ALLÉE 02 · IA OPÉRATIONNELLE
IA opérationnelle
De vos flux réels
à des agents IA en service.
Je fiabilise vos données et vos règles métier, je pilote la construction des agents IA avec des partenaires techniques, et je reste jusqu'à l'adoption par vos équipes.
Une IA qui tient parce que les opérations tiennent d'abord.
Lundi matin, 8 h.
Vous découvrez trois jours de retard accumulés.
Vous compilez à la main cinq fichiers Excel.
Vous appelez chaque chef d'équipe pour savoir où on en est.
Deux heures plus tard, votre vision est déjà obsolète.
Vous vous reconnaissez ? Parlons-en.
Du terrain à l'agent IA
Pas un prototype de plus. Un agent IA qui tourne dans votre entrepôt.
Les éditeurs et intégrateurs d'agents IA partent du principe que vos données et vos règles métier sont prêtes. Sur le terrain, c'est rarement le cas : référentiels incohérents, exceptions jamais documentées, fichiers Excel parallèles. C'est là que j'interviens. Je pilote ensuite la construction des agents avec des partenaires techniques, jusqu'à leur adoption par vos équipes.
Fiabiliser les données
Ce qui se passeNettoyage des référentiels articles et emplacements, historiques ERP et WMS, exceptions jamais documentées.
QuiChal-Michel
Livrable : Inventaire des données et niveau de fiabilité.
Lire les flux et les décisions
Ce qui se passeCartographie des flux et des décisions quotidiennes à fort enjeu : aléas fournisseurs, transferts de stock, arbitrages de commandes.
QuiChal-Michel
Livrable : 1 à 3 cas d'usage chiffrés, avec go ou no go.
Unifier les règles métier
Ce qui se passeQui décide quoi, règles métier, circuits de validation, rôle et garde-fous de chaque agent.
QuiChal-Michel et le partenaire technique
Livrable : Cahier des charges métier des agents.
eXécuter
Ce qui se passeLe partenaire technique construit l'agent sur vos systèmes existants. Tests terrain, formation des chefs d'équipe et mesure de l'impact.
QuiPartenaire technique, puis Chal-Michel
Livrable : Agent en service, tableau de bord d'impact, équipes autonomes.
Sans refondre votre système d'information
L'agent recommande, votre équipe décide. Chaque recommandation est explicable.
Démarrer petit, prouver, étendre, avec un go ou no go entre chaque lot
Vos équipes construisent la solution avec nous
Exemples de cas d'usage
- Réapprovisionnement et aléas fournisseurs
- Stocks et transferts entre sites
- Priorisation de la préparation et des expéditions
- Assistant opérateurs : procédures WMS et accueil des intérimaires
Exemples indicatifs, définis au cas par cas lors du cadrage.
Construction technique : un écosystème de partenaires spécialisés, mobilisé selon votre besoin. Un seul interlocuteur du cadrage à l'adoption.
Une IA qui tient parce que les opérations tiennent d'abord.
Réserver un cadrage terrainLa mémoire de votre entreprise
MÉMOIRE · ESPACE ÉQUIPEEXEMPLE ILLUSTRATIF
Vos outils restent. L'IA s'y branche.
Les IA, selon votre besoin
- Claude
ChatGPT- Gemini
- Grok
Mistral
Copilot
Les logiciels que vous avez déjà
- SAP
- SAP EWM
- Sage X3
- WMS
- TMS
- Excel
Power BI- Salesforce
- Messagerie
Sans refondre votre système d'information. Connexions via MCP ou API, si vos versions, licences et droits le permettent. Les données utilisées et les droits d'accès sont validés avec vous avant toute connexion. Marques citées sans partenariat officiel.
Exemples d'usages
Stocks et transferts entre sites
Priorisation de la préparation et des expéditions
Assistant opérateurs
Procédures WMS et accueil des intérimaires
Lecture automatique des bons de livraison
Prévision de charge
Exemples indicatifs, définis au cas par cas lors du cadrage.
Ce que l'IA fait bien
- Détecter les anomalies
- Anticiper les volumes
- Préparer reportings et synthèses
- Structurer des données dispersées
Ce qu'elle ne fera jamais
- Remplacer l'expérience terrain
- Compenser une organisation mal structurée
- Motiver des équipes épuisées
- Créer de la donnée là où il n'y en a pas
- Décider à votre place
Deux façons de commencer
Manager d'entrepôt augmenté
Donnez à vos managers d'entrepôt du temps pour piloter.
Stack IA Opérationnel
Vos équipes ont découvert l'IA. Et lundi matin, ça change quoi ?
Un seul interlocuteur, du cadrage à l'adoption
Vous repartez avec :
- L'état réel de vos données
- 1 à 3 cas d'usage chiffrés
- Un agent en service et un tableau de bord d'impact
- Des équipes autonomes
Démonstration
Posez une vraie question logistique.
L'agent ci-dessous est celui que je déploie en mission. Ici sans accès à vos données.
Cadre d'analyse appliqué
- FVérifier la fiabilité des données avant d'interpréter
- LIdentifier les causes probables, pas les symptômes
- UFormuler ce qui est actionnable par les équipes
- XProposer des leviers mesurables
Démonstration sans accès à vos données. En mission, l'agent est connecté à votre WMS et paramétré selon vos règles métier.
TESTEZ VOTRE SITUATION
Où en est votre logistique ?
Mini-diagnostic1 / 10
Vos flux logistiques sont-ils stables et prévisibles au quotidien ?
FAQ
Questions fréquentes
Oui, à condition que les flux physiques et les données soient d'abord fiables. Une PME peut gagner sur les prévisions de stock, la détection d'anomalies, l'automatisation de tâches répétitives — mais une IA posée sur un process instable ne tient pas. On stabilise d'abord, on outille ensuite.
Par un diagnostic terrain de 2 à 4 semaines qui cartographie les flux, l'état réel des données (WMS, ERP), les points de friction et le niveau de maturité digitale. Ce diagnostic aboutit à un plan d'actions priorisé — souvent 80% de fiabilisation, 20% d'IA au démarrage.
Non, mais il faut accepter de les nettoyer avant. La phase Lire de F.L.U.X™ sert précisément à ça : identifier les KPI utiles, corriger les référentiels, structurer les remontées WMS/ERP. Sans cette étape, aucun modèle IA ne tiendra en production.
Le partenariat avec Rainer School permet de proposer des parcours de formation IA orientés managers et équipes logistiques : IA opérationnelle, lecture des données, prompts métier. Formations 80% pratique, adaptées aux réalités PME/ETI.