7.3 Codes défaut
Assistants pour équipes techniques · testés sur vos documents
Vos réponses existent déjà. Dans vos manuels, vos mails, et dans quelques têtes.
Manuels, procédures, rapports, mails, expertise terrain… 7Seven IA en fait une source de réponses accessible à vos équipes. Un technicien pose sa question comme à un collègue. Il obtient une réponse, avec le document et la page qui la justifient. Et si l'information n'existe pas, l'outil le dit.
Posez votre question comme à un collègue…
Entrée ↵Ce qu'on entend sur le terrain.
« La réponse est dans un PDF quelque part sur le serveur. »
« Il faut demander à Patrick, c'est lui qui connaît cette machine. »
« On a testé ChatGPT, c'était bluffant, mais on ne peut pas s'en servir pour ça. »
« Le compte rendu, on le fait le soir, quand on a le temps. »
Fabricants de machines, sociétés de maintenance, bureaux d'études, éditeurs de logiciels métier, électronique, laboratoires d'essais. Entre 20 et 300 personnes, sans équipe IA. Le secteur compte moins que la situation.
4 cas d'usage, 1 outil. Construit sur vos documents.
01 · Retrouver
« Défaut E47 sur une XR-200 de 2013. »
Un assistant qui lit vos manuels, vos rapports d'intervention et vos mails, PDF scannés compris, et cite sa source à chaque réponse.
TypiquementQuelques milliers de pages, 3 à 5 semaines
L'assistant sur votre documentation, en détail →02 · Rédiger
« Le compte rendu, on le fait le soir. »
Une automatisation qui rédige le rapport et prépare l'envoi. La validation reste à la personne, sur les outils que vous utilisez déjà.
Typiquement2 à 3 semaines
Le compte rendu rédigé à la place du technicien, en détail →03 · Capitaliser
« Quand Patrick partira… »
La capitalisation automatique : chaque intervention résolue et chaque réponse validée enrichissent la base, sans rien saisir.
TypiquementEn complément de l'assistant
Garder le savoir de vos techniciens, en détail →04 · Vérifier
« On a déjà un outil d'IA, mais on ne sait pas s'il se trompe. »
Une campagne de test sur les questions que vos équipes posent vraiment. Résultat par type de question, cas où il se trompe, avis go/no-go. Sans rien changer à votre outil.
Typiquement1 à 2 semaines
Tester un outil d'IA déjà en place, en détail →Le même défaut, avant et après.
Un technicien, un code défaut sur une machine de 2013, et la réponse qui existe quelque part. Ce qui change, c'est le chemin pour y arriver.
- 1Le PDFLe manuel fait 600 pages. Il est sur le serveur, quelque part.
- 2La recherche manuelleCtrl+F sur « E47 », douze occurrences, aucune qui parle de 2013.
- 3L'appel au collègueLe collègue qui connaît cette machine est en intervention.
- 4La vérificationRetrouver la note de 2019 qu'il mentionne, dans un mail.
- 5La réponseJuste, mais tard, et personne ne l'a notée pour la prochaine fois.
Et le jour où le collègue n'est plus là, le chemin s'arrête à l'étape 3.
- 1La questionPosée comme à un collègue : « Défaut E47 sur une XR-200 de 2013 ».
- 2La recherche automatiqueDans vos manuels, vos rapports et vos mails, PDF scannés compris.
- 3La source identifiéeManuel XR-200, p. 112, et la note de 2019 sur le même défaut.
- 4La réponseLa procédure, avec le document et la page qui la justifient.
- 5La validation, si nécessaireLe technicien relit avant d'agir. Si aucun document ne couvre le cas, l'outil le dit.
Ce que vous gagnez : le temps de recherche, et une réponse qui reste disponible pour la prochaine personne.
La différence
Testé sur vos vraies questions,
avant la mise en service.
Une IA peut se tromper en ayant l'air sûre d'elle. Alors on la fait passer un examen construit avec vos équipes :
- 01Une liste de questions posées par vos techniciens, avec la bonne réponse.
- 02Un résultat par type de question.
- 03La liste des cas où il se trompe, et ce qu'on en fait.
- 04Le même examen à chaque mise à jour.
La méthode de recette, étape par étape →Pourquoi une IA se trompe, en 4 minutes →
Ce que vous recevez : ce rapport. Exemple de format, pas une mesure réelle.
Ce qu'on en fait
Chaque type de question vient avec ses cas d'erreur et ce qu'on en fait. Touchez une ligne.
Exemple · 1 carré = 1 question · bonne réponse · erreur
Vos données ne sortent pas.
« Je n'envoie pas ma documentation technique chez un éditeur américain » est la première objection qu'on entend, et elle est légitime. Trois façons d'y répondre, on vous présente les trois avec leurs coûts, y compris quand la plus simple n'est pas la plus impressionnante.
Quinze minutes sur un cas précis suffisent à savoir si ça vaut le coup.
Pas de présentation. Vous décrivez ce qui vous coûte du temps, et vous repartez avec trois réponses.
- 01Si c'est faisable, un ordre de grandeur en temps et en budget.
- 02Si ce n'est pas faisable, vous le savez en quinze minutes plutôt qu'en trois mois.
- 03Si une solution plus simple existe sans IA, on vous la donne.
Ensuite, si on avance
- 45 minCadrage
- ½ journéeLa liste des questions, avec votre meilleur technicien
- 2 à 4 sem.Construction, première version à 10 jours
- 3 à 5 jL'examen, puis la remise
Trois questions qu'on entend souvent.
Nos données doivent rester chez nous. C'est possible ?
Oui, c'est une configuration qu'on livre. Le modèle, l'index et la base de connaissances tournent sur une machine que vous possédez, sans connexion sortante, et le système fonctionne réseau coupé. Il existe aussi une voie intermédiaire, en cloud souverain européen sans réutilisation de vos données, souvent plus simple à maintenir. On choisit ensemble en fonction de votre contrainte réelle, pas de la plus impressionnante.
On a déjà un outil d'IA. Vous pouvez juste le tester ?
Oui. La campagne de recette se vend seule : liste de questions construite avec vos équipes, taux de bonne réponse par type, cas où l'outil se trompe, avis go/no-go. Sans rien changer à votre installation. Parfois la conclusion est que ce que vous avez suffit.
Combien de temps avant de voir un résultat ?
Deux à six semaines entre le cadrage et la mise en service, selon le périmètre. Une première version est visible au bout de dix jours. On ne prend pas de projet à plus de six semaines sans découpage en lots livrables.