Les meilleures agences Intelligence Artificielle en Île-de-France

Qonto voulait que ses équipes puissent interroger leurs propres données avec un LLM, sans exporter des tableaux à la main et sans obtenir des chiffres inventés. Nous avons construit la couche qui rend les données du compte lisibles par un modèle, et le cadre qui dit ce qu'il peut en faire.

Batchcookerz propose un service de batch cooking à domicile : un chef se déplace chez le client pour préparer les repas de la semaine, avec des recettes adaptées, des produits frais et une organisation pensée pour simplifier le quotidien des familles.L’activité repose sur plusieurs étapes opérationnelles à coordonner : confirmation du client, choix des recettes, disponibilités du chef, préparation des courses, suivi des ingrédients, paiement, réalisation de la prestation et retour client.L’objectif était de structurer un système simple et fiable pour piloter les prestations récurrentes, réduire le suivi manuel et sécuriser les étapes clés entre le client, les chefs et l’équipe opérationnelle.

Ramdam est une plateforme augmentée à l'intelligence artificielle qui connecte les marques avec des créateurs de contenu pour produire rapidement des vidéos UGC destinées aux campagnes publicitaires.Heko Lab a accompagné Ramdam sur plus de deux ans, de la transformation de leur MVP No Code en un produit sur mesure robuste et évolutif, jusqu'à la levée de fonds de 3 millions d'euros et l'internalisation de l'équipe technique.

Problème Automatisation des données : informations dispersées L'absence d'automatisation empêche d’obtenir de la visibilité, multiplie les doublons et ralentit le traitement métier. Les équipes réalisent une consolidation manuelle de sources variées, ce qui dégrade la qualité des données et complique la prise de décision. Solution Pipeline IA pour automatiser la gestion des données Le projet implémente une infrastructure unifiée permettant de fiabiliser et enrichir la base alumni. Airbyte gère l’extraction des flux, BigQuery assure le stockage et dbt structure les jeux de données. GPT-4 catégorise les changements, Sentence-BERT élimine les doublons. Les APIs LinkedIn / Sales Navigator fournissent l’enrichissement en temps réel, et n8n automatise les mises à jour. Résultats Réduction des doublons Le taux de doublons est passé de 18 % à 0,8 %, validant l’efficacité du modèle d’embedding. Amélioration de la productivité La durée moyenne des mises à jour est passée de 20 minutes à 45 secondes via les webhooks LLM, économisant 36 heures par mois. Hausse de la fiabilité des profils La proportion de profils à jour a augmenté de 62 % à 95 %, selon un audit interne. Contexte IESEG administre une communauté de plus de 20 000 anciens élèves dont les carrières sont en constante évolution. Les services internes gèrent des sources multiples souvent en doublon, ce qui complique la consolidation des profils. L’automatisation vise à créer un référentiel partagé, fiable, accessible quasiment en temps réel. Problématique Données réparties dans plusieurs bases, absence de vision consolidée Multiplication des doublons et champs obsolètes Mises à jour lentes, réalisées manuellement Incapacité à détecter automatiquement les évolutions de poste Décisions retardées pour les équipes alumni et carrières Difficulté à mesurer l'impact et le retour sur investissement des actions réseaux Solution technique Stack intégrée : Airbyte pour l’extraction, BigQuery comme entrepôt, dbt pour le modeling, le tout sur Google Cloud. Collecte LinkedIn : utilisation d’un crawler maison et de l’API Sales Navigator ; classification en temps réel des changements de poste avec GPT-4 ; automatisation de la mise à jour via webhooks n8n (moins de 15 minutes). Nettoyage et déduplication : fusion automatique des doublons grâce à Sentence-BERT. Workflows IA : enrichissement sémantique via Vertex AI, contrôle qualité par Great Expectations, intégration PostgreSQL + Hasura GraphQL, dashboard Retool, alertes via Slack. Indicateurs clés Métrique cléAvantAprès Taux de doublons18 %< 1 % Profils à jour62 %95 % Temps de mise à jour20 min< 1 min Charge mensuelle de maintenance40 h homme4 h homme Délai de diffusion signaux carrière2 semaines15 min Fiabilité des données63 %95 % ROI projet (économies/an)—× 4,2 La modernisation a permis de réduire considérablement les doublons, accélérer les mises à jour quasi instantanées et libérer une semaine-homme mensuelle pour les équipes carrières. Désormais, la base unifiée garantit une fiabilité de 95 % des données, ce qui favorise la personnalisation des programmes alumni et la prospection. La surveillance automatisée des changements alimente un système d’alertes utilisé par trois services internes. IESEG dispose ainsi d’un référentiel robuste, conforme au RGPD et prêt à être étendu à d’autres populations étudiantes. Pipeline data versionné pour auditer chaque transformation. Règles qualité automatiques en continu. Déclenchement automatique des mises à jour à chaque détection de changement. Mise à jour semestrielle des embeddings pour optimiser la déduplication. Prochains développements prévus : validation blocking, extension des intégrations LinkedIn, scoring prédictif, audit RGPD, et gouvernance multi-entités.

MaBrik’Immo accompagne les marchands de biens sur toute la chaîne de valeur, de l’identification d’un bien à la revente.L’objectif est de simplifier et fiabiliser les étapes administratives, financières et opérationnelles.Avant le projet, de nombreuses tâches étaient éclatées entre outils et tableurs.Conséquences : ressaisies, pertes de temps et manque de visibilité globale sur la rentabilité par opération.La vision de MaBrik’Immo est claire : industrialiser les processus des marchands de biens via une plateforme métier qui centralise données, calculs et documents.L’ambition est d’accélérer les décisions (go/no go, arbitrages budgétaires) et de réduire le risque (erreurs de saisie, versions multiples, oublis).L’enjeu est à la fois opérationnel (gain de temps, collaboration fluide) et stratégique (meilleure sélection des opérations, marge sécurisée, méthodes standardisées).

FEAT Influence souhaitait se doter d’un outil centralisé pour piloter l’ensemble de ses activités liées au marketing d’influence. L’objectif était de structurer ses processus internes et d’améliorer la gestion des campagnes, des créateurs et des clients au sein d’une plateforme unique.Flexilab est intervenu pour concevoir et développer une solution SaaS sur mesure, alignée avec les usages réels de l’équipe.

Doctolib est la plateforme européenne de référence pour la prise de rendez-vous médicaux, avec environ 3 000 collaborateurs en France et en Allemagne. La mission a couvert cinq équipes métier : enablement commercial, process, organisation et planification, automatisation et analytics.

Helix RH est un acteur majeur de la mobilité professionnelle en France, accompagnant mobilité interne, outplacement, rebond senior et évolutions de carrière. Depuis 2020, ses solutions ont convaincu des clients prestigieux : Ministère des Armées, BNP Paribas, EDF, Hermès, L'Oréal, Orange, France Travail…Avant le projet, l'activité était pilotée via plusieurs fichiers Excel et outils dispersés. ezacae a conçu une solution web unifiée pour centraliser, automatiser et professionnaliser l'ensemble du parcours.