Prospects oubliés
Les demandes sont relancées trop tard ou restent sans propriétaire.
Automatisation IA pour PME
KG Digital Lab conçoit des automatisations et des assistants IA pour les PME, reliés à leurs documents, e-mails, prospects et outils métier.
Du cadrage à la mise en service, l’accompagnement transforme un processus manuel en première version fonctionnelle, testable et évolutive.
Processus automatisé
Qualification prospect
Le point de départ
Quand l’information circule mal, le temps se perd dans les transitions plutôt que dans le travail utile.
Les demandes sont relancées trop tard ou restent sans propriétaire.
Les mêmes réponses mobilisent les équipes chaque jour.
PDF, e-mails et fichiers empêchent une vision claire.
Les données sont ressaisies entre des outils qui ne communiquent pas.
KG Digital Lab relie vos outils et vos données pour rendre le processus plus simple à suivre et à contrôler.
Solutions
Chaque solution part du processus métier et de ses limites, avant le choix de la technologie.
Chaque demande est qualifiée, enregistrée et suivie sans double saisie.
Vos équipes trouvent une réponse dans leurs documents, avec les sources consultées.
Le visiteur précise son besoin avant le rendez-vous, sans formulaire interminable.
Vos outils échangent les bonnes données, avec des erreurs visibles et récupérables.
Les demandes sont classées, extraites et préparées pour une réponse plus rapide.
Interface web, gestion des accès, connexions aux outils, intégration IA et mise en service dans un même périmètre.
Le laboratoire IA
Les démonstrations permettent de voir comment une solution peut fonctionner avant d’aborder ses choix techniques.
Trouver rapidement une règle précise dans une documentation dense.
Prioriser des demandes commerciales reçues dans des formats différents.
Recueillir les informations essentielles sans imposer un long formulaire.
Ces parcours illustrent des scénarios possibles et ne sont pas présentés comme des missions client.
La transformation
L’objectif n’est pas de supprimer le contrôle : c’est de rendre le processus visible, traçable et plus facile à améliorer.
Avant · dispersion
Après · maîtrise
Méthode
Observation du fonctionnement actuel, des outils, des données et du résultat attendu.
Choix d’une première version testable, d’un délai et de critères de validation clairs.
Construction, connexion aux outils, tests et corrections sur le périmètre défini.
Mise en service, documentation, suivi et améliorations éventuelles.
L’approche privilégie une première version utile livrée rapidement, puis améliorée avec vos retours, plutôt qu’une plateforme trop large dès le départ.
Prototypes & études
Chaque fiche précise sa nature, le rôle tenu, les limites et ce qui peut réellement être vérifié.
Les équipes doivent parcourir plusieurs documents pour répondre à une question réglementaire.
Voir l’étude de cas↗Des demandes entrantes doivent être évaluées puis transférées au bon interlocuteur.
Voir l’étude de cas↗Les demandes doivent être triées et préparées avant validation par l’équipe.
Voir l’étude de cas↗À propos
KG Digital Lab est l’activité indépendante de Khadim Gueye, Data Scientist et développeur de solutions IA basé à Toulouse. L’activité transforme des besoins concrets en outils utiles, déployés et documentés.
Sa formation en mathématiques appliquées et Data Science apporte une compréhension des modèles, des données et de leurs limites. Son expérience en développement permet de relier ces briques aux outils métier.
Découvrir l’approche →Diagnostic express
Six réponses suffisent pour obtenir une première orientation. Aucun modèle IA n’est appelé : la recommandation suit des règles simples et transparentes.
Questions fréquentes
L’automatisation utile suppose de connaître les limites, les coûts récurrents et les responsabilités de chacun.
Les tâches répétitives, structurées et vérifiables sont de bonnes candidates : qualification de demandes, transfert de données, recherche documentaire, préparation de réponses ou génération de rapports. Un diagnostic permet d’écarter les cas trop risqués ou insuffisamment définis.
Non. Une première version peut s’appuyer sur un tableur ou un outil simple, puis évoluer vers un CRM lorsque le processus est stabilisé.
Souvent oui, lorsqu’ils proposent une API, des webhooks ou des exports fiables. La faisabilité est confirmée après vérification des accès et de la documentation.
Un chatbot organise une conversation. Un assistant RAG recherche d’abord dans un corpus de documents autorisés afin de produire une réponse reliée à ses sources. Les deux approches peuvent être combinées.
Non. Aucune IA n’est infaillible. La fiabilité s’améliore avec des sources contrôlées, des règles, des tests et une validation humaine sur les décisions sensibles.
Le devis dépend du volume, des intégrations, des accès disponibles et du niveau de fiabilité attendu. Je privilégie un premier périmètre utile et vérifiable avant d’élargir.
Ils sont séparés lorsqu’ils existent et restent à la charge du client. Une estimation de consommation est présentée avant la mise en production.
Oui, sous forme de suivi ponctuel ou mensuel : supervision, corrections, petites évolutions et adaptation aux changements d’API.
Un prototype ciblé demande souvent 1 à 3 semaines. Une application plus complète peut demander plusieurs semaines supplémentaires selon les intégrations et validations.
Le périmètre prévoit une collecte minimale, des accès limités et le choix des services adaptés. Les données sensibles, durées de conservation et sous-traitants sont clarifiés avant tout traitement réel.
Prochaine étape
Décrivez votre fonctionnement actuel et le problème à résoudre. Un premier périmètre réaliste et testable pourra ensuite être défini en fonction de vos outils et de vos besoins.