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Transformation IA · Contrôle de gestion

Automatiser la déflection des tickets de support avec l'IA · Contrôle de gestion

De la vision à l'exécution, Atlas déploie la déflection des tickets de support pour le contrôle de gestion avec une exigence simple : une valeur métier prouvée et conforme.

Enjeux IA · Contrôle de gestion

L'IA au service de le contrôle de gestion

Le contrôle de gestion consacre encore trop de temps à collecter et fiabiliser la donnée avant de pouvoir l'analyser. L'IA inverse cette répartition en automatisant la production des reportings pour recentrer les équipes sur l'aide à la décision.

  • Reportings et tableaux de bord générés et commentés automatiquement
  • Analyse des écarts entre réel, budget et atterrissage avec explication des causes
  • Modélisation budgétaire et rolling forecast assistés par apprentissage automatique
  • Allocation analytique des coûts et calcul de rentabilité par produit, client ou canal

Les contrôleurs de gestion équipés d'IA réallouent jusqu'à 40% de leur temps de la production vers l'analyse à valeur ajoutée.

Concrètement

Notre dispositif pour la déflection des tickets de support

Atlas mesure la déflection des tickets de support à sa valeur captée en production dans le contrôle de gestion — gain de temps, qualité, coûts — pas au nombre de démonstrateurs.

Suggestion d'articles pertinents avant ouverture de ticket

Adapté à le contrôle de gestion et à vos contraintes de conformité.

Réponses contextualisées dans le parcours client

Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.

Mesure du taux de résolution en autonomie

Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.

Identification des sujets générant le plus de contacts

Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de la déflection des tickets de support pour le contrôle de gestion, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

−35%
de tickets entrants
2-4 mois
jusqu'à la production
4-6 sem.
jusqu'au 1ᵉʳ prototype
−40%
de temps de traitement
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Non, l'objectif est d'apporter une réponse immédiate quand elle existe, tout en laissant un accès simple à un conseiller si besoin.

Le taux de résolution en self-service et la baisse des tickets sur les sujets ciblés sont suivis dans des tableaux de bord dédiés.

Le contrôle de gestion consacre encore trop de temps à collecter et fiabiliser la donnée avant de pouvoir l'analyser. L'IA inverse cette répartition en automatisant la production des reportings pour recentrer les équipes sur l'aide à la décision. Sur la déflection des tickets de support, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

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