Les meilleures agences Intelligence Artificielle en Île-de-France

Mission : Koïno a accompagné Adviso Partners, cabinet expert en conseil en M&A (fusion-acquisition), dans la mise en place de 30 agents IA spécialisés. Ces solutions personnalisées automatisent des tâches stratégiques telles que le sourcing sectoriel, la due diligence documentaire et la correction de présentations, permettant d’économiser plus de 100 heures chaque mois tout en optimisant la productivité et la fiabilité des livrables financiers. Problème Les équipes M&A d’Adviso Partners faisaient face à des tâches longues et répétitives, tandis que les outils IA génériques montraient leurs limites en matière de fiabilité dans un contexte M&A.La gestion du sourcing sectoriel, l’analyse documentaire et la révision de présentations consommaient un temps considérable. L’utilisation seule de l’intelligence artificielle générative, comme ChatGPT, ne répondait pas complètement aux exigences : prompts complexes, résultats aléatoires et données parfois peu fiables. Cela engendrait une surcharge opérationnelle et réduisait la valeur ajoutée sur des missions à fort impact stratégique. Solution Adoption de 30 agents IA spécialisés, intégrés directement aux processus M&A. Koïno a réalisé un audit approfondi de 110 cas d’usage afin de détecter les principales difficultés et sélectionner 30 processus apportant un retour sur investissement élevé. Des agents IA sur-mesure ont ainsi été créés : automatisation du screening sectoriel, consolidation de notes, correction intelligente de supports PowerPoint, génération de profils financiers. Ces outils puisent leurs informations dans des bases fiables (CFNews, Pappers, bases financières) et sont intégrés au quotidien des analystes et directeurs. Résultats Plus de 100 heures économisées chaque mois grâce à une automatisation précise. Les analystes ont réduit de 18 heures le temps alloué au sourcing par opération. Amélioration de la productivité, standardisation automatique des supports, consolidation des données en un seul clic. L’accès direct aux bases professionnelles garantit la fiabilité des traitements et libère du temps pour l’analyse stratégique. Méthodologie Le déploiement s’est fait en cinq étapes : cadrage du projet, audit de 110 cas d’usage, sélection et hiérarchisation selon le ROI, développement progressif des agents et formation/accompagnement des équipes. Les agents couvrent le screening sectoriel multi-sources (gain de +18 heures par sourcing), la vérification automatique de présentations PowerPoint, la synthèse et structuration de données utiles à la due diligence. Fonctionnalités développées Screening sectoriel provenant de multiples sources Correction automatique de présentations Analyse et synthèse automatisées : transcription de réunions, résumés de documents volumineux, fiches cibles, analyses réglementaires Consolidation et structuration collaborative de notes Traduction, extraction des participants de salons, génération de questionnaires pour les Info Memo Impacts et ROI Plus de 100 heures économisées mensuellement Réduction de 45 % du temps requis pour produire des documents critiques Livrables homogènes, fiabilisés et accélération globale du traitement des dossiers M&A

Mission : Un acteur du secteur de la parfumerie souhaitait dépasser les limites des solutions AMDIS et Excel pour analyser ses données GC-MS et accélérer la reformulation de ses fragrances. Pour répondre à ce besoin, nous avons conçu une plateforme d’intelligence artificielle spécialement dédiée à la parfumerie. Celle-ci centralise les bibliothèques de molécules et matières naturelles, génère une formule globale polaire/apolaire, permet la superposition des chromatogrammes de marché et d’essai, et offre un module de redosage incluant des coefficients de réponse. Grâce à cette approche unifiée, analyse et reformulation sont désormais réunies au sein d’un même outil, sans utilisation de tableurs, avec une traçabilité totale et des données prêtes à alimenter des modèles d’IA. Ce projet démontre concrètement l’apport de l’IA appliquée au GC-MS dans l’évolution de la formulation de parfums et l’optimisation du travail des analystes. Problématique : Chez Parfumsplus, les équipes d’analyse travaillaient avec une succession d’outils non connectés — principalement AMDIS pour l’analyse GC-MS, et Excel pour la formulation et le redosage. Ce fonctionnement engendrait une perte de temps due aux ajustements manuels, un déficit de traçabilité des choix réalisés, ainsi qu’une impossibilité de standardiser les étapes de reformulation. Chaque analyste appliquait alors ses propres méthodes, avec un risque élevé d’erreurs ou d’incohérences. Objectifs : Le client visait à remplacer cette organisation morcelée par une plateforme unifiée capable de centraliser toutes les librairies de molécules et matières naturelles, de générer automatiquement une formule globale T/TA, d’intégrer un module de redosage basé sur des marqueurs et des coefficients de réponse, de comparer visuellement les essais par overlay des chromatogrammes et de constituer une base d’apprentissage robuste pour fiabiliser l’identification moléculaire. Solution livrée : Nous avons développé et déployé une plateforme IA métier spécialement pensée pour les analystes parfumeurs, intégrant un moteur d’identification basé sur Spec2Vec et NNLS, un chromatogramme interactif, une formule T/TA, un module de redosage intelligent, un overlay visuel, un système d’ajout manuel guidé, l’archivage des données et la possibilité d’ajouter prochainement de nouveaux modules IA. La plateforme, pleinement opérationnelle, est utilisée au quotidien et apporte une traçabilité intégrale ainsi qu’un gain de productivité significatif. Élimination complète d’Excel pour toutes les opérations, garantissant une traçabilité à 100 % Diminution du temps d’analyse jusqu’à 50 % pour le redosage et la comparaison des chromatogrammes grâce à l’automatisation IA Historisation de chaque ajout, sauvegarde continue des coefficients, création d’une base de données prête pour l’entraînement de modèles IA Zones de déploiement : Paris & Île-de-France, Grasse (06), Lyon et la région Auvergne-Rhône-Alpes, ainsi qu’un mode à distance pour les laboratoires installés en Europe. Témoignage client : « Nous avions besoin de sortir d’un fonctionnement artisanal basé sur AMDIS et Excel pour fiabiliser nos analyses GC-MS et accélérer nos reformulations. Koïno a rapidement compris nos enjeux métier et livré une plateforme claire, robuste et immédiatement exploitable. Le gain de temps est réel, le redosage est devenu maîtrisable, et chaque ajout est désormais traçable. C’est un outil que l’on utilise au quotidien. »

Skin AnalysIA propose un dispositif innovant permettant de réaliser des diagnostics de peau via une borne installée dans les pharmacies. Mission Notre objectif était de développer une application digitale capable de suggérer des routines personnalisées répondant aux différentes problématiques de peau. Problématiques Quelle intelligence artificielle choisir pour identifier précisément les besoins cutanés ? Comment générer des routines sur-mesure en fonction des problématiques identifiées ? Quelles solutions privilégier pour une application utilisable directement en pharmacie ? Solution Nous avons développé un algorithme complémentaire à l’analyse de peau effectuée auprès du ou de la patient·e. Alimenté par les scores fournis par l’intelligence artificielle, l’algorithme sélectionne les produits et marques les plus appropriés aux besoins spécifiques de chaque profil de peau. Architecture technique Schéma technique d’architecture APIs React JS Mise en place et déploiement Une application 100% sur-mesure : Intelligence Artificielle, backend, APIs, application mobile et algorithme de recommandation intégrés. « Les choix technologiques sont décisifs pour la réussite des projets startups. Nous avons évalué cinq solutions d’analyse d’image basées sur l’IA pour sélectionner la plus performante, parfaitement intégrée à notre application via plusieurs APIs. » Gary, Project Manager à Sooyoos Monitoring Un suivi optimal de l’activité de la borne grâce à une interface dédiée. Un score personnalisé, établi selon divers critères de peau, issu d’un algorithme couplé à une IA Recommandation de produits parfaitement adaptés pour chaque client Constat d’une augmentation des ventes en pharmacie « Tout ce que j’espérais pour mon projet a été compris instantanément et réalisé avec une grande précision. La réactivité était au rendez-vous. Merci pour la patience, le professionnalisme, l’efficacité et l’inventivité de l’équipe. » Elsa B., CEO SkinAnalysia Découvrir le site SkinAnalysia.fr

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.