Produire les bilans financeurs sans y passer trois jours
Un système basé sur l'intelligence artificielle génère automatiquement les bilans d'activité dans le format attendu par chaque financeur. Pas besoin de repartir de zéro à chaque échéance, les rapports sont créées à partir d'une base de données commune alimentée au fil de l'eau par les équipes.
Le défi initial
En fin de trimestre ou d'année, le responsable d'une MJC ou d'une structure éducative passe plusieurs jours à rédiger des bilans d'activité. Les données sont les mêmes, mais les formulaires, les angles attendus et les indicateurs mis en avant diffèrent selon chaque financeur. Le résultat est un travail de copier-coller intelligent, épuisant et chronophage, qui mobilise des ressources précieuses sur une tâche administrative sans valeur ajoutée réelle pour la structure ou ses bénéficiaires.
La solution IA Occitanie
Tout au long de l'année, les équipes alimentent une base de données partagée et simple avec les informations d'activité. En fin de période, un LLM analyse la base de données constituée et génère automatiquement plusieurs versions du bilan, chacune adaptée au format et au vocabulaire attendus par un financeur spécifique.
Un système de RAG permet à l'outil de s'appuyer sur les bilans précédents validés et les cahiers des charges de chaque financeur pour reproduire fidèlement la structure et le ton attendus. Chaque bilan généré est livré dans un format directement exploitable prêt à être relu et validé avant envoi.
Résultats et impact direct
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Plusieurs jours de travail récupérés
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Un pilotage interne amélioré
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Des bilans cohérents et adaptés
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Moins de stress en fin de période
La supervision humaine
Chaque bilan généré est relu et validé par le coordinateur ou la direction avant envoi au financeur. La connaissance des attentes implicites de chaque financeur, des relations entretenues avec eux et du contexte politique local reste une expertise humaine irremplaçable que l'outil ne possède pas.
Limites et points de vigilance
La qualité des bilans générés dépend entièrement de la régularité avec laquelle les équipes alimentent la base de données en cours d'année. Un changement de format ou d'indicateurs demandé par un financeur en cours d'année nécessite une mise à jour manuelle du paramétrage de l'outil, qui ne s'adapte pas seul aux évolutions des cahiers des charges.
La Stack Technique
Les briques et outils mobilisés pour ce cas d'usage — à adapter selon votre contexte, votre SI et vos exigences de souveraineté.
Autres cas d'usage
Prévoir le nombre de couverts du soir avec précision
Un système de prévision basé sur l'intelligence artificielle croise le carnet de réservations, l'historique de fréquentation et les données contextuelles pour produire chaque matin une estimation fiable du nombre de couverts du soir et une suggestion de mise en place ajustée.
Moins de gaspillage
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Traduire son expérience dans le langage d'un nouveau métier
Un assistant conversationnel basé sur l'intelligence artificielle extrait les compétences réelles d'une personne en reconversion à travers un dialogue structuré. Il les traduit dans le vocabulaire du secteur cible et produit des supports concrets adaptés à chaque type de poste visé.
Des compétences plus visibles
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Trier des dizaines de CV sans y passer sa matinée
Un système de présélection basé sur l'intelligence artificielle analyse automatiquement les candidatures reçues, les structure et les classe selon les critères définis par le recruteur. Le responsable des ressources humaines peut ainsi consacrer son temps aux entretiens plutôt qu'au tri.
Optimisation du temps de recrutement
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