Le problème
Pour une proposition, un senior reconstitue le périmètre, les prestations, le prix et les hypothèses. Une fois le devis accepté, une partie est ressaisie ailleurs. Le prix se calcule selon vos règles. L'IA rédige, l'associé valide. L'IA ne fixe jamais un tarif.
Chaque ressaisie est une occasion d'écart entre le CRM, le devis et la facture. Et chaque proposition mobilise un senior pour un travail de reconstitution.
Ce que nous mettons en place
D'abord un calculateur sans IA, validé par la finance. Ensuite la rédaction, la connexion au CRM et la génération du document. Le calcul du prix reste une règle, pas une suggestion.
- // 6 étapes, dans cet ordre. Ce qui en sort, en commentaire.
- Un calculateur sans IA→jours, tarifs, remises autorisées et marge // le calculateur de prix
- Validé par la finance→le calcul du prix reste une règle, pas une suggestion // les règles de prix validées
- La rédaction→l'IA rédige la proposition // la proposition rédigée
- La connexion au CRM→le client et ses paramètres repris sans ressaisie // les données reprises du CRM
- La génération du document→prêt pour la validation de l'associé // le document de proposition
- Le devis, après validation→créé seulement après validation de l'associé // le devis créé, prix approuvé par un humain
Avant, après
Ce qu'on mesure
Chaque indicateur part d'un point de départ mesuré chez vous, avant de toucher à quoi que ce soit. Les chiffres ci-dessous sont les cibles du pilote.
- Délai entre la demande et la propositionMesuré sur 30 propositions−50 %
- Ressaisie d'une même donnée0sur le flux couvert
- Propositions conformes aux règles de prix100 %
- Corrections dues aux écarts entre CRM et devis−80 %
- Prix décidé par l'IA0
Le cadre
Notre lecture. Mise en place moyenne, risque moyen.
Le critère de succès
Le temps de devis divisé par deux, aucune double saisie sur le flux ciblé, 100 % des règles de prix testables respectées et le prix final toujours approuvé par un humain.
Le critère écrit au départ du pilote
Dans les sept cas, la même règle : l'IA prépare, un humain tranche.
- Lire une source autorisée
- Extraire
- Résumer
- Proposer
- Trancher
- Modifier un montant ou un prix
- Envoyer quelque chose au client
- Donner un avis définitif
- Changer un droit d'accès
Accès. Les données et les permissions nécessaires, pas davantage.
Repères du secteur
Trois repères publics, datés et reliés à leur source. Ils situent le contexte ; ce ne sont pas des résultats ILEV.
- 10 %Étude · Insee Première n° 2061, juillet 2025
des entreprises implantées en France déclarent utiliser au moins une technologie d'IA en 2024, quatre points de plus qu'en 2023.
Source ↗ - 17 %Étude · Insee Première n° 2061, juillet 2025
des entreprises des activités spécialisées, scientifiques et techniques, dont les activités juridiques et comptables, utilisent l'IA en 2024 (14 % en 2023).
Source ↗ - 13,5 %Repère externe · Eurostat, janvier 2025
des entreprises de l'Union européenne de 10 salariés ou plus ont utilisé des technologies d'IA en 2024, contre 8 % en 2023.
Source ↗
Questions fréquentes
D'où viennent les chiffres de cette page ?
Trois niveaux de preuve, jamais mélangés. Mesuré : un chiffre constaté chez un client ILEV, avant et après, avec sa source. Observé : un constat de terrain, en formation ou en diagnostic, qui n'est pas chiffré client par client. Cible de pilote : l'objectif fixé au départ et mesuré pendant le pilote. Une cible, pas un acquis. Ici, tous les chiffres sont des cibles fixées au départ du pilote.
Faut-il un outil sur mesure ?
Si un outil existant suffit, nous le disons : le sur-mesure ne se justifie que s'il apporte un vrai avantage.
Que fait l'IA seule, et que ne fait-elle jamais seule ?
Dans les sept cas, la frontière est la même. L'IA lit, extrait, résume et propose. Un humain décide dès qu'il s'agit de trancher, de modifier un montant ou un prix, d'envoyer quelque chose à un client, de donner un avis définitif ou de changer un droit d'accès. Chaque outil n'accède qu'aux données et aux permissions dont il a besoin, pas davantage.
Comment se déroule un pilote ?
Nous partons d'une tâche coûteuse, nous mesurons le point de départ, nous mettons en place le niveau d'IA le plus simple qui l'améliore, nous formons l'équipe, puis nous mesurons le résultat. Huit semaines, six étapes : diagnostic, conception, prototype, pilote, mesure, décision. Les cas les plus simples peuvent tourner en conditions réelles avant la huitième semaine ; les huit semaines servent surtout à mesurer assez longtemps.
Comment savoir si un pilote vaut la peine chez nous ?
Le diagnostic remplace l'exemple par vos propres chiffres : le nombre de collaborateurs concernés, le temps gagné par semaine et ce que ce temps vaut chez vous. Nous ne lançons un pilote que si ce calcul, fait sur vos données, le justifie.