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Réalisationsqui parlent d'elles-mêmes

Réseau global tech

Plateforme E-commerce IA pour TechStore

TechStore (SaaS B2B)

12 semaines Next.js, Stripe, IA Recommendation, Vercel

Le défi

TechStore avait une plateforme e-commerce legacy lente, avec un taux de conversion de 1.2% et une gestion de catalogue entièrement manuelle.

Notre approche

Nous avons reconstruit l'intégralité de la plateforme en architecture headless (Next.js + Stripe), intégré un moteur de recommandations IA.

Résultats chiffrés

  • Taux de conversion passé de 1.2% à 3.8%
  • Temps de gestion catalogue réduit de 85%
  • Panier moyen augmenté de 22%
  • Temps de chargement pages passé de 4.2s à 0.8s
Réalisation similaire ?

Agent IA Support Client pour FinancePlus

FinancePlus (Assurance)

8 semaines RAG, LLM, Zendesk API, Firebase

Le défi

FinancePlus recevait 15 000 tickets support par mois avec un temps de résolution moyen de 48h.

Notre approche

Nous avons déployé un agent IA RAG connecté à leur base documentaire. L'agent résout automatiquement 55% des tickets.

Résultats chiffrés

  • 55% des tickets résolus automatiquement
  • Temps de réponse moyen passé de 48h à 12min
  • NPS client passé de 35 à 72
  • Équipe support recentrée sur les cas à forte valeur
Réalisation similaire ?

Automatisation Ops pour LogiTrans

LogiTrans (Logistique B2B)

10 semaines RPA, API, Tableau de bord BI, Webhooks

Le défi

LogiTrans gérait 2 500 expéditions/semaine avec des processus manuels de saisie, facturation et suivi.

Notre approche

Nous avons automatisé l'ensemble du pipeline logistique : saisie automatique des commandes, génération de factures, suivi des expéditions.

Résultats chiffrés

  • Litiges réduits de 8% à 0.5%
  • Équipe administrative réduite de 12 à 4 ETP
  • Taux de livraison à temps passé de 88% à 97%
  • ROI de 340% la première année
Réalisation similaire ?

Data Intelligence pour MedHealth

MedHealth (Biotech)

14 semaines BigQuery, Python, D3.js, LLM

Le défi

MedHealth accumulait des données de recherche clinique dans 3 silos différents, sans capacité de cross-analyse.

Notre approche

Nous avons consolidé les données dans un data warehouse serverless, construit des pipelines ETL automatisés.

Résultats chiffrés

  • Rapports produits en temps réel (vs 2 semaines)
  • Détection d'anomalies 24/7 automatisée
  • Économie de 200h de travail/mois
  • Publication accélérée de 3 mois sur un essai clé
Réalisation similaire ?

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