AI Transformation Awards

Catégorie Efficience

Projet intégrant l’intelligence artificielle qui aura transformé en profondeur des processus avec des gains notables en termes d’efficience, de temps et de ressources. Le projet aura véritablement modernisé et automatisé le fonctionnement opérationnel pour apporter plus de valeur ajoutée.
 
Critères d'évaluation :
  • PĂ©rimètre fonctionnel impactĂ©
  • Gains observĂ©s (temps, ressources, coĂ»ts...)
  • DegrĂ© de modernisation

Les nommés - Prix Espoir

Cliquez sur les logos afin de découvrir leur projet.

L'ORÉAL GPT X FINANCE

- Chiffres d'affaires : 41 Mds
- Pays impliquĂ©s : Tous Pays
- Effectif : 15 000 France - 90 000 Monde
- Date du lancement du projet : 6 novembre 2023
- Avancement du projet : Live et POC
- Solution utilisĂ©e : Auto-dĂ©veloppement

Contexte et enjeux : 
L’élément déclencheur a été la volonté de L’Oréal de démocratiser l’utilisation de la Generative AI à tous ses employés et ainsi mettre à disposition une interface interne et sécurisée permettant son utilisation en toute sécurité. Nous avons saisi cette opportunité avec premièrement l’objectif de créer des compagnons métier dédiés à notre population Finance & Legal mais aussi de participer au développement des futures fonctionnalités de l’outil L’Oréal GPT.

Pourquoi devriez-vous gagner ?

L’OrĂ©al GPT affche 67% d’adoption chez Finance&Legal et notre premier compagnon mĂ©tier a gĂ©nĂ©rĂ© 3100 conversations depuis juillet. Son succès repose sur un accompagnement terrain robuste et un focus mĂ©tier avec des solutions concrètes. Les utilisateurs Ă©changent en moyenne 2,2 messages par conversation, dĂ©montrant un engagement fort. 
Ces résultats témoignent de l’impact positif de notre stratégie de communication et d’upskilling.

Périmètre fonctionnel impacté

Nous considĂ©rons nos compagnons GenAI comme de vrais assistants au service de la communautĂ© Finance & Legal mondiale.
Chaque compagnon est dĂ©diĂ© Ă  
un usage spĂ©cifique par mĂ©tier Finance : M&A, Consolidation, Communication financière, Controlling ou Legal. Ces compagnons facilitent la recherche documentaire interne (normes ou information financière), performent des actions Ă  partir d’instructions utilisateurs et initient un story-telling financier.

Gains observés (temps, ressources, coûts...)

La plateforme a Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ©e par l’IT L’OrĂ©al et nous ne dĂ©pendons d’aucun fournisseur externe. Les coĂ»ts d’utilisation sont anecdotiques. 
Nous avons fait gagner du temps Ă  36% de notre population qui recherche sur ces sujets. L’ensemble du programme GenAI Finance & Legal a pour objectif l’économie d’1/2 journĂ©e de temps de travail par mois.

Degré de modernisation

Les documents texte sont stockĂ©s numĂ©riquement sur des sources diffĂ©rentes tel que sharepoints partagĂ©s, mails, teams.
Nous les avons 
centralisĂ© dans la base de connaissance de L’OrĂ©al GPT et chaque propriĂ©taire de documents est en charge de son actualisation. 
L’accès Ă  l’information financière est digitale mais reste largement imprimĂ©e par souci d’accessibilitĂ©. Nous constatons l’activitĂ© de 1500 utilisateurs rĂ©currents par mois depuis le lancement dĂ©but juillet soit 40% de notre population.

EVAL-IA

- Chiffres d'affaires : 45 milliards d’euros
- Pays impliqués : France
- Effectif : 50 000 France - 137 000 Monde
- Date du lancement du projet : Novembre 2023
- Avancement du projet : DĂ©ploiement
- Solution utilisĂ©e : Interne + Open AI


Contexte et enjeux : 
Le chatbot d’Orange qui répond à nos clients sur nos sites web et nos app, c’est près de 15M de conversations par an. Dont plus 4M générées par une IA générative. Cette dernière technologie nécessite un surcroit de supervision par des experts métier. Et en particulier un effort important de relectures et d’annotations. Mais comment évaluer l’équivalent de 75.000 conversations par jour ? Nous nous sommes demandé si l’IA générative pouvait nous aider dans cette tâche.

Pourquoi devriez-vous gagner ?

  • Gain de qualitĂ© : une supervision plus fine alimentera l’amĂ©lioration continue du produit de façon ciblĂ©e.
  • Gain d’efficacitĂ© : 2 ressources suffisent Ă  piloter le run d’un agent qui fait 15M de conversations annuelles. 
  • Culture d’entreprise : la dĂ©monstration que, bien utilisĂ©e, l’IA Gen peut rĂ©pondre elle-mĂŞme aux bouleversements dans les mĂ©tiers qu’elle impacte.

Périmètre fonctionnel impacté

Evalia Ă©value chaque jour des centaines de conversations, sur des critères comme la comprĂ©hension, la pertinence du contenu proposĂ© par le RAG, ou la rĂ©solution du problème du client. Cela soulage nos Ă©quipes de Run en dĂ©tectant rapidement et de façon fiable des anomalies. 

Et oriente nos Ă©quipes produit dans leurs axe prioritaires d’amĂ©lioration en identifiant les «poches» d’insatisfaction et leur volume. Evalia permet aussi de confirmer le gain en satisfaction d’une action d’amĂ©lioration.

Gains observés (temps, ressources, coûts...)

Gain de temps et optimisation des ressources : nous avons rĂ©ussi Ă  passer Ă  l’échelle Ă  iso ressource. MĂŞme si on ne relisait que 1% des conversations, on  estime Ă  15 personnes Ă  temps plein l’effort nĂ©cessaire pour superviser nos bots. 
Grâce Ă  Evalia : 2 ressources suffiront, 1 pilote de production cotĂ© mĂ©tier et 1 data scientist, pour assurer un maintien de la qualitĂ© dans le temps.

Degré de modernisation

Avant : extractions manuelles des conversations et relecture sous un tableur partagĂ©

Après : automatisation des annotations, extraction automatique d’échantillon pour relecture par l’expert métier, automatisation de la production des KPI, date visualisation...

PEGASUS

- Chiffres d'affaires : 23,8 Milliards Euros
- Pays impliqués : France
- Effectif : 30 000 France - 423 000 Monde
- Date du lancement du projet : 2024
- Avancement du projet : POC Global
- Solution utilisĂ©e : Interne


Contexte et enjeux : 
Avec 10 Mds d’€ de capacitĂ© d’achat, un contexte Ă©conomique mouvant et des milliers de fournisseurs, des centaines d’acheteurs, nutritionnistes et chefs cherchent le meilleur produit au meilleur prix. Son identification est un dĂ©fi essentiel Ă  une stratĂ©gie d’achat efficace: gĂ©rer l’inflation, garantir la durabilitĂ© Ă  un prix raisonnable pour le consommateur. 

Pegasus identifie les articles achetés, les catégorise en central pour repérer les opportunités d’économies ou de remplacement de produit.

Pourquoi devriez-vous gagner ?

80% des donnĂ©es fournisseurs nĂ©cessitent un ajustement. Avec Pegasus dĂ©veloppĂ© en interne en 6 mois seulement, la catĂ©gorisation produit est simplifiĂ©e et accĂ©lĂ©rĂ©e par 4 avec 80% de prĂ©cision. Nos Ă©quipes peuvent se concentrer sur l’approche stratĂ©gique Ă  forte valeur. 

C’est aussi agir pour la planète en simplifiant l’accès à une consommation locale responsable malgré divers fournisseurs et une gestion aléatoires des données. Pegasus permet visibilité globale, transparence et suivi qualité.

Périmètre fonctionnel impacté

La mise en place d'une solution interne comme Pegasus est un avantage clé pour apporter efficacité et transparence à nos fonctions d'approvisionnement. D’autres rôles bénéficient aussi de la solution : les Nutritionnistes, Diététiciens et Experts Culinaires, qui qualifient les choix des acheteurs et garantissent une offre saine et cohérente.

Leurs tâches manuelles de renseignement d’information produit sont accĂ©lĂ©rĂ©es par Pegasus, et leur collaboration amĂ©liorĂ©e par un langage commun. 

Gains observés (temps, ressources, coûts...)

Les tâches effectuées par les équipes d’achat pour identifier les produits sont quatre fois plus rapides avec Pegasus. C’est une centaine d’heure économisé par an, ce qui leur permet de se concentrer sur les opportunités d’achat.

Enfin, cette solution remplace une offre d’un fournisseur externe en économisant 40% annuellement, grâce à une meilleure adéquation aux besoins internes, en se concentrant sur les fonctionnalités essentielles.

Degré de modernisation

Le référencement produit était manuel via des systèmes divers. Pegasus fait correspondre référence et description produit à notre taxonomie mondiale. Cette gestion intelligente de nos catalogues d'achat permet des informations produits enrichies et accessibles, une transparence optimale et une meilleure stratégie d’achat.

A l'été 2025, Pegasus sera intégré dès l’enregistrement produits pour optimiser l'ensemble et utiliser l'IA auprès d'une nouvelle audience comme les nutritionnistes(pilote UK).

Les nommés - Prix réalisation confirmée

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ISENS

- Chiffres d'affaires : 17.6 M euros
- Pays impliqués : France
- Effectif : 12 000 France - 90 000 Monde
- Date du lancement du projet : 2020
- Avancement du projet : en Production
- Solution utilisĂ©e : AI, NLP, LLM, ML


Contexte et enjeux : 
Dans un contexte international où la concurrence est intense, il est crucial de répondre avec précision et rapidité aux appels d’offres.
Les principaux enjeux : Meilleure utilisation des ressources humaines et budgétaires disponibles. Réduction du temps nécessaire à l’exécution et à la réponse aux appels d’offres. Amélioration de la satisfaction des clients en fournissant des réponses rapides, précises et de qualité.

Pourquoi devriez-vous gagner ?

200 utilisateurs ont adoptĂ© notre solution car elle diminue le temps de rĂ©ponse aux appels d’offres de plus de 70 %.
La qualitĂ© des rĂ©ponses amĂ©liorĂ©e grâce Ă  la gĂ©nĂ©ration de requis conformes aux normes INCOSE. Les barrières linguistiques sont surmontĂ©es grâce Ă  la traduction automatique des appels d’offres dans la langue prĂ©fĂ©rĂ©e des intervenants, ce qui permet des Ă©conomies de traduction de plus de 7 millions d’euros par annĂ©e.

Périmètre fonctionnel impacté

iSenS impacte l’exĂ©cution complète des tenders, impliquant le Bid Manager, le Bid Technical Manager, les experts en solutions, et les leaders de sous-systèmes. 

Ce processus englobe la capture de l’appel d’offres, la caractĂ©risation des donnĂ©es, l’allocation des exigences aux responsables, l’analyse de conformitĂ© du contrat client, et la gĂ©nĂ©ration des documents de rĂ©ponse.

Gains observés (temps, ressources, coûts...)

Historiquement, les rĂ©ponses aux appels d’offres prenaient en moyenne trois mois. Avec iSenS, ce dĂ©lais est rĂ©duit de +70% (de 5 Ă  15 jours).

Augmented worker : les Ă©quipes de tender dĂ©livrent plus effacement en rĂ©utilisant les expĂ©riences du passĂ© (Right first time). 
CoĂ»ts : RĂ©duction des coĂ»ts de non qualitĂ© en identifiant d’une manière prĂ©maturĂ©e les non conformitĂ©s des exigences formulĂ©es par le client. +7 million d’économie sur la traduction des documents.

Degré de modernisation

iSenS capture et traduit automatiquement les contrats en plusieurs langues, allouant les exigences aux structures PBS, ABS et OBS via des modèles d’IA basĂ©s sur des donnĂ©es historiques et la connaissance des produits. 
Elle offre une analyse rapide de conformitĂ© entre les exigences des clients et les solutions d’Alstom, identifiant les Ă©carts pour optimiser la rĂ©utilisation des donnĂ©es. 
Elle gĂ©nère automatiquement les documents RFP en adaptant le langage client et assure la sĂ©curitĂ© des donnĂ©es.

ELOISE

Contexte et enjeux : 
Dans un environnement juridique en constante évolution, la recherche d’informations est un défi majeur. Le temps perdu à chercher la bonne information entraîne une baisse de productivité et une dévalorisation du travail des juristes.

Pourquoi devriez-vous gagner ?

IMATECH envisage le dĂ©ploiement de nouvelles fonctionnalitĂ©s sur l’outil, telles que l’analyse des cas de jurisprudence et l’intĂ©gration de donnĂ©es OPEN DATA. Ă€ terme, l’objectif est d’élargir l’accès Ă  des populations externes, incluant partenaires et clients potentiels, et de toucher un public non expert en droit ELOISE est Ă©galement dĂ©ployable sur d’autres plateformes, s’adaptant aux habitudes d’utilisation. IdentitĂ© visuelle distinctive pour un branding efficace et une mĂ©morisation aisĂ©e.

Périmètre fonctionnel impacté

ELOISE s’appuie sur l’expertise de plus de 15 professionnels du droit, alimentant une base de donnĂ©es enrichie depuis plus de 20 ans. L’outil garantit une fiabilitĂ© inĂ©galĂ©e pour chaque rĂ©ponse, sans collecte de donnĂ©es en dehors de la base interne Ă  IMATECH.

ELOISE propose une bibliothèque complète de modèles juridiques prĂŞts Ă  l’emploi, rĂ©duisant l’incertitude liĂ©e Ă  la recherche de documents adaptĂ©s et facilitant le travail, quotidien des juristes.

Gains observés (temps, ressources, coûts...)

En quelques secondes, ELOISE fournit des rĂ©ponses claires et adaptĂ©es aux problĂ©matiques juridiques, permettant aux juristes de gagner un temps prĂ©cieux pour se concentrer sur l’essentiel : l’accompagnement de leurs bĂ©nĂ©ficiaires.
  • Taux de rĂ©ponses Ă©valuĂ©es : 94,6%.
  • Taux de rĂ©ponses correctes et partiellement correctes : 82,6%.
  • 2 939 questions posĂ©es depuis le 1er juin 2024.

Degré de modernisation

ELOISE accompagne les utilisateurs Ă©tape par Ă©tape, citant les articles de loi pertinents et propose une aide Ă  la rĂ©flexion pour approfondir la rĂ©ponse apportĂ©e. L’outil propose Ă©galement des fiches juridiques tĂ©lĂ©chargeables, transformant chaque rĂ©ponse en une ressource prĂ©cieuse.

L’interface conviviale rend la navigation intuitive et agrĂ©able. ELOISE s’intègre aisĂ©ment aux outils de travail et aux suites bureautiques courantes, offrant un accès sans contrainte Ă  ses fonctionnalitĂ©s.

AUTOPROD

- Chiffres d'affaires : 3.5Bn€
- Pays impliquĂ©s : Europe
- Effectif : 2 700 France - 4 500 Monde
- Date du lancement du projet : Juin 2024
- Avancement du projet : POC avancĂ© / Prod
- Solution utilisĂ©e : GenAI / LLMs


Contexte et enjeux : 
Le dĂ©clencheur principal Ă©tait la complexitĂ©, l’inefficacitĂ© et le coĂ»t du processus d’intĂ©gration des offres chez Veepee : 550 personnes normalisent manuellement, 16 millions de rĂ©fĂ©rences par an avec une taxonomie interne de
1 500 catĂ©gories. 
Ce processus chronophage et sujet aux erreurs entraînait de longs délais de production. Les macro-objectifs visent à automatiser la chaîne de traitement via des LLMs pour améliorer l’efficacité et réduire coûts et délais.

Pourquoi devriez-vous gagner ?

Nous devons gagner car notre projet est plus un programme de transformation systĂ©mique qui redĂ©finit notre SI qu’une fonctionnalitĂ© locale. 

De plus, notre approche permet aux utilisateurs de participer activement Ă  l’automatisation grâce Ă  notre Chatbot et notre plugin Excel qui exposent toutes les nouvelles fonctionnalitĂ©s.

Enfin, nous avons des résultats concrets, probants et significatifs
 (allant jusqu’à +80% d’augmentation d’efficacitĂ©) en termes de coĂ»ts, de qualitĂ© et de dĂ©lais.

Périmètre fonctionnel impacté

Les domaines impactĂ©s incluent l’intĂ©gration des o"res: la normalisation des donnĂ©es, l’extraction et la classification des caractĂ©ristiques, l’identification des doublons. La production de la vente: le calcul de l’Écotaxe, la traduction multilingue des fiches produits.
Le merch (bannières + univers). Les processus 
manuels effectuĂ©s par 550 opĂ©rateurs (traducteurs, coordinateurs data, data managers, analystes commerciaux, support, QA) sont automatisĂ©s, modifiant significativement leurs rĂ´les.

Gains observés (temps, ressources, coûts...)

Les gains incluent une rĂ©duction du temps de production des ventes, passant de 22 Ă  5 jours grâce Ă  l’automatisation. 
La productivitĂ© a augmentĂ© de 30% pour la classification et de 80% pour la traduction, optimisant les ressources humaines en allĂ©geant la charge des 550 opĂ©rateurs.
Les coĂ»ts opĂ©rationnels ont diminuĂ© grâce 
Ă  la rĂ©duction des erreurs, de la variabilitĂ© et des dĂ©penses liĂ©es aux processus manuels, gĂ©nĂ©rant des Ă©conomies notables.

Degré de modernisation

Veepee avait un niveau de digitalisation moyen, avec des processus manuels pour des tâches rĂ©pĂ©titives et sujettes aux erreurs. Cela est dĂ» Ă  l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© des donnĂ©es sources qui rendaient impossible toute automatisation. 

Grâce Ă  l’adoption de technologies basĂ©es sur les LLMs (prompting, agents, vectorisation, supports multimodaux), le degrĂ© de modernisation a fortement augmentĂ©. 
Cette transformation Ă©quivaut Ă  un passage au numĂ©rique, avec une adoption Ă©levĂ©e des technologies actuelles.

VEOLIA SECURE GPT

- Chiffres d'affaires : 46 milliards d'euros
- Pays impliquĂ©s : Monde
- Effectif : 30 000 France - 220 000 Monde
- Date du lancement du projet : 15 Juin 2023
- Avancement du projet : 42 000 active users
- Solution utilisĂ©e : Home-made


Contexte et enjeux : 
Fournir des services LLMs aux 220 000 collaborateurs de Veolia qui évitent des fuites de données, qui permettent de former les collaborateurs à cette nouvelle technique (fonctions supports et métiers), et résoudre des use cases métiers.

Pourquoi devriez-vous gagner ?

La plateforme est adoptĂ© par 87% des cols bleus de l’entreprise en 12 mois. 155 des 240 bases de connaissances majeurs sont accessibles naturellement via la plateforme.

Le NPS des utilisateurs finaux dĂ©passe 55. Plateforme agnostique et versatile qui accèlère les projets avec des mises en production accĂ©lĂ©rĂ© (3 Ă  4 mois pour passage en production). Programme d’entreprise IT et mĂ©tier avec un partenariat avec Abylon (entitĂ© conseil) pour accĂ©lĂ©rer la crĂ©ation d’assistants pertinents.

Périmètre fonctionnel impacté

  • Use case IT (software development, bug tracking, support IT aux utilisateurs)
  • Use case HR (portail Ă  jour avec assistant d’accès aux KB HR)
  • Use case Finance (analyse automatique de rapports financiers et URD)
  • Use case Water (analyse croisĂ©e de sĂ©ries temporelles, et documentation d’équipements d’usine)
  • Use Case Energy (consommation du catalogue de dĂ©carbonation Ă  travers un LLM suivant les contraintes et objectifs dĂ©finis par l’utilisateur).

Gains observés (temps, ressources, coûts...)

  • Nouveau mode de consommation des bases de connaissance de l’entreprise (trafic multiplĂ© par 2,5 vers les sites documentaires).
  • Desilotage entre les donnĂ©es structurĂ©s (bases de donnĂ©es SQL) et non structurĂ©s (documents) pour les cols bleus et cols blancs. 
  • Economie d’échelle de 85% par rapport au coĂ»t de l’offre Gemini for Workspace. 
  • Projet finalisĂ© de gĂ©nĂ©ration de matrices d’analyse de RFP client avec rĂ©duction du temps de 80%.

Degré de modernisation

Plus de 12 000 collaborateurs ont Ă©tĂ© formĂ©s Ă  la GenAI dans leur mĂ©tier en 12 mois sur cette plateforme. La plateforme intègre les meilleurs LLMs du marchĂ© (OpenAI, Anthropic, Mistral, Meta, Google, Stability) avec une API unique pour converser avec tous ces modèles pendant une conversation. 
Plus de 85 Ă©quipes projets ont souscrit Ă  l’offre API de la plateforme pour l’intĂ©grer Ă  leur application. 
Plus de 95 intégration directe du widget de chat ont été réalisés en production.