ConSol

La société Pflegeausbildungsfonds Bayern GmbH est l’organisme compétent, mandaté par le Land de Bavière, pour le financement de la formation en soins en Bavière. En termes simples, nous évaluons d’abord les besoins de financement, calculons et percevons les montants de cotisation correspondants, puis gérons ces fonds dans le fonds de compensation. Ensuite, nous versons aux établissements de formation ainsi qu’aux écoles de soins les dotations de compensation prévues.

Pour ma part, je suis directeur général adjoint et, en plus de mes missions principales, je pilote également des projets stratégiques et organisationnels, notamment lorsqu’il s’agit de faire évoluer et de numériser nos processus.

Le projet mené avec ConSol reposait essentiellement sur deux volets.

Le premier était un chatbot basé sur l’IA pour notre site web. Il devait s’appuyer sur le contenu de notre portail de connaissances afin d’aider les utilisateurs dans leurs questions. Le point particulier, chez nous, est que la prise en charge et le financement de la formation aux métiers du soin couvrent un domaine très spécifique et, par endroits, complexe, avec de nombreuses particularités techniques et juridiques. Il était donc crucial que l’IA comprenne ces interactions et fournisse des réponses aussi précises que possible.

Le second volet consistait en une solution d’IA interne, déployée dans un environnement sécurisé et conforme aux exigences en matière de protection des données. Elle devait, d’une part, servir à nos collaborateurs de base de référence intelligente et, d’autre part, les accompagner dans des processus de travail internes concrets.

Un exemple : la mise à jour de notre portail de connaissances. Avec ConSol, nous avons développé un rédacteur de wiki alimenté par l’IA, capable de compresser des contenus volumineux, de les résumer et de les préparer pour notre portail. En outre, nous utilisons aussi cette solution, par exemple, pour rédiger des descriptions de processus ou préparer des propositions de réponse pour des e-mails.

Pour le projet, nous avons mené une procédure de sélection impliquant plusieurs prestataires. ConSol nous a déjà rapidement convaincus. La rédaction de l’offre a été faite dans les meilleurs délais, et le contenu était formulé de façon très claire et concrète.

Surtout, dès le départ, nous avons eu le sentiment que nos besoins étaient bien compris et que ConSol avait identifié ce qui faisait la différence pour notre cas d’usage spécifique.

Par la suite, nous avons organisé ensemble un atelier de cadrage des besoins. Sur cette base, ConSol a préparé une présentation d’offre très bien structurée et facilement compréhensible. L’ensemble du dispositif—la compréhension de nos besoins, la compétence métier et une méthodologie de travail clairement définie—nous a finalement convaincus.

Après la commande, nous sommes passés très rapidement à la mise en œuvre concrète. Au départ, nous avons organisé un kickoff au cours duquel nous avons défini le calendrier, les différents lots de travail et la suite des opérations. Ensuite, des points projet fixes ont eu lieu toutes les deux semaines, selon un rythme bien établi.

De notre côté, nous étions principalement impliqués, à savoir notre responsable IT et moi. En fonction du sujet, nous avons également mobilisé des collègues des différents services concernés.

Chez ConSol, nous avions des interlocuteurs attitrés, ce qui a rendu la communication très simple. Nous avons été régulièrement informés de l’avancement du développement et nous avons pu constater très vite les premiers progrès. Dès environ quatre semaines, une première version de test nous a été mise à disposition.

Pendant les phases de test, nous avons par exemple identifié que nous devions adapter certains contenus et certaines structures de notre portail de connaissances pour que l’IA puisse mieux les exploiter. Il s’agissait d’un apprentissage important, sur lequel ConSol nous a accompagné de manière très active.

Il y a également eu une phase de test pour la solution d’IA interne, avec nos collaborateurs. Ils ont pu essayer l’application dans leur quotidien professionnel et formuler leur retour directement. Par la suite, ce feedback a été analysé ensemble, puis intégré à la poursuite du développement.

Enfin, nous avons aussi beaucoup apprécié le respect du budget. Nous avons pu mener l’ensemble du projet dans l’enveloppe prévue. Il restait même un peu de budget, que nous avons déjà utilisé pour les premières discussions concernant d’éventuels projets de suite.

De notre côté, chez ConSol, nous avions deux interlocuteurs principaux et bien identifiés.

Un développeur a assuré un suivi continu de la mise en œuvre technique. En plus de cela, un interlocuteur fixe prenait en charge à la fois la coordination globale et la synchronisation entre nous et l’équipe de développement.

Au tout début du projet, un autre développeur a ponctuellement été intégré afin de traiter certains sujets en parallèle et de les mettre en œuvre plus rapidement. Une fois ces tâches terminées, l’équipe a été à nouveau ajustée à la configuration initiale.

Tout au long du projet, les échanges avec nos interlocuteurs se sont faits dans d’excellentes conditions. À tout moment, nous savions à qui nous adresser pour des questions d’ordre métier ou technique.

Nous avons eu, aussi bien en interne qu’avec le chatbot externe, d’excellents retours.

En interne, ce sont surtout les collègues qui travaillent régulièrement avec l’IA qui nous font part des commentaires les plus positifs. Ils s’en servent, par exemple, pour préparer et mettre en forme des contenus destinés à notre portail de connaissances. La solution nous apporte une réelle valeur ajoutée, en particulier pour structurer, résumer et traiter des informations volumineuses.

En plus, tout au long du projet, nous avons aussi beaucoup appris sur l’utilisation pertinente de l’IA. ConSol n’a pas seulement développé une solution technique : l’équipe nous a régulièrement expliqué ce qui se passe en coulisses, quelles sont les possibilités offertes et à quoi nous devons faire attention lors de son utilisation.

Enfin, le chatbot externe a lui aussi répondu à nos attentes. Pour nous, c’était un vrai “moment aha” de constater à quel point la solution gère déjà très bien nos contenus métiers spécifiques, parfois complexes, ainsi que nos questions. D’après nous, l’objectif initial du projet a été pleinement atteint.

La collaboration a, à cet égard, été très fiable. En règle générale, les questions et les retours ont reçu une réponse le jour même.

Sur le plan du calendrier aussi, le projet s’est déroulé de manière très positive. Les jalons convenus ont été respectés et l’ensemble du projet a même pu être finalisé plus tôt que prévu.

Ce qui a été particulièrement utile, c’est que les retours n’étaient pas seulement recueillis, mais rapidement transformés en ajustements concrets. Nous avions ainsi, à tout moment, l’impression que le projet avançait et évoluait en continu.

Ce qui m’a particulièrement marqué, c’est l’aspect humain de la collaboration. Nous nous sommes tout de suite très bien entendus avec l’équipe de ConSol et avons eu des échanges ouverts et simples, sans complications.

Mais, au moins tout aussi important, c’était la façon de communiquer. Je ne suis moi-même pas un spécialiste de l’informatique. Et pourtant, ConSol a réussi à expliquer les sujets techniques ainsi que l’avancement de chaque projet de manière à ce que ce soit parfaitement compréhensible, même sans connaissances techniques approfondies.

À mon avis, cette capacité est particulièrement essentielle dans un projet d’IA, où certaines questions sont parfois très techniques.

En fait, je ne vois pas de point vraiment essentiel à relever ici. Nous avons été très satisfaits à la fois de la mise en œuvre sur le plan métier et technique, et de la communication ainsi que de la collaboration.

Sur le plan organisationnel et contractuel aussi, ConSol s’est montré très flexible et a su nous accompagner. Cela nous a permis d’exploiter au mieux l’enveloppe budgétaire disponible et même d’aborder dès à présent, ensemble, des sujets supplémentaires ainsi que d’éventuels projets de suivi.

D’après nous, il n’y a donc, sur la base de ce projet, aucun point concret que nous mettrions en avant comme devant être amélioré.

Bauer Sanierungen est une entreprise artisanale qui compte plus de 30 collaborateurs et qui se spécialise dans la rénovation des dégâts liés aux incendies, à l’eau et aux moisissures. En complément, nous proposons aussi des prestations dans les domaines de la plomberie, du chauffage, du séchage technique et des travaux de peinture. Chez Bauer Sanierungen, je suis responsable du back-office ainsi que de la coordination, et j’ai été, dans le projet d’IA, la personne de référence centrale et décisionnaire côté notre équipe.

Notre objectif principal était d’offrir à toutes les équipes un accès à l’IA générative, à la fois sécurisé, structuré et identique pour chacun, en remplacement de l’usage précédent, disparate et potentiellement risqué (la “shadow AI”). Par ailleurs, nous voulions accélérer nettement la rédaction, très chronophage, des notes, avis et rapports. Autre exigence incontournable : une configuration conforme à la protection des données, avec un stockage local et des options d’hébergement de l’IA en Europe.

Le point décisif, c’est que ConSol a pris en compte nos exigences dès le départ : une plateforme d’IA on-premise hébergée sur nos propres serveurs, basée sur la solution open source Open WebUI, avec une connectivité conforme au RGPD vers le prestataire européen d’IA Mistral. À cela s’ajoute un modèle de licence sans redevances liées au nombre d’utilisateurs, qui apporte de la transparence sur les coûts, ainsi qu’une architecture flexible permettant de changer de fournisseur d’IA ultérieurement ou d’en utiliser plusieurs en parallèle.

La démarche était clairement structurée : dans un premier temps, nous avons défini et priorisé avec vous des cas d’usage concrets, rapports de localisation de fuites, prises de position, modules de connaissance pour les gestionnaires immobiliers et pour les appareils, ainsi que l’accessibilité numérique des supports de formation. Ensuite, la plateforme a été déployée sur notre propre serveur Ubuntu, avec l’intégration de Mistral en tant que fournisseur d’IA, et le développement des premiers assistants. En parallèle, nous avons mis en place un modèle fin de rôles et d’autorisations pour un usage sécurisé, contrôlé, par l’ensemble des collaborateurs. Le projet s’est conclu par une phase de tests, des formations et un déploiement progressif au sein de l’équipe.

Sur notre site, seules quelques personnes ont été impliquées : moi, en tant que personne coordinatrice et principal interlocuteur, ainsi que des spécialistes de l’équipe qui ont défini les cas d’utilisation et vérifié les résultats, ainsi que notre équipe informatique pour l’exploitation des serveurs et les accès. Du côté du prestataire, une personne a travaillé sur le projet (gestion de projet, développement et intégration).

Oui. Aujourd’hui, nos collaborateurs utilisent un accès central et sécurisé à un dispositif de travail assisté par l’IA, ce qui a nettement réduit les délais de traitement pour des tâches récurrentes comme les prises de position. La mise en place conforme à la réglementation sur la protection des données, hébergée sur notre propre serveur avec des prestataires européens, nous apporte une vraie sécurité juridique. Et en évitant les licences liées aux utilisateurs, nous gagnons aussi en transparence sur les coûts. Grâce à une architecture ouverte, nous conservons par ailleurs la possibilité de changer de fournisseur d’IA ou d’en faire fonctionner plusieurs en parallèle. Enfin, des extensions sont déjà prévues : par exemple, relier notre outil de planification interne ainsi que nos systèmes ERP afin d’intégrer encore plus profondément la plateforme d’IA à nos processus de travail.

Oui, les jalons convenus ont bien été respectés. Notre retour a été pris en compte rapidement et de manière compréhensible : les ajustements ont été effectués dans les meilleurs délais, et la communication sur l’état du projet a été claire et transparente à tout moment.

Ce qui nous a le plus impressionnés, c’est la facilité avec laquelle le prestataire a mis en œuvre notre exigence élevée en matière de protection des données, serveurs dédiés, base open source, fournisseurs européens, sans jamais compromettre les fonctionnalités. À cela s’est ajoutée une approche très pragmatique : nous, en tant qu’entreprise artisanale, n’avons pas été surchargés de technologie ; au contraire, les outils d’IA ont été adaptés à nos véritables processus de travail.

Rien de plus à dire : la collaboration a été entièrement professionnelle. Petit conseil d’amélioration : un onboarding un peu plus complet, ainsi qu’une collecte centralisée de modèles et de prompts types pour les principaux cas d’usage dans le secteur des PME, nous auraient vraiment aidés.

Je suis le directeur général de Bauer Sanierungen. Nous rénovons les sinistres liés aux incendies, aux dégâts des eaux et aux problèmes de moisissures, et nous prenons également en charge les travaux de séchage, de plomberie, de chauffage ainsi que les prestations de peinture et de finition.

En tant que directeur général, je veille à ce que nos chantiers se déroulent bien, que nos équipes soient mobilisées efficacement et que nous travaillions de manière rentable.

On avait un vrai problème dans la planification des interventions. Nos équipes de séchage et d’artisans étaient très souvent planifiées manuellement, parfois à partir de tableaux partagés. C’était peu lisible et ça entraînait régulièrement des trajets inutiles et beaucoup de coordination.

On s’est aussi penchés sur des solutions standard du marché. Le souci, c’est qu’aucune n’a vraiment compris ni reproduit la façon dont fonctionne notre activité opérationnelle au quotidien. Sur le papier, certaines choses semblaient coller, mais en pratique il manquait des éléments clés : les processus importants, les dépendances et les particularités.

Du coup, c’était clair : il nous fallait une solution sur mesure. Avant, une telle création spécifique aurait probablement été trop chère et trop lourde à mettre en place. ConSol nous a montré qu’avec le soutien de l’IA, on peut aujourd’hui développer beaucoup plus vite et à moindre coût un logiciel vraiment adapté. C’est précisément ce qui a rendu une solution personnalisée envisageable pour nous.

Notre objectif : un outil simple et adapté pour notre planification. Il devait nous aider à garder une vue d’ensemble, mieux agencer les équipes et éviter les trajets à vide.

ConSol a vite compris ce dont il s’agissait chez nous. Nous n’avions pas besoin d’un progiciel standard imposant, mais d’une solution adaptée à notre quotidien.

Ce qui a vraiment compté, c’est que ConSol a pris au sérieux nos processus réels. L’objectif n’était pas de faire entrer notre activité de force dans un système déjà prêt, mais de construire un outil qui soutient notre planification exactement comme on en a besoin dans le business au quotidien.

Nous avons aussi été particulièrement convaincus par la capacité de ConSol à développer le logiciel beaucoup plus vite et à moindre coût grâce à l’IA. Pour nous, en tant qu’entreprise artisanale, c’était un point essentiel : nous ne voulions ni chantier informatique interminable, ni budget conséquent, mais une solution concrète, rentable. ConSol a su rendre cela possible.

D’abord, nous avons passé en revue ensemble l’avancement de notre planification et les points qui posaient problème. Il ne s’agissait pas seulement de jolis schémas de processus, mais du quotidien réel : quelles équipes sont disponibles, de quelles missions dépendent les autres, où apparaissent des trajets à vide, et à quels endroits perdons-nous du temps dans la coordination ?

Ensuite, nous avons développé, étape par étape, un outil de planification et de dispatching adapté à nos méthodes. ConSol a notamment mis à profit des outils d’IA modernes dans le développement logiciel. Résultat : nous avons obtenu beaucoup plus rapidement des résultats concrets que ce qu’on aurait pu attendre d’un développement logiciel classique.

Nous pouvions aussi faire des retours quand quelque chose n’était pas encore au point. Les points soulevés ont été pris en compte immédiatement, puis améliorés.

Sur notre site, la direction et les personnes en charge de la planification étaient impliquées. Pour ma part, j’étais surtout là pour m’assurer que la solution correspondait bien à nos besoins.

De la part de ConSol, il y avait un interlocuteur technique ainsi qu’un développeur impliqués.

Nous avons aujourd’hui une meilleure visibilité dans la planification. Les interventions se coordonnent plus facilement et nous avons pu réduire les trajets à vide.

Résultat : moins de temps perdu, moins de stress et moins de coûts. Pour nous, l’essentiel était que l’outil s’adapte à notre façon de travailler, et qu’il ne s’agisse pas d’une solution “prête à l’emploi”. Avec les logiciels standards, ce n’était pas possible auparavant.

Autre point important : nous avons constaté que, désormais, le développement de logiciels sur mesure n’est plus forcément synonyme de coûts prohibitifs ni de délais interminables.

La collaboration a été très simple. Nos retours ont été pris au sérieux et intégrés rapidement.

Ce qui a particulièrement bien fonctionné, c’est que nos besoins réels, issus du quotidien, étaient au cœur du sujet. C’est précisément là que les solutions standard avaient échoué par le passé.

Ce qui m’a surtout surpris, en revanche, c’est à quelle vitesse une application sur mesure peut aujourd’hui voir le jour grâce à l’aide de l’IA. Avant, dès qu’on parlait d’une solution sur mesure, je pensais immédiatement à des coûts élevés, des délais longs et beaucoup d’allers-retours. Ce projet a montré que les choses peuvent aujourd’hui être très différentes, à condition que le prestataire apporte les bons outils et le savoir-faire nécessaire.

Je ne vois pas vraiment quoi ajouter. Peut-être pourrait-on, au début, définir plus précisément comment mesurer le succès par la suite, par exemple, moins de trajets à vide ou moins de temps consacré à la planification.

Dans l’ensemble, nous sommes très satisfaits du résultat et de la collaboration.

Consult for Rare aide les entreprises du secteur pharmaceutique et healthcare à répondre à des questions stratégiques liées aux maladies rares. En tant que directeur général et consultant, je pilote les projets clients, le développement de l’activité ainsi que la gestion opérationnelle de l’entreprise.

Je voulais exploiter de façon ciblée les possibilités d’outils d’IA modernes pour mon travail de conseil au quotidien. J’ai surtout cherché à améliorer l’efficacité de la recherche et de la mise en forme d’informations complexes, à créer des présentations et des concepts, et à optimiser les tâches administratives.

Ce qui a fait la différence, c’est le côté très orienté “terrain” et la capacité à transposer les possibilités de l’IA vers des cas d’usage concrets dans mon quotidien professionnel. Dès le départ, au lieu de contenus de formation génériques, on s’est concentré sur les défis réels de mon travail de conseil et de management.

Au départ, j’ai analysé mes processus de travail existants et identifié les domaines d’application pertinents pour l’IA. Ensuite, nous avons élaboré des cas d’usage concrets et les avons mis en œuvre ensemble lors de plusieurs sessions de coaching et de sparring. Par la suite, l’utilisation a été progressivement étendue et ajustée en fonction des nouveaux besoins. La collaboration se poursuit encore aujourd’hui.

La collaboration a eu lieu directement entre moi, en tant que directeur général, et le consultant en IA en charge.

Le KI fait désormais partie intégrante de mon travail au quotidien. En particulier lors de mes recherches, pour structurer des contenus complexes, préparer des présentations et accomplir des tâches administratives, des gains de temps nettement perceptibles se dégagent. Dans le même temps, la qualité et la cohérence de nombreux livrables se sont nettement améliorées.

La collaboration a toujours été fiable et flexible. Les retours ont été recueillis immédiatement et intégrés à la suite des échanges.

Ce qui a particulièrement retenu l’attention, c’est la capacité à transformer les possibilités technologiques en méthodes de travail concrètes et immédiatement applicables. Plutôt que de s’enliser dans des discussions théoriques, l’essentiel était toujours de proposer des solutions pratiques.

La collaboration s’est révélée très fructueuse. À mesure que le paysage de l’IA se développe, de nouvelles opportunités apparaissent en permanence, que nous pouvons évaluer et exploiter ensemble.