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Retours d’expérience sur des projets d’entreprise

Faites parler les données de l’entreprise,répondre directement aux questions métier.

Owners and managers use AI to see production, operations, and sales as a whole, connecting ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, inventory, and finance databases and APIs, with OpenClaw, Dify, n8n, and dedicated Agent Skill practice.

Scannez un QR code WeChat sur le téléphone pour lier l’assistant AI, sans plugin supplémentaire. Les dirigeants interrogent les données à la voix et gardent la vue d’ensemble.

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  • Sans plugin supplémentaire
  • Base de données en lecture seule
9:41● ● ▰
‹SConseiller stratégique · Sage···

〽 Message vocal 8 sRegarde les données de gestion de ce mois-ci : quels sont les problèmes ?

Dirigeant
A

Analyse en lecture seule des données ERP, MES et financières terminée : la marge brute de l’Est a baissé de 3,2 %, dont 68 % proviennent de la hausse du coût des matières premières de 3 SKU.

〽 Message vocal 5 sComment résoudre cela ? Donne-moi un plan exécutable.

Dirigeant
A

Recommandation : renégocier l’approvisionnement de 3 SKU et mettre à jour les prix de vente aujourd’hui. La marge brute devrait remonter de 2,1 points.

Transmis à : responsable des achats, responsable commercialListe d’exécution des ajustements de prix pour 3 SKUResponsable · Échéance · Critères d’acceptation
V

Les nouveaux prix ont tous été mis à jour et les clients clés ont été informés. La marge brute des nouvelles commandes a augmenté de 2,3 % cette semaine.

Lier par scan WeChat

Scannez dans WeChat pour lier. Aucun plugin supplémentaire.

Jusqu’ici, obtenir une réponse métier exigeait :

01

Exporter, créer des tableaux, multiplier les échangesInterroger directement les données

02

Attendre plusieurs jours une analyseObtenir des pistes en quelques minutes

03

Développer d’abord un grand systèmeValider d’abord la valeur avec un Skill

Pourquoi ne pas créer un autre système de reporting ?

Ce qui est réellement rare, c’est de donner à la direction des réponses à tout moment et de les transformer en actions.

AI is good at reading data and finding patterns; what an enterprise needs to lock in is its own metrics, decision rules, actions, and safety boundaries.

01
Situation actuelle de l’entreprise

Attendre que d’autres préparent les rapports

Dès que la direction pose une question, les équipes doivent chercher les données entre services, harmoniser les définitions, refaire les tableaux puis les expliquer ; quelques jours plus tard, le problème métier a déjà changé.

Mon approche

La direction interroge elle-même

Une simple demande dans WeChat sur mobile suffit : l’AI interroge immédiatement les données autorisées. Ni SQL ni reformulation préalable pour les équipes techniques ne sont nécessaires.

02
Situation actuelle de l’entreprise

Craindre une erreur de l’AI

Les bases de production, de commandes et de finance ne peuvent servir aux essais : une seule commande d’écriture ou de suppression peut affecter l’activité réelle.

Mon approche

Verrouiller la lecture seule dès la connexion

Utilisez des comptes en lecture seule, des listes blanches de requêtes, le moindre privilège et des journaux d’audit. L’Agent peut consulter les données autorisées, sans ajout, modification ni suppression.

03
Situation actuelle de l’entreprise

L’analyse existe, mais l’exécution s’interrompt

Après les conclusions du rapport, il faut encore réunir les équipes, répartir les tâches et relancer les délais ; les résultats de l’exécution ne reviennent pas dans la même chaîne d’analyse.

Mon approche

Passer de la détection au retour d’exécution

L’AI propose un plan exécutable que la direction transmet en un clic aux responsables ; après leur retour dans WeChat, les indicateurs sont automatiquement vérifiés pour confirmer l’amélioration.

04
Situation actuelle de l’entreprise

Un grand système externalisé prend trop de temps

Les besoins sont rediscutés sans cesse, tandis que l’interface et les droits sont développés de zéro : l’investissement est élevé et le déploiement lent ; lorsque le système est prêt, le problème initial a pu changer.

Mon approche

Start with one specialized Skill

Réutilisez l’AI et les systèmes existants de l’entreprise en formalisant uniquement les indicateurs, règles métier et processus d’exécution. C’est plus rapide et moins coûteux qu’un système développé de zéro.

AI Agent field practice

Ne plus attendre les rapports : interroger directement les données.

Connecter ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, stocks et finance via des bases et API en lecture seule. Après liaison WeChat, les dirigeants interrogent directement les données de l’entreprise.

01

Demander dans WeChat

Liez l’assistant par scan WeChat, sans plugin. Le dirigeant pose sa question à la voix ou par texte, sans SQL.

02

Lire les données autorisées

Connecter les sources autorisées, notamment ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, stocks, finance, rapports et fichiers ; les bases sont en lecture seule par défaut, avec des limites d’accès claires et auditables.

03

Analyser et recouper

Détecter les anomalies sous plusieurs angles, remonter aux causes et relier les variations aux actions métier.

04

Fournir des pistes de décision

Synthétiser les évolutions clés de la production, des opérations et des ventes, puis fournir conclusions, preuves et prochaines étapes.

Technologie choisie selon le besoin

La mise en place n’est qu’un point de départ ; seuls des Skills dédiés adaptent l’AI à votre métier.

General AI is good at fetching and analyzing data, but it does not natively understand each company's metrics, rules, and ways of working. General-purpose AI coding is still hard for non-programmers; I turn those specialist needs into repeatable Skills, faster and lighter than building a system from scratch.

OpenClawDifyn8nCustom Skill
Two approaches
Développement système traditionnel
Délais longs · coût élevé
Agent Skill
Valider la valeur plus vite

Pour des besoins d’analyse et de processus bien délimités, un Skill est généralement plus léger et rapide qu’un système développé de zéro.

Des secteurs différents, une même boucle

D’une question de la direction au résultat après exécution par les responsables.

Il ne s’agit pas seulement d’analyser un rapport. L’AI doit voir ce qui se passe, en expliquer les causes, proposer des actions et en vérifier l’effet après le retour des équipes. Le nom de chaque Agent peut aussi être adapté à l’entreprise et à l’usage.

Industrie manufacturièrePilote production et livraison

Repérer d’abord les commandes en retard à la réunion du matin, puis remonter jusqu’à l’étape bloquée

Situation en cours

Commandes, planification, encours et livraisons d’achats sont dispersés entre ERP, MES et tableaux. Le responsable de production passe deux heures chaque jour à les consolider, tandis que la direction ne voit encore que les données d’hier.

« Quelles commandes risquent d’être en retard cette semaine ? Le blocage vient-il des matières, des équipements ou des équipes ? »
Comment l’AI agit

L’AI recoupe délais, avancement des opérations, manques de matières et arrêts d’équipement pour lister les commandes à risque, leurs causes et les clients concernés.

Mise en œuvre

La direction transmet les listes de relance des matières et de planification aux achats et à l’atelier ; après le retour des responsables dans WeChat, l’AI met à jour les délais prévus et continue de suivre les anomalies.

Entreprise de commerce internationalVigie des marges export

Ne pas seulement regarder le chiffre d’affaires, mais préserver à temps la marge de chaque commande

Situation en cours

La commande est rentable au devis, mais au moment de l’expédition les taux de change, le fret maritime, les matières premières et les conditions de paiement ont changé. Les commerciaux suivent les commandes et la finance ne découvre les pertes qu’en fin de mois.

« Quelles commandes non expédiées ont déjà une marge brute inférieure à 12 %, et pourquoi ? »
Comment l’AI agit

L’AI lit les données CRM, ERP, logistiques et financières, recalcule la marge en temps réel par commande et localise les évolutions de fret, de change ou de coût d’achat.

Mise en œuvre

La direction confie aux responsables commerciaux la renégociation du fret, l’ajustement des prix et la relance des paiements ; une fois les résultats remontés dans WeChat, l’AI vérifie automatiquement la marge.

Entreprise d’e-commerceGestionnaire de rentabilité e-commerce

Avant que la publicité ne continue de coûter cher, repérer les remboursements et les stocks qui dévorent la marge

Situation en cours

Les boutiques, la publicité, l’OMS, le WMS et la finance ont chacun leurs propres chiffres. Le GMV augmente, mais les remboursements élevés, les faibles marges et les SKU bientôt en rupture sont masqués par les totaux.

« Quels SKU semblaient bien se vendre hier, mais génèrent en réalité davantage de pertes à chaque vente ? »
Comment l’AI agit

L’AI réunit dépenses publicitaires, commissions de plateforme, remboursements, prix d’achat et stock afin d’identifier les SKU déficitaires et de distinguer les problèmes de diffusion, de prix ou de produit.

Mise en œuvre

Les équipes opérationnelles reçoivent une liste d’arrêts de campagnes, d’ajustements de prix et de réapprovisionnements ; après adaptation, l’AI compare l’évolution du taux de remboursement, de la marge et de la rotation des stocks.

Commerce de détail et réseaux de magasinsCoordinateur des stocks magasins

Identifier directement les magasins à réapprovisionner lorsque certains sont en rupture et d’autres en surstock

Situation en cours

Le siège voit le stock total, alors que les magasins connaissent chacun des ruptures ou des surstocks. Le responsable régional consulte le groupe WeChat, mais le moment optimal de transfert est déjà passé.

« Quels produits à forte rotation seront en rupture dans les trois jours ? Quels magasins peuvent effectuer un transfert local ? »
Comment l’AI agit

L’AI combine ventes en magasin, stock disponible, achats en transit et délais de livraison pour générer les risques de rupture et des recommandations de transfert entre magasins.

Mise en œuvre

Le responsable régional transmet l’ordre de transfert aux directeurs de magasin et à l’entrepôt ; une fois la réception confirmée, l’AI vérifie l’évolution du taux de rupture et des stocks à faible rotation.

Trois autres domaines d’expertise

De l’ingénierie produit aux algorithmes spécialisés.

Each module has its own page with field scenes, cases, project outputs, and evidence.

02

Projet personnel gratuit

Slip Loomer

Un assistant AI complet pour VS Code et Cursor, et une preuve publique d’expertise produit et technique en matière d’Agents.

Voir la page détaillée
03

Retours d’expérience sur des projets d’algorithmes biomédicaux

Algorithmes biomédicaux

On high-dimensional, sparse, and complex relational data, I have practiced analysis, feature engineering, and deep learning.

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04

Retours d’expérience sur des projets de prévision des ventes et des stocks

Algorithmes de prévision des ventes et des stocks

Transformer ventes, prix, campagnes et cycles en modèles prévisionnels évaluables pour les stocks et la planification.

Voir la page détaillée

How the project was done

Valider l’efficacité avant d’accroître l’investissement.

01

Préciser le problème

Objectif métier, utilisateurs, processus actuel et résultat attendu.

02

Vérifier les données

Confirmer qualité, droits d’accès et faisabilité technique.

03

Valider par petites étapes

Valider l’efficacité de l’Agent ou du modèle avec une version minimale.

04

Iterate and refine

Improve from real feedback and write clear usage notes.

Découvrir d’autres expertises

Slip LoomerAlgorithmes biomédicauxAlgorithmes de prévision des ventes et des stocks