Cas d'usage validés
Génération devis, scoring leads, transcription appels, OCR factures, qualification BANT, résumé CR. Tous testés en production.
Confidentialité maîtrisée
Modèles privés (Mistral, Llama on-premise) ou OpenAI/Anthropic via Azure EU, selon votre niveau de sensibilité données.
Coût maîtrisé
Cache, batching, choix de modèle adapté à chaque tâche. Optimisation continue pour rester rentable.
Reversible
Si l'IA n'apporte pas la valeur promise, on désactive et on rend la main. Sans rupture de service.
L'IA au quotidien des employés : 8 cas d'usage qui paient
Voici les 8 cas d'usage IA × Dolibarr qui ont généré le plus de ROI chez nos clients :
1. Génération de devis depuis un brief libre (mail client, transcription appel) — gain : 30 min par devis 2. Scoring agents téléphoniques (analyse sémantique des appels, KPIs qualité) — gain : +18 % taux de transformation 3. Qualification BANT automatique des leads entrants — gain : -60 % de leads non qualifiés en pipeline 4. Résumé de comptes-rendus de réunion (depuis transcription) avec actions et propriétaires — gain : 1h par CR 5. OCR factures fournisseurs + pré-saisie comptable — gain : 70 % du temps de saisie 6. Réponse assistée aux emails clients (suggestion contextualisée par historique CRM) — gain : 40 % du temps support 7. Traduction multilingue des fiches produits, devis, factures pour vos clients export 8. Détection d'anomalies sur les flux comptables, stocks, marges — alertes proactives
Chaque cas d'usage est cadré individuellement, mesuré, et désactivable.
Quels modèles IA pour Dolibarr ?
Le choix du modèle dépend de la sensibilité des données, du budget et de la performance attendue :
OpenAI GPT-4o / Anthropic Claude (via Azure ou API) — qualité maximale, coût modéré à la requête. Recommandé pour la majorité des cas d'usage. Données traitées en Europe pour les versions Azure EU et Anthropic EU.
Mistral / Llama on-premise — pour les contextes hyper-sensibles (médical, défense, juridique). Modèles auto-hébergés sur GPU (L40S, A100). Coût d'infrastructure plus élevé mais aucune donnée ne sort.
Modèles spécialisés (OCR Mindee, transcription Whisper, embedding Cohere) — utilisés en complément pour des tâches précises avec de meilleurs ratios qualité/coût.
Nous combinons souvent plusieurs modèles : un modèle léger pour le tri/routing, un modèle puissant pour la génération finale.