Cas d'utilisation réussis de l'IA en analytique d'entreprise

Cas d'utilisation réussis de l'IA dans la prédiction avancée de la demande

L'IA permet d'analyser d'énormes quantités de données, d'identifier des schémas dans le comportement des clients et de prévoir la demande future avec précision, en intégrant non seulement les données de l'entreprise elle-même, mais aussi des facteurs externes tels que le climat ou des facteurs sociopolitiques. Cela optimise non seulement la chaîne d'approvisionnement et réduit les coûts, mais prévient également les déséquilibres dans l'inventaire.

SEIDOR a développé un modèle prédictif basé sur des données historiques de ventes pour aider un client du secteur pharmaceutique, confronté au défi d'optimiser son processus de prédiction de la demande de ses produits. Ce modèle a permis de prédire la demande d'unités pour tous ses produits à 12 mois, transformant un processus manuel en une opération automatisée et efficace.

Cas d'utilisation réussis de l'IA dans l'allocation optimale des ressources

L'IA, en analysant de grands volumes de données, révèle également des schémas et tendances cachés. Cela permet aux entreprises de distribuer les ressources de manière plus intelligente et stratégique, maximisant le rendement et minimisant les coûts inutiles. De plus, elle fournit des informations en temps réel pour des ajustements opérationnels précis et rapides, et identifie et résout les goulots d'étranglement dans les processus d'entreprise.

Dans un cas d'utilisation pratique de l'IA, nous avons appliqué ce principe au service des urgences 112 de Catalogne. Le défi était d'assurer la disponibilité constante des ressources. Grâce à une analyse des corrélations entre les incidents et les données externes, telles que les informations météorologiques et les schémas lors d'événements extrêmes, nous avons développé un système de gestion intégral. Ce système comprend deux applications pour la prévision et le dimensionnement, ainsi que pour les simulations.

En conséquence, l'utilisation des ressources a été optimisée. L'algorithme, en constante évolution, a atteint une précision de 93%. Cela a conduit à une augmentation significative de la satisfaction citoyenne.

Casos de succès avec l'IA dans l'optimisation des recommandations de produits au point de vente

Un autre facteur à prendre en compte avec l'IA est que, en analysant de grandes quantités d'informations, elle peut également générer des recommandations personnalisées qui s'alignent avec les besoins et préférences de chaque client. Cette personnalisation non seulement améliore l'expérience d'achat, mais augmente également la probabilité de ventes. De plus, l'IA est capable d'identifier des modèles dans le comportement des clients et prévoir les intérêts futurs pour les produits.

Dans un cas de succès spécifique de l'IA, nous avons appliqué cette technologie dans une entreprise de produits chimiques pour l'automobile et la construction. Nous avons développé une solution d'analyse de données avec l'IA qui a fourni une vision plus exhaustive à l'équipe de vente. L'algorithme de recommandation de SEIDOR a été intégré à la fois sur le site web et dans le CRM, fournissant aux commerciaux des informations actualisées sur les modèles de comportement des clients. En conséquence, le volume moyen de commandes a augmenté et une augmentation significative des ventes a été réalisée.

Cas d'utilisation réussis de l'IA dans l'automatisation des processus d'analyse

L'IA, en assumant des tâches répétitives, libère les employés pour se concentrer sur des activités plus stratégiques, ce qui permet de gagner du temps et des ressources et d'améliorer les performances globales de l'entreprise.

Un exemple clair de cette application se trouve chez Almirall, une entreprise pharmaceutique reconnue, qui cherchait à automatiser les processus de qualité dans ses usines de production. Nous avons développé pour eux une plateforme d'automatisation qui générait des rapports de qualité, incluant des transformations de données et des graphiques pertinents, respectant les normes et appliquant des procédures statistiques de contrôle de qualité. Cette mise en œuvre a entraîné une réduction significative des erreurs humaines et a permis à l'équipe d'Almirall de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Casos de succès avec IA dans l'optimisation des stocks

Comme nous l'avons déjà anticipé, l'IA analyse de grands volumes de données pour identifier des schémas et des tendances sur le marché et dans les ventes, ce qui facilite la prise de décisions informées sur les niveaux adéquats de stock. Cela assure de satisfaire la demande des clients sans encourir d'excès ou de déficits de stock. De plus, l'IA permet des ajustements en temps réel des stratégies de stock, s'adaptant aux changements des conditions du marché et aux besoins des clients, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle et réduit les coûts liés à une gestion inefficace des stocks.

Un exemple pratique s'est produit avec un client du secteur alimentaire, spécialisé dans les snacks, les chips et les fruits secs. Cette entreprise faisait face à des problèmes de gestion et de fonctionnalité de son entrepôt, avec une distribution de produits peu efficace et une pénurie de ressources. SEIDOR a mis en place un modèle d'entrepôt digitalisé qui organisait les produits en se basant sur l'historique des commandes et un algorithme qui optimisait l'emplacement des marchandises en tenant compte du type de produit et de son historique. En conséquence, une réduction de 20% de la distance de parcours a été obtenue durant le processus de picking, réduisant également le temps requis et augmentant la capacité des ressources.

DELFOS by SEIDOR. Comment passer de l'interprétation des données à leur conversation

Nous espérons que ces cas de succès de l'IA appliquée à l'analyse des données vous ont aidé à mieux comprendre les possibilités offertes par cette puissante technologie dans une entreprise. Et si ces applications vous ont surpris, que diriez-vous s'il existait une manière de parler directement avec vos données ?

DELFOS by SEIDOR est une plateforme d'IA avancée conçue pour optimiser l'interaction avec les données et les documents d'entreprise. Il s'agit d'un oracle qui permet aux utilisateurs d'interagir en langage naturel avec les processus.

DELFOS by SEIDOR s'intègre à vos autres systèmes et analyse tous vos documents et tout matériel multimédia dont vous disposez, afin que vous puissiez tirer le meilleur parti de vos données, en extrayant des informations comme si c'était une personne.

Cet outil offre l'automatisation des tâches, l'analyse avancée des données et améliore la communication avec les clients, étant totalement configurable et extensible selon les besoins de l'entreprise. Compatible avec de nombreux systèmes tels que SAP et Salesforce, DELFOS permet des requêtes en langage naturel, en se concentrant sur la sécurité et la confidentialité des données. Ses caractéristiques incluent :

1. Automatisation avancée et analyse des données, améliorant l'interaction avec vos autres systèmes.
2. Assistant Naturel dynamique pour une interaction interne et externe intuitive.
3. Priorité à la sécurité et à la confidentialité des données, sans partager d'informations avec des tiers.
4. Flexibilité pour le télétravail, accessible en tant que service SaaS dans le cloud ou sur site.
5. Hyperpersonnalisation dans le support et la formation à partir de documents d'entreprise.
6. Création de contenus d'entreprise de haute qualité, adaptés à des besoins spécifiques.

Nous avons plus de 25 ans d'expérience et plus de 2 500 clients qui ont pu attester de notre efficacité. Notre équipe Data & Analytics est à votre disposition pour ces applications et tout autre besoin que votre entreprise pourrait avoir.

Ne tardez plus et profitez du potentiel de l'IA. Voulez-vous que votre entreprise soit le prochain cas de succès ?