14 jours investis, 100 jours gagnés
Après un Diagnostic Data & IA puis une formation à Claude, Vanderschooten a réuni 7 collaborateurs pendant deux jours de hackathon. L'objectif : traiter tous les cas d'usage Excel recensés en amont, et prouver le gain de temps sur leur propre travail.
Des équipes formées.
Restait à passer à la pratique.
Vanderschooten, fabricant de linge de maison à sa troisième génération, avait déjà mené avec nous un Diagnostic Data & IA, puis une acculturation et une formation à Claude. Restait l'étape qui fait la différence : passer de la formation à des cas d'usage qui tournent dans le quotidien des équipes. Il fallait :
Traiter les cas d'usage recensés en amont, pour la plupart construits autour d'Excel,
Les faire avancer jusqu'à la mise en œuvre, et pas seulement jusqu'à la démonstration,
Prouver aux équipes, chiffres à l'appui, le temps réellement gagné.
Notre approche un outil par profil, un cas par personne.
Recenser avant de construire
Avant le hackathon, chaque participant a documenté ses tâches répétitives dans une trame commune : fréquence, données d'entrée, outils utilisés, résultat attendu. Les deux jours démarrent ainsi sur des cas réels, pas sur une page blanche.
Le bon outil pour chaque profil
Une partie des participants a travaillé sur Claude Code, l'autre sur Claude Cowork. Toutes les populations de l'entreprise n'ont pas besoin des mêmes outils : chaque profil reçoit celui qui correspond à son usage réel.
Aller jusqu'à la mise en œuvre
Claude in Chrome et des API ont permis de brancher les cas d'usage sur les outils déjà en place : téléchargements, extractions, mises à jour de fichiers. Le but était un cas qui tourne, pas une maquette.
Transmettre la méthode
Au-delà de la technique, les deux jours ont transmis une méthode et un savoir-faire, pour que les équipes poursuivent seules sur les cas suivants.
Les cas d'usage traités. Un panel large, un point commun : Excel.
Les cas d'usage avaient été recensés en amont avec les équipes, pour la plupart autour d'Excel. Pendant deux jours, ils ont couvert cinq familles de besoins.
Reporting
Consolider des exports issus de plusieurs outils dans un tableau à jour, sans ressaisie.
Visualisation de données
Rendre lisibles des fichiers volumineux, pour passer du temps à analyser plutôt qu'à compiler.
Marketing
Tenir à jour les listes de contacts et les indicateurs de campagnes.
Extraction de données sur le web
Collecter automatiquement des informations publiques plutôt que de les copier à la main.
Détection de cibles commerciales
Repérer les entreprises d'un secteur donné pour alimenter la prospection.
Pourquoi un tel ratio ? Parce que le gisement est dans le quotidien.
Dans une PME, une part importante du temps part dans des tâches chronophages et à faible valeur ajoutée : télécharger des exports, manipuler des fichiers, recopier des données d'un outil à l'autre. C'est là que se trouve le gisement, et c'est pour cela qu'un ratio comme celui-ci peut s'obtenir rapidement.
Des cas d'usage recensés avant le hackathon, avec les données et les outils de chacun.
Des participants déjà formés à Claude, qui ne découvraient pas l'outil le jour J.
L'exigence d'aller jusqu'à un cas qui tourne, plutôt que jusqu'à une démonstration.
Un retour sur investissement constaté dès la fin du hackathon.
jours investis : 7 personnes pendant 2 jours.
jours de travail gagnés par les cas d'usage qui tournent.
participants repartis avec au moins un cas d'usage mis en œuvre.
cas d'usage mis en œuvre pour les participants les plus avancés.
Une formation très intéressante, concrète et accessible, qui permet de vraiment mieux comprendre et utiliser l'intelligence artificielle au quotidien. On repart avec des méthodes et des outils directement applicables. Je recommande vivement Symbolist IA à tous ceux qui souhaitent développer leurs compétences en IA !
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