Nous laissons la parole à ceux qui utilisent nos outils au quotidien. Voici leurs retours, sans filtre, avec les chiffres qui vont avec.
Ces avis proviennent de clients actifs avec lesquels nous collaborons depuis au moins six mois.
Avant de travailler avec NeuraTrust, notre équipe comptable passait trois heures par jour à recopier des données de factures fournisseurs dans notre système SAP. Leur moteur d'extraction traite maintenant 400 factures par jour sans intervention humaine. On vérifie un échantillon de 5 % chaque semaine, et le taux d'erreur reste sous 0,3 %. Concrètement, deux personnes ont pu être redéployées sur des tâches d'analyse financière qui créent plus de valeur.
On cherchait un chatbot capable de répondre en français et en néerlandais aux questions de nos locataires (horaires, procédures de réclamation, état des paiements). L'équipe a livré un premier prototype en 12 jours. Après deux itérations, le bot gère 68 % des demandes sans escalade. Le temps de réponse moyen est passé de 4 heures à 11 secondes pour ces cas-là.
Notre catalogue compte 23 000 références. Le moteur de recommandation développé par NeuraTrust analyse l'historique d'achat de chaque client B2B et propose des produits complémentaires au moment de la commande. Depuis son activation en mars, le panier moyen a augmenté de 14 %. Le seul bémol : l'intégration initiale avec notre ancien CRM a pris deux semaines de plus que prévu, mais l'équipe a ajusté le planning sans coût supplémentaire.
Je dirige une clinique vétérinaire avec cinq vétérinaires et un volume de 120 consultations par jour. NeuraTrust a construit un outil qui analyse les comptes rendus de consultation rédigés en texte libre et en extrait automatiquement les codes de diagnostic, les prescriptions et les rappels de vaccination. Mes assistantes gagnent 45 minutes par jour. C'est du temps qu'elles consacrent maintenant à l'accueil des propriétaires d'animaux.
Nous avions testé deux autres prestataires avant NeuraTrust. La différence ? Ils ne nous ont pas vendu une plateforme générique. Ils ont passé trois jours dans nos entrepôts pour comprendre nos flux avant d'écrire la moindre ligne de code. Le modèle de détection d'anomalies qu'ils ont livré identifie les palettes mal étiquetées avec une précision de 96 %. On a divisé par quatre les erreurs d'expédition depuis septembre.
Le tableau de bord prédictif nous montre chaque lundi les probabilités de résiliation de nos abonnés sur les 30 jours suivants. On contacte en priorité les clients à risque élevé. Depuis qu'on utilise cet outil, notre taux de rétention mensuel est passé de 91 % à 95,2 %. Le modèle n'est pas parfait sur les nouveaux abonnés (moins de données), mais sur les profils de plus de 6 mois, il est très fiable.
Deux projets récents qui illustrent notre méthode de travail et les résultats obtenus.
LogiPharma reçoit en moyenne 420 factures par jour de 130 fournisseurs différents, dans des formats variés (PDF structurés, scans, photos prises sur smartphone). Leur équipe de quatre comptables passait la moitié de sa journée à saisir manuellement les montants, dates et références dans SAP.
Nous avons déployé un pipeline en trois étapes : pré-traitement d'image (redressement, débruitage), extraction OCR avec un modèle fine-tuné sur 8 000 factures annotées par leur équipe, puis validation automatique par croisement avec les bons de commande existants.
-72 % de temps de saisieLe système tourne sur un serveur hébergé en Belgique. Le taux de rejet (factures nécessitant une vérification humaine) est de 4,1 %. Le projet a été rentabilisé en cinq mois grâce au redéploiement de deux postes vers l'analyse financière.
Ce gestionnaire immobilier administre 2 300 logements à Bruxelles. Leur service client recevait 180 appels et 90 emails par jour, dont 70 % portaient sur des questions récurrentes : solde du compte locatif, date du prochain prélèvement, procédure pour signaler un dégât.
Nous avons entraîné un agent conversationnel sur leur base documentaire interne (règlements, FAQ, historique de tickets). Le bot comprend le français et le néerlandais, détecte la langue automatiquement et bascule si le locataire change en cours de conversation.
68 % des demandes résolues sans humainLe délai de réponse pour les questions traitées par le bot est de 11 secondes en moyenne. Les agents humains se concentrent désormais sur les situations complexes : litiges, travaux urgents, négociations de bail. Le projet a été livré en six semaines, déploiement compris.
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