Les meilleures agences ChatGPT en France

Nous développons pour la société Turboself un algorithme de prédiction de l’affluence dans les cantines scolaires basé sur un modèle de séries temporelles, permettant de réduire le gaspillage alimentaire.Description du projetTurboself commercialise des solutions matérielles et logicielles à destination des établissements scolaires (4 500 clients en France) : ces solutions sont utilisées quotidiennement par 1.5 millions d’utilisateurs. Turboself a sollicité Galadrim afin de développer un modèle de prédiction de l’affluence dans les cantines, dédié à la réduction du gaspillage alimentaire (30 000 à 40 000€ de pertes par an dans les collèges/lycées selon l’ADEME).Fonctionnalités pharesTravaux de recherche et d’analyse des données : données d’affluence historique de tous les collèges et lycées, données Meteo France, données de présence / absence des professeurs, données des menus (traitement du langage naturel).Entraînements du modèle Prophet (développé par Meta), optimisations itératives.Stack techniqueProphetNumPyPandasPython

Création d'une application complète intégrant de l'intelligence artificielle, ChatGPT, Claude, Sora, banque d'image pour concevoir le premier community manager assisté par intelligence artificielle.Une application Saas avec facturation intégré, éditeur graphique, gestion des comptes clients, génération de texte et d'images par IA, programmation des posts avec connexion aux différents réseaux sociaux...

Matchroom est une progressive web app qui permet aux voyageurs de réserver des hébergements tout en négociant le prix en temps réel.Lorsqu’un utilisateur propose un tarif supérieur au seuil minimum fixé par l’hôtelier, l’offre lui est transmise pour acceptation, refus ou contre-offre.La plateforme est accessible en français et en anglais, et comporte trois espaces utilisateurs :Guests (voyageurs),Hosts (hôteliers),Super-admins (gestion back-office).Matchroom apporte une alternative innovante aux plateformes traditionnelles en permettant aux deux parties de trouver un terrain d’entente gagnant-gagnant.Contexte & enjeuxLe secteur hôtelier est en pleine transformation, avec :une concurrence accrue,une digitalisation massive des réservations,des voyageurs en quête de flexibilité et de bons plans.Matchroom se démarque grâce à un positionnement unique :👉 permettre aux voyageurs de négocier les prix pour accéder à de meilleures offres👉 permettre aux hôteliers de vendre leurs chambres invendues plus efficacementCe modèle répond aux nouvelles attentes du marché tout en maximisant le taux d’occupation des établissements.Notre solutionMayasquad a conçu une PWA complète intégrant :🔄 Négociation dynamique des prixSystème d’offres/contre-offres avec seuils de validation.🌍 Recherche & Parcours utilisateur personnaliséRecherche géographique (Google Places), affichage cartographique, expérience adaptée selon le profil (guest / host).💼 Espace hôteliersGestion des chambres, réservations, dossiers clients et paiements.💻 Back-office StrapiGestion fluide des contenus, multilinguisme et évolutivité.Accompagnement Mayasquad🧭 Cadrage & structurationDéfinition des parcoursAuthentification sécurisée (OTP via Supabase)Back-office modulable pour les admins🎨 UX/UI & conceptionWireframes & maquettes complètesPrix dynamiques, CTA contextuelsRecherches géo localisées, affichage sur carte🛠 Développement & maintenanceIntégration complète Stripe & Stripe ConnectSynchronisation hôtelière via OpenGDSPWA Next.js avec temps réel via SupabaseTMA continue et évolutions fonctionnellesTechnologies utiliséesNext.js (front-end performant, SEO-friendly)Supabase (authentification & temps réel)Strapi (CMS headless)PostgreSQLStripe / Stripe ConnectFirebaseGoogle Maps & Places AutocompleteFonctionnalités principales💬 Négociation de prixOffres, contre-offres, validation automatique selon seuils.📍 Recherche géographique intelligenteFiltres avancés, résultats cartographiés.🏨 Gestion hôtelièreSynchronisation en temps réel via OpenGDS, gestion des réservations, disponibilité, paiements.

Pour aider les utilisateurs à évaluer l’impact environnemental de leurs achats d’équipements d’occasion, nous avons mis en place une orchestration innovante d’agents IA qui génèrent automatiquement des estimations fiables du CO₂ évité, sans nécessiter d’intervention humaine. Développement d’un système coordonné de plusieurs agents IA spécialisés : analyse détaillée du produit, classification, extraction des matériaux, pondération, et choix judicieux des données officielles issues de l’ADEME. Intégration de bases de données environnementales reconnues, telles que celles de l’ADEME, de la DEA, et les facteurs d’émission européens. Élaboration de modélisations pour gérer les cas non couverts par les données officielles, via des méthodes d’analogie et une approche centrée sur les matériaux. Production automatisée, pour chaque produit, d’un rapport complet d’impact environnemental, accompagné d’un score de fiabilité. Résultats clés : Orchestration IA multi-agents permettant d’estimer avec précision le CO₂ évité pour chaque produit : examen, classification, extraction des matériaux, pondération, sélection des facteurs officiels ADEME/DEA, modélisation par analogie, et génération automatique d’un rapport avec score de fiabilité. Réduction du temps de traitement par produit, passant de 10 minutes à seulement 45 secondes. Automatisation totale du processus, sans intervention humaine requise. Outil essentiel permettant de renforcer la confiance des clients grands comptes sur leur performance en matière de RSE.

Contexte Le Groupe Showroomprivé, qui compte 1 200 collaborateurs et a réalisé un chiffre d'affaires de 657 millions d'euros en 2023, occupe la deuxième place parmi les acteurs européens des ventes événementielles en ligne. Showroomprivé a mandaté Galadrim pour évaluer un projet centré sur la génération semi-automatisée de leurs descriptifs produits. L'objectif de cette initiative est de concevoir une solution en intelligence artificielle générative capable de produire près de 40 000 descriptifs mensuels en exploitant les données d'entrée (photos et attributs des produits), tout en assurant la conformité avec les règles spécifiques à chaque marque ou type d’article. Audit Lors de la phase d’audit technique, les équipes de Galadrim ont analysé l’ensemble des besoins exprimés par Showroomprivé, aussi bien d’un point de vue opérationnel que technique. Des entretiens sur site, l’analyse approfondie des données historiques ainsi que des tests de faisabilité ont permis de définir précisément les spécifications fonctionnelles de la solution attendue, ainsi que les fondements de son architecture technique. Solution Aujourd’hui, la solution est pleinement opérationnelle et utilisée quotidiennement par les équipes du client. Elle repose sur des modèles génératifs avancés comme GPT-4o d’OpenAI, qui produisent les descriptifs produits que les opérateurs n'ont plus qu'à valider. Cette solution a permis de réduire par 5 le temps nécessaire à la validation de chaque descriptif, tout en maintenant une maîtrise complète du processus de production. Elle s'est également vue attribuer le prix dans la catégorie e-commerce lors des Top AI Awards du Groupe Ifop (photo). 400 000 contenus générés chaque année via la plateforme 150 formats de contenus différents pris en charge Des gains de productivité estimés à plus de 400 %