Découvrez comment nous avons accompagné des PME, ETI et cabinets d'expertise comptable dans leur transformation data. Chaque projet est unique, mais la méthode est la même : partir du problème métier, pas de la technologie.
Nous avons sélectionné 3 cas représentatifs de notre clientèle : une PME industrielle confrontée à un turnover massif, un cabinet d'expertise comptable en quête de pilotage de sa charge, et une ETI de services cherchant à automatiser son onboarding. Chaque contexte est unique, mais la démarche est identique : partir du problème RH, y apporter une réponse data, et mesurer l'impact business.
Ces projets ont été menés avec notre méthodologie en 4 étapes : Écoute, Diagnostic, Construction, Autonomie. À chaque fois, le client est devenu 100% autonome à la fin de la mission.
Une PME industrielle de 200 salariés, dont 120 en production, fait face à un taux de turnover de 40% dans ses ateliers. Chaque départ coûte en moyenne 15 000€ en recrutement et formation. La direction prend des décisions à l'intuition : "C'est sûrement les salaires", "C'est le manager X". Aucune donnée pour trancher.
Enjeu financier : 600 000€ de coûts directs liés au renouvellement des équipes chaque année.
Étape 1 — Nettoyage des données : Le SIRH était mal alimenté (motifs de départ classés en "Autre", dates incohérentes). Nous avons mis en place un processus de nettoyage et standardisé les libellés.
Étape 2 — Analyse exploratoire : Nous avons croisé 3 ans d'historique : ancienneté, manager, service, salaire, distance domicile-travail, nombre de formations. Résultat : le salaire n'était PAS le facteur principal. Le manager et la distance l'étaient.
Étape 3 — Modèle prédictif : Nous avons construit un modèle de machine learning (Random Forest en Python) qui identifie les salariés à risque de départ dans les 6 mois avec 78% de précision.
Étape 4 — Tableau de bord : Déploiement d'un TDB Streamlit qui affiche en temps réel les salariés à risque et les facteurs associés.
Turnover en production : passé de 40% à 28% en 6 mois (-12 points).
Économie annuelle : 180 000€ sur les coûts de recrutement et formation.
ROI du projet : investissement de 6 500€, retour atteint en 5 mois.
Effet collatéral : les managers ont été formés à l'utilisation du TDB et ont adapté leur management en fonction des signaux faibles détectés.
Durée du projet : 4 semaines · Budget : 6 500€ · Technologies : Python, scikit-learn, Streamlit
Un cabinet d'expertise comptable de 120 collaborateurs (experts-comptables, chefs de mission, collaborateurs, assistants) fait face à un double problème : des chefs de mission en burn-out et une incapacité à piloter la rentabilité réelle par dossier. Les données de temps sont saisies dans un outil de pointage, mais personne ne les exploite. Les associés décident des promotions et des recrutements à la "sensation".
Enjeu : fidéliser les talents dans un marché tendu pour les métiers comptables, et optimiser la rentabilité des missions.
Étape 1 — Structuration des données : Nous avons consolidé 3 sources : l'outil de pointage, le SIRH (Silae) et le logiciel de facturation. Les formats étaient hétérogènes, nous avons utilisé Power Query pour automatiser la consolidation.
Étape 2 — Modélisation : Construction d'un modèle en étoile avec 4 tables de dimensions (collaborateurs, missions, clients, périodes) et 2 tables de faits (temps saisi, facturation).
Étape 3 — Tableau de bord Power BI : Création d'un TDB Power BI avec Row Level Security : chaque chef de mission ne voit que ses dossiers, les associés voient la vue consolidée.
Étape 4 — Indicateurs clés : Charge par collaborateur, taux de réalisation, rentabilité par mission, ancienneté moyenne par niveau, taux de transformation des collaborateurs en chefs de mission.
Gain de temps : 4h/semaine par gestionnaire (fin des consolidations Excel manuelles).
Détection proactive : identification de 3 chefs de mission en surcharge chronique avant leur burn-out. Plan de réorganisation mis en place.
Rentabilité : mise en évidence de 15% de missions déficitaires, renégociées ou arrêtées. Impact estimé : +80 000€ de marge annuelle.
Fidélisation : le suivi des anciennetés et des perspectives de promotion a contribué à réduire le turnover des collaborateurs de 8 points en 1 an.
Durée du projet : 3 semaines · Budget : 4 800€ · Technologies : Power Query, Power BI, Silae API
Une ETI de services de 500 salariés, en forte croissance (+50 embauches/an), fait face à deux défis : un processus d'onboarding chronophage (12h par embauche, documents dispersés, questions répétitives des nouveaux arrivants) et une obligation de mise en conformité avec l'AI Act pour ses outils RH existants.
Enjeu : améliorer l'expérience collaborateur dès l'arrivée, et sécuriser juridiquement les usages d'IA dans les processus RH.
Étape 1 — Cartographie des processus : Audit complet de l'onboarding. Identification de 47 tâches, dont 32 étaient répétitives et à faible valeur ajoutée.
Étape 2 — Workflow automatisé : Mise en place d'un workflow Make qui orchestre les tâches : envoi automatique des documents, création des accès informatiques, planification des rendez-vous d'intégration, relances.
Étape 3 — Chatbot RH RAG : Développement d'un chatbot RH basé sur une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation). Le bot est entraîné sur la base documentaire interne : conventions collectives, notes de service, procédures RH, FAQ. Il répond aux questions des salariés en citant ses sources.
Étape 4 — Conformité AI Act : Documentation du chatbot selon les exigences de l'AI Act (transparence, registre d'activités, surveillance humaine). Formation des équipes RH aux obligations réglementaires.
Onboarding : temps réduit de 12h à 2h par embauche (-83%).
Chatbot RH : 80% des questions de niveau 1 traitées automatiquement (congés, mutuelle, procédures). Gain estimé : 8h/semaine pour l'équipe RH.
Satisfaction nouveaux arrivants : note eNPS passée de +12 à +48 en 3 mois.
Conformité : audit AI Act complet, documentation à jour, aucun risque juridique identifié.
Durée du projet : 5 semaines · Budget : 8 500€ · Technologies : Make, LangChain, Claude, bases vectorielles
On ne parle jamais de technologie lors du premier échange. On parle de votre réalité : turnover, charge, onboarding, conformité. 45 minutes pour comprendre vos enjeux.
Audit croisé de votre maturité RH et data. Identification des quick wins et des chantiers structurants. Devis détaillé sous 5 jours.
Sprints d'une semaine, livraisons progressives, points d'étape hebdomadaires. Vous voyez l'avancée concrète du projet à chaque étape.
Documentation complète, formation de vos équipes (2 à 4h), support pendant 1 mois. Vous êtes 100% autonomes à la fin de la mission.
> Détails complets de notre méthode : Découvrir la méthodologie →
> Ces 3 cas clients illustrent parfaitement cette double compétence : dans chaque projet, nous avons traduit un problème métier en solution technique, puis formé les équipes RH pour qu'elles s'approprient l'outil. C'est cette approche qui explique le ROI moyen de x25 sur nos 12 derniers projets.
Conception de TDB sur Excel, Power BI ou Python. De l'audit des données à la formation des utilisateurs.
Découvrir →Déploiement de chatbots RAG, modèles prédictifs, analyse de texte sur les entretiens annuels.
Découvrir →Workflows automatisés, onboarding, gestion des congés, entretiens annuels. Gain moyen : 8h/semaine.
Découvrir →Audit de vos systèmes IA, documentation, mise en conformité RGPD et AI Act avant août 2026.
Découvrir →Entre 3 et 8 semaines selon la complexité. Un tableau de bord Power BI opérationnel se déploie en 2 à 3 semaines. Un projet d'analyse prédictive avec Python nécessite 4 à 6 semaines. Chaque projet est découpé en sprints d'une semaine avec des livraisons progressives.
Oui. Nos cas clients couvrent des structures de 80 à 500 salariés : PME industrielles, cabinets d'expertise comptable, ETI de services. Nous adaptons notre approche à votre réalité : Excel + Power Query pour les plus petites, Power BI et Python pour les plus matures.
Sur nos 3 derniers projets, le ROI mesuré varie de 15 à 30 fois l'investissement initial. Exemple : un projet à 6 500€ a généré 180 000€ d'économies annuelles sur les coûts de recrutement. Le retour sur investissement est généralement atteint en moins de 6 mois.
Non. Nous livrons des solutions clés en main avec documentation complète, formation de vos équipes (2 à 4h) et support pendant 1 mois. Notre objectif est votre autonomie totale : vous devez pouvoir utiliser et maintenir les outils après notre intervention.
Vos données restent chez vous. Nous privilégions les solutions on-premise ou cloud européen. Nous sommes conformes au RGPD et à l'AI Act. Chaque projet inclut une clause de confidentialité et un accord de traitement de données.
Nous échangeons sur votre contexte, vos outils, vos données. Vous repartez avec un diagnostic clair et des pistes d'action, que nous travaillions ensemble ou non.