OLING accompagne les entreprises et organisations publiques dans leur transformation par l’intelligence artificielle, de l’audit et de la stratégie à l’intégration opérationnelle, au management des organisations et au pilotage de la performance.
Notre approche associe conseil en organisation, AMOA, ingénierie, Data, intégration SI et gouvernance. Nous partons d’un processus métier, de ses acteurs et de ses contraintes pour concevoir un dispositif utile, contrôlable et exploitable. Les programmes ERP, CRM, GMAO, Finance et BI fournissent le cadre dans lequel l’IA doit s’intégrer.
Identifier où l’IA peut créer de la valeur, ce que votre organisation peut réellement déployer et dans quel ordre investir. OLING construit un diagnostic de maturité et un schéma directeur IA reliés aux priorités de l’entreprise.
Transformer un processus avec l’IA exige de revoir le travail, les responsabilités et le management. OLING relie la conception du modèle opérationnel cible aux réalités des équipes, aux applications métiers et aux objectifs de performance.
Sécuriser les décisions du maître d’ouvrage, du besoin métier à la mise en service. OLING transpose son expérience AMOA ERP, Finance, CRM, GMAO et BI aux projets IA, avec une sélection indépendante des solutions et une recette fondée sur des preuves.
Intégrer l’IA aux applications existantes avec une architecture exploitable, sécurisée et réversible. OLING réalise les études techniques, l’assistance technique et l’intégration nécessaires pour relier les modèles aux processus et aux données de l’entreprise.
Organiser une utilisation maîtrisée de l’IA, avec des responsabilités claires et des contrôles proportionnés. OLING articule gouvernance IA, AI Act, RGPD, cybersécurité et système de management de l’IA selon ISO/IEC 42001.
Donner un responsable, un rythme et une trajectoire au programme IA. OLING intervient en direction de programme ou comme responsable IA à temps partagé, au service de la direction générale, des métiers et de la DSI.
Préparer les revues de performance, rapprocher les indicateurs et explorer des scénarios sans confondre synthèse et décision.
Réduire la charge de traitement et fiabiliser les contrôles sans déléguer la validation comptable ou le paiement à un modèle.
Qualifier les demandes, assister les réponses et mieux comprendre les réclamations en gardant une relation client maîtrisée.
Faciliter l’accès aux procédures RH et alléger l’administration tout en protégeant les personnes et leurs données.
Aider les techniciens à trouver la bonne information, structurer les comptes rendus et anticiper les incidents lorsque les données le permettent.
Préparer les contrôles et relier les preuves aux exigences sans automatiser le jugement de l’auditeur.
Retrouver une information fiable dans les documents internes et rendre les connaissances accessibles aux personnes habilitées.
Enrichir les analyses et les prévisions sans perdre la maîtrise des définitions, des calculs et de la qualité des données.
Exemple de processus cible : une demande client arrive dans le CRM. Un agent classe la demande, recherche les éléments autorisés et prépare un brouillon avec ses sources. Le conseiller vérifie le contexte, corrige et valide l’envoi. Le manager suit les corrections, le temps total et les escalades. Si les données manquent ou si le besoin dépasse le périmètre, le dossier revient au circuit humain. Ce scénario illustre la méthode ; il ne décrit pas un déploiement client attesté.
Analyser l’organisation, les activités, les acteurs, les données et le SI. Observer le travail réel et les difficultés avant de choisir une solution.
Comparer valeur métier, faisabilité et risques. Définir une situation de référence, un responsable métier et les conditions de succès de chaque cas d’usage.
Décrire le processus cible, l’architecture, les interfaces, les responsabilités, les validations humaines et les indicateurs.
Tester un pilote sur des situations représentatives, y compris les erreurs. Comparer la qualité, les coûts et l’utilité aux critères convenus.
Intégrer aux applications, organiser la recette et le retour arrière, former les utilisateurs et accompagner les managers.
Suivre les bénéfices, les erreurs, les coûts, l’adoption et les incidents. Réexaminer régulièrement les modèles, les données et les contrôles.
Règles et workflows pour les tâches déterministes ; machine learning pour les prédictions fondées sur l’historique ; RAG pour les réponses documentaires sourcées ; agents pour des séquences d’actions contrôlées. Nous évaluons la qualité des données, les habilitations, les interfaces, les coûts et les conditions d’exploitation avant de retenir une architecture cloud, privée ou hybride.
Eau et assainissement, ports, transport et logistique, industrie, négoce et distribution, collectivités et organismes de formation : les contraintes métier, la criticité des données et les conditions d’exploitation orientent le cadrage. Les expériences d’AMOA, de processus et de conformité sont distinguées des missions IA confirmées. Sécurité, protection des données et supervision humaine traversent les six étapes.
Un inventaire des usages, un diagnostic des données, du SI et de l’organisation, une analyse des processus et une priorisation des cas d’usage. La restitution précise les risques, les prérequis et une trajectoire d’investissement.
Définir une tâche précise, vérifier les données et les API, séparer lecture et écriture, puis tester un connecteur avec des droits limités. Les écritures et décisions engageantes disposent de validations, de journaux et d’un retour arrière.
Limiter leurs outils et leurs autorisations, tester des situations adverses et les erreurs, imposer des validations humaines adaptées et superviser les actions. Un agent doit pouvoir s’arrêter et transmettre un cas à une personne.
Comparer les résultats à une situation initiale : qualité, délai total, coûts complets, adoption et incidents. Mesurer le temps de contrôle et les erreurs, pas seulement le nombre de réponses générées.