Analyse automobile
DNAEksper
Un système qui analyse les fichiers logiciels des calculateurs et produit un rapport d'expertise structuré.
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Solutions d'IA · Ankara
L'IA ne doit pas être une démo, mais une pièce qui fonctionne.Solutions d'IA
Nous plaçons l'IA au cœur du travail, là où se prennent les décisions : un assistant qui répond aux clients, un flux qui extrait les données des documents, un modèle qui repère les signes avant-coureurs d'une panne.
Traitement de documentsAssistant conversationnelClassificationPrévisionVision par ordinateurValidation humaine
La plupart des projets d'IA restent bloqués au stade d'une démo impressionnante. Ce qui fonctionne en présentation casse une fois dans le travail quotidien : les données réelles sont désordonnées, les utilisateurs écrivent des choses inattendues et personne n'a défini ce qui se passe en cas d'erreur.
Voici ce que nous regardons : à quelle décision sert la sortie du modèle, que se passe-t-il quand elle est fausse, et qui s'en aperçoit ? Aucun modèle ne passe en production tant que ces trois questions n'ont pas de réponse.
Si cela vous parle
- L'équipe lit les factures ou documents entrants et les saisit à la main.
- Le support répond chaque jour aux mêmes questions.
- Le savoir existe dans l'entreprise, mais trouver le bon document passe par demander à quelqu'un.
- Les demandes et e-mails entrants sont lus à la main et transmis à la bonne équipe.
- L'IA a été testée ; la démo était belle mais elle n'est jamais entrée dans le quotidien.
Ce que cela couvre
Extraction de données de documentsDonnées structurées extraites de factures, bons de livraison, devis et documents techniques. Les résultats peu fiables passent en validation humaine.
Assistant conversationnelUn assistant qui travaille sur les documents de l'organisation, cite ses sources et dit quand il ne sait pas.
Classification et routageDemandes, déclarations de panne ou e-mails orientés automatiquement vers la bonne équipe.
Maintenance prédictiveSignaux d'usure à partir de mesures de vibration, température et courant. Ordre de travail automatique en cas de dépassement de seuil.
Point de validation humainePour une décision critique, le processus passe la main à une personne. Le robot prépare, l'humain valide, le système termine.
Mesure et surveillanceLa performance du modèle sur le terrain est mesurée en continu ; la dégradation ne passe pas inaperçue.
Scénarios d'usage
Exemples indicatifs ; ils se précisent lors de l'étude de votre situation.
DocumentsDe la facture reçue à l'écritureFournisseur, montant, taxes et lignes sont extraits d'un PDF ou d'un scan ; les champs peu fiables sont signalés pour validation et l'enregistrement validé part en comptabilité.
SupportClasser et orienter les demandesUn e-mail ou formulaire entrant est classé par sujet, l'urgence est signalée et il arrive dans la file de la bonne équipe ; les cas incertains restent au tri manuel.
InterneUn assistant qui connaît vos procéduresUn collaborateur pose une question sur une procédure qualité ou un document technique ; la réponse vient avec sa source, et hors des documents l'assistant dit qu'il ne sait pas.
DNAEksper — écrans
DNAEksper — page →
Ce que nous livrons
- ✓Définition du point de décision alimenté par le modèle et du coût d'une erreur
- ✓Rapport de performance mesuré sur vos données existantes
- ✓Flux pilote fonctionnant avec un écran de validation humaine
- ✓Suivi et retour d'expérience où chaque sortie est journalisée
- ✓Document de flux de données : où elles sont traitées et où elles vont
Notre démarche
1 · Trouver le point de décisionOn précise à quelle décision servira la sortie du modèle.
2 · Réalité des donnéesCe qui existe, sa propreté, s'il est annoté. La plupart des projets se redessinent ici.
3 · Pilote restreintMise en œuvre sur un seul processus, avec validation humaine.
4 · Ouverture progressiveÀ mesure que la performance est mesurée, la part de décisions automatiques augmente.
Quand c'est le bon choix
- Vous avez un travail volumineux, répétitif et dont le résultat est vérifiable.
- On peut mettre en place un flux où une personne repère une sortie erronée.
- Vous disposez d'exemples passés du travail (documents, enregistrements, réponses).
Quand ce n'est pas le bon choix
- Si une décision aux erreurs irréversibles doit être prise de façon entièrement automatique.
- Si une règle ou une simple requête résout déjà le problème — pas besoin de modèle.
- Si les données ne doivent jamais sortir de l'entreprise et qu'aucune infrastructure interne ne peut être allouée ; cela réduit le périmètre, à discuter dès le départ.
Produits phares pour ce secteur
Questions fréquentes
Nos données sortent-elles pour entraîner le modèle ?+
C'est fixé par écrit au début du projet. Quand les données ne doivent pas sortir, on privilégie des modèles exécutés sur site ; si un service externe est utilisé, les données transmises sont clairement définies.
Que se passe-t-il si le modèle se trompe ?+
La conception le prévoit : les sorties peu fiables passent en validation humaine, les décisions critiques ne sont pas appliquées automatiquement et chaque sortie est enregistrée. Pouvoir repérer une erreur compte autant que la précision du modèle.
Fonctionne-t-il avec nos propres données ?+
Oui, les montages efficaces reposent généralement sur les documents et enregistrements de l'organisation. Un assistant qui répond avec des connaissances générales ne sert à rien sur la plupart des questions métier.
Parlons de ce sujet.
Écoutons votre situation actuelle et définissons ensemble par où commencer.