Sprints types

Trois exemples, trois doses d'intelligence artificielle.

Trois catégories sur les quatre périmètres présentés en accueil ; les intégrations post-acquisition, trop dépendantes du contexte de chaque deal, sont cadrées en pré-deal et n'apparaissent pas ici sous forme de cas-type. Trois secteurs différents, trois placements d'IA : la diversité est délibérée - un sprint TRS prend la forme du problème, pas l'inverse.

Cas construits pour le site, à valeur d'illustration. TRS n'a pas encore livré de mission ; ces exemples montrent un format de sprint et un placement d'IA, ils ne valent pas références clients. Les titres sont rédigés au résultat par convention de lecture ; les chiffres sont des cibles représentatives, pas des mesures.

01.

Optimisation opérationnelle

Clôture mensuelle ramenée de neuf jours à un et demi.

Industriel mid-cap Sprint 3 semaines IA au runtime : aucune

Contexte

Industriel mid-cap sous LBO. Trois flux alimentent la clôture comptable mensuelle - sorties de stock ERP, factures fournisseurs scannées, accusés de réception logistique. La réconciliation manuelle entre ces trois sources prend neuf jours et mobilise deux contrôleurs de gestion. Trente à quarante pour cent des écritures partent en revue manuelle, parfois plusieurs jours après la clôture, ce qui décale le reporting au comité de direction et au sponsor PE.

Sprint

  1. Cartographie des trois flux, écriture des règles de matching avec le contrôleur de gestion en charge.
  2. Pipeline d'extraction Python depuis l'ERP, le portail fournisseurs et le WMS. Normalisation, datage, dédoublonnage.
  3. Table de réconciliation déterministe - clé composite référence article × commande × date de livraison, tolérances paramétrables.
  4. Module d'exceptions automatique sur les écritures non rapprochées, qualifiées par type d'écart (quantité, prix, date).
  5. Interface de revue mono-écran pour le contrôleur : exceptions du mois, justificatifs attendus, statut d'arbitrage.

Place de l'IA

Aucune au runtime. Les LLM ont été utilisés pendant la mission pour accélérer le développement (génération de code, écriture de tests unitaires, lecture de la documentation ERP), mais le module livré est 100 % déterministe. Trois raisons : les règles métier sont connues et stables, les volumes mensuels sont prévisibles, la traçabilité comptable est exigée par les commissaires aux comptes. Toute incertitude sur une écriture remonte à un humain, pas à un modèle.

Clôture mensuelle : J+9 → J+1,5. Rapprochement automatique 92 %. Reporting comité de direction disponible deux jours ouvrés après fin de mois.

02.

Pilotage et reporting investisseur

Pack LP trimestriel disponible à J+5 au lieu de J+20.

Services B2B sous LBO Sprint 3 semaines IA 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

  1. Cadrage du squelette du pack avec le sponsor LP - sections obligatoires, KPI imposés, longueur cible.
  2. Pipeline d'extraction des KPI depuis le datawarehouse consolidé. SQL paramétré, déterministe, audité avec la direction administrative et financière.
  3. Génération du tableau financier - templating Python en logique fermée, sortie directement compatible avec la maquette LP.
  4. 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.
  5. 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.

03.

Déploiement d'intelligence artificielle

Douze mille contrats fournisseurs reconstitués en quatre semaines.

Groupe de cliniques privées Sprint 4 semaines IA 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

  1. Cadrage de la typologie à extraire avec la direction juridique - durée initiale, indexation, plafond, préavis de dénonciation, clauses de confidentialité ou de pénalité.
  2. 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).
  3. 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.
  4. Score de confiance par champ. Revue humaine calibrée sur un échantillon stratifié de 5 % du corpus, segmenté par typologie de contrat.
  5. 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.

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