POC Document Intelligence en 48h
Comment on a construit et déployé un agent d'extraction OCR + classification automatique pour une fintech parisienne.
Le contexte
Une fintech parisienne traitait manuellement des centaines de factures par semaine. Leur équipe passait 20+ heures à extraire les données (fournisseur, montant, date, TVA) et les saisir dans leur ERP. Les erreurs de saisie généraient des écarts comptables récurrents.
Avant
- — 20+ heures/semaine de saisie manuelle
- — Erreurs récurrentes (5-8%)
- — Délai de traitement : 24-48h
- — Équipe frustrée par les tâches répétitives
Après (48h plus tard)
- 2 heures/semaine (révision uniquement)
- Taux d'erreur < 1%
- Traitement en temps réel (<30 sec)
- Équipe focalisée sur les tâches à valeur ajoutée
Le processus
Jour 1 : Diagnostic + Architecture
Appel de 30 min pour comprendre le workflow exact. Analyse de 10 factures types. Définition de l'architecture : OCR (extraction) → LLM (classification) → API (ERP).
Jour 2 : Build + Deploy
Construction de l'agent avec LangChain + GPT-4o. Intégration OCR pour extraction de texte. Pipeline de classification automatique (fournisseur, montant, date, catégorie comptable). Déploiement en production avec dashboard de monitoring.
Stack technique
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