Un problème mesuré
Temps perdu, marge perdue, ruptures évitables. Nous partons d’un coût constaté, pas d’une intention.
IA & data à Toulon
Intelligence artificielle à Toulon
Vous avez des années d’historique : interventions, pannes, commandes, consommations. Ces données dorment dans des tableurs. Elles valent souvent mieux que ça.
De l’historique qui ne sert à personne
Les PME industrielles et les sous-traitants toulonnais accumulent depuis longtemps des données d’exploitation : rapports d’intervention, relevés, historiques de commandes, suivis de production. Presque toujours dans des tableurs, rarement exploitées.
C’est pourtant la matière première la plus intéressante qui existe : elle décrit votre activité réelle, pas un modèle théorique. Bien rassemblée, elle permet d’anticiper une charge, d’ajuster un prix ou de repérer ce qui casse avant que ça casse.
- Rassemblement et nettoyage de l’historique
- Prévision de charge et de consommation
- Ajustement tarifaire sur données réelles
- Automatisation des rapports d’intervention
Vos données dorment
Des années d’historique dans des tableurs. Elles valent mieux que ça.
Notre posture
Quatre principes en contexte industriel
Les données d’abord
La première étape est presque toujours de rassembler et nettoyer ce qui existe. C’est ingrat, et c’est ce qui décide de tout le reste.
Le plus simple gagne
Un tableau de bord juste et à jour vaut souvent mieux qu’un modèle prédictif que personne ne comprend.
Adoption sur le terrain
Un outil que les équipes de production ne peuvent pas utiliser depuis l’atelier ne sera pas utilisé du tout.
Un exemple
Avalanche Ski Shop : tarifer sur l’historique
Fixer ses prix à l’intuition, dans une activité très saisonnière, laisse de la marge sur la table les semaines fortes et remplit mal les semaines creuses.
Nous avons construit un système de tarification prédictive à partir des données historiques et de la demande courante. Le raisonnement se transpose à toute activité où la charge varie fortement : un atelier, un planning d’intervention, une flotte.
- Prévision sur données historiques
- Ajustement selon la demande
- Transposable à une charge d’atelier
Un autre exemple
Classer automatiquement ce qui arrive en vrac
Rapports d’intervention, courriels de commande, documents fournisseurs : beaucoup d’informations arrivent sous une forme que personne n’a le temps de ranger.
Pour Eeven, nous avons construit une chaîne qui récupère, nettoie et catégorise automatiquement un flux important. Le même mécanisme sert à trier des rapports d’intervention ou à extraire les lignes utiles d’une commande reçue par courriel.
- Récupération automatique
- Nettoyage des données
- Catégorisation par traitement du langage
Nos références
Trois projets de données
Recommandation, automatisation, assistant
IA
Eeven
Moteur de recommandation IA temps réel.
IA
BP Express
Automatisation N8N de rapports financiers.
IA
Eeven Chatbot
Assistant RAG expert sur base documentaire PDF.
Trois automatisations qui ont remplacé des tâches répétitives, sans toucher à l’expertise.
Pratique
Une petite heure depuis Cassis
Nous intervenons sur Toulon et la métropole, en groupant les déplacements.
Cadrage
Une demi-journée sur site, atelier compris. Voir le travail réel évite de construire pour un processus théorique.
Vos données
Nous commençons par regarder ce que vous avez déjà : tableurs, logiciel métier, relevés. C’est presque toujours suffisant pour démarrer.
Délais
Deux à quatre semaines pour une automatisation ciblée. Un modèle de prévision demande d’abord de consolider l’historique.
Communes couvertesToulon · La Garde · La Valette-du-Var · Ollioules · Six-Fours-les-Plages
Questions fréquentes
Ce qu’on nous demande à Toulon
Vous déplacez-vous à Toulon ?
Oui, à une petite heure de Cassis. Sur un projet industriel, le cadrage sur site avec visite d’atelier n’est pas négociable : c’est là qu’on voit ce qui se passe vraiment.
Nos données sont dans des tableurs, est-ce exploitable ?
C’est le cas de départ le plus fréquent, et c’est exploitable. Le premier travail consiste à les rassembler et les nettoyer. Ce n’est pas glorieux, mais c’est ce qui conditionne la suite.
Travaillez-vous avec des PME industrielles ?
Oui. Le point commun de ces projets est qu’il existe un historique d’exploitation réel, ce qui est précisément la bonne matière pour de la prévision.
Faut-il un modèle prédictif ou un tableau de bord ?
Très souvent un tableau de bord juste et à jour, et nous le disons. La prévision n’a d’intérêt que si les données sont fiables et si quelqu’un agit sur le résultat.
Nos équipes ne sont pas devant un ordinateur.
Alors l’outil doit être utilisable depuis un téléphone, à l’atelier, en quelques secondes. C’est une contrainte de conception que nous prenons en compte dès le départ, pas une adaptation de fin de projet.
Couvrez-vous La Garde, Ollioules et Six-Fours ?
Oui, toute la métropole toulonnaise.
Que disent vos données ?
Montrez-nous deux ans d’historique. Nous vous dirons ce qu’on peut en tirer, et ce qu’on ne peut pas.