N° 01
Contexte & enjeux métier
Le traitement des commandes et devis reposait sur des documents hétérogènes, aux formats et structures variables. Le rapprochement avec les catalogues internes nécessitait un travail manuel important.
The challenge was to significantly reduce processing time while improving matching accuracy and securing decisions through business expertise
N° 02
Ce qui a été construit et livré
Plateforme de traitement documentaire intelligent
Agrégation, normalisation et structuration des données issues de multiples sources internes et externes.
Moteur de matching basé sur l'IA
Des modèles NLP identifient et rapprochent les produits entre catalogues hétérogènes, réduisant la dépendance aux réconciliations manuelles.
Validation avec experts métier
Les experts valident ou ajustent les recommandations de l'IA, chaque correction améliorant en continu les performances des modèles.
N° 03
Résultats opérationnels
- Faster order and quotation processing
- Improved product matching accuracy
- Reduced manual workload through automation