa citation source dans le contrat, son score de confiance et le modèle qui l’a produite. Aucune décision juridique n’est confiée au modèle ; le modèle prépare la matière pour décision humaine. Le choix du modèle ici - Claude majoritairement, modèle français auto-hébergé sur les clauses sensibles - tient au profil de ce dossier ; un déploiement comparable chez un autre commanditaire pourrait retenir GPT, Gemini ou un autre modèle local.
Base contractuelle reconstituée en 4 semaines au lieu de 8 à 12 mois. Confiance ≥ 0,9 sur ≈ 85 % du corpus. Revue humaine concentrée sur les ~15 % restants, priorisée par enjeu financier estimé.
02.
Qualification commerciale
Huit cents leads inbound qualifiés et routés en moins de dix minutes.
Éditeur SaaS B2B sous LBOSprint 3 semainesIA au runtime : centrale
Contexte
Éditeur SaaS B2B sous LBO, ARR de 15 millions d’euros, croissance 40 % annuelle. Environ huit cents leads entrants par mois - demandes de démo, téléchargements de livre blanc, inscriptions webinaire. Deux SDR qualifient à la main, vingt minutes par lead. Temps de réponse moyen aux leads chauds : vingt-quatre heures. Le directeur commercial mesure une perte de prospects chauds entre formulaire et premier appel, et une dilution du pipe par les leads froids non filtrés.
Sprint
Cadrage avec le VP Sales : définition explicite de l’ICP (taille, secteur, géographie, signaux d’intention), critères de scoring (chaud, tiède, froid), seuil d’auto-routing vers Account Executive.
Pipeline d’enrichissement : pour chaque lead, croisement avec données publiques (LinkedIn entreprise, domaine email, site web) pour reconstituer taille, secteur, fonction du contact.
Classification par LLM : prompt cadré qui qualifie chaque lead sur trois axes (fit ICP, urgence du besoin, maturité d’achat), sortie JSON typée et auditable.
Routing automatisé : leads à plus de quatre-vingts vers AE avec brief auto-généré, leads de cinquante à quatre-vingts vers séquence nurture, leads en dessous vers content marketing.
Boucle de feedback : les SDR confirment ou corrigent la qualification sur les premiers deux cents leads, calibration du prompt et des seuils sur ces retours.
Place de l’IA
Centrale au runtime. Un LLM (Claude ou GPT selon l’arbitrage coût-performance instruit en cadrage) classifie chaque lead à partir des données enrichies et du texte libre du formulaire. Choix d’une API externe car les volumes restent modérés (~800 par mois) et la donnée n’est pas confidentielle (informations professionnelles publiques, déclarations volontaires du prospect). Mode zero data retention activé chez le fournisseur. La décision finale d’envoyer un email ou de prendre rendez-vous reste à l’Account Executive - le modèle prépare la matière, ne prend pas la décision.
Leads chauds traités en moins de dix minutes. SDR recentrés sur outbound prospection. Conversion lead → SQL en hausse de 40 % mesurée sur trois mois.
03.
Assistant interne RAG
Mille cinq cents contrats interrogeables en langage naturel, en local souverain.
Asset manager sous LBOSprint 4 semainesIA au runtime : centrale
Contexte
Asset manager sous LBO, équipe juridique de trois personnes pour trois cents fonds gérés et environ mille cinq cents contrats actifs - LP agreements, side letters, prestations, IT, immobilier. Chaque demande métier (« quelles sont les clauses MFN sur les LP qui ont signé après 2022 ? ») mobilise un ou deux jours de recherche manuelle. La direction juridique cherche un outil interne, sans envoyer la donnée chez un éditeur tiers, conformément aux engagements LP sur la confidentialité des side letters.
Sprint
Cadrage : périmètre des contrats indexés, typologie des questions attendues, contraintes contractuelles LP (hébergement souverain France, aucune transmission tierce).
Pipeline d’ingestion : extraction structurée des contrats existants (PDF, OCR si nécessaire), découpage en sections cohérentes, indexation vectorielle avec embeddings calculés en local.
Architecture RAG : pour chaque question, recherche sémantique des passages les plus pertinents, génération de réponse par LLM avec citations obligatoires vers les contrats sources.
Interface chat interne pour l’équipe juridique : question en langage naturel, réponse synthétique et clauses citées en sidebar (cliquables pour ouvrir le contrat source à la page exacte).
Garde-fous : refus de réponse si la confiance des passages retrouvés est insuffisante, journalisation auditable de toutes les questions posées et des passages cités.
Place de l’IA
Centrale, architecture Retrieval-Augmented Generation. Recherche sémantique sur embeddings calculés en local, génération de réponse par LLM auto-hébergé sur infrastructure souveraine française. Aucune donnée contractuelle ne quitte le périmètre du commanditaire - choix structurel imposé par les engagements LP sur les side letters. Aucune réponse n’est produite sans citation des passages sources ; le modèle refuse explicitement quand les passages retrouvés sont insuffisants pour répondre.
Équipe juridique répond instantanément aux questions métier internes. Aucune donnée client transmise à un éditeur tiers. Audit trail complet des questions posées.