Réponses rapides

AIGrow propose un suivi de la visibilité dans les réponses des IA, un assistant pour les entreprises, la publication d’articles de blog et des services d’automatisation à périmètre défini. Commencez par l’analyse gratuite pour examiner les résultats avant de payer.

Lancer l’analyse gratuite

L’analyse est gratuite et les forfaits de suivi commencent à $29 par mois. L’audit des opérations coûte $290, l’audit de visibilité $490, et les projets sur mesure font l’objet d’un devis écrit avant le début des travaux.

Voir les forfaits

Lancez l’analyse gratuite. Elle lit votre site, demande à plusieurs assistants IA ce que recherchent vos clients et vous indique un point précis. Aucune inscription n’est requise, et elle vous dira si vous n’avez pas besoin de nous.

Commencer

Oui. Utilisez le formulaire de contact pour toute question sur le produit, la facturation, l’assistance ou un projet. Décrivez l’objectif et le système concerné afin que la première réponse soit précise.

Contacter AIGrow
Exemples de scénarios

Trois façons d’aborder un projet d’automatisation

Explorez des périmètres types pour la conformité dans la fintech, le support dans le commerce en ligne et le reporting dans la santé. Chaque scénario présente une approche possible et les hypothèses à vérifier.

Commencer par un auditLire le premier scénario

Exemples à titre illustratif. Il s’agit d’entreprises fictives et de chiffres hypothétiques, pas de résultats clients ni de prévisions.

Trois scénarios à titre illustratif
3hypothèses de planification, pas résultats mesurés
Fintech
73% en 6 semaines
E-Commerce
64% en 12 jours
Healthcare SaaS
96% en 3 semaines
Résultats clients vérifiables
à titre illustratif uniquement

Les délais et les indicateurs sont hypothétiques. Un périmètre réel part de vos données et doit être validé.

01 · Fintech · Exemple hypothétique

Réduction du temps d’examen

Exemple fictif : fintech en série B · 120 employés · $2.1M de transactions par jour

73%
Exemple de problème

L’équipe de conformité examinait manuellement plus de 300 transactions signalées chaque jour. Le délai moyen de traitement était de 18 heures et le taux de faux positifs de 12 %, ce qui compliquait inutilement le parcours des clients légitimes et mobilisait les analystes.

Approche proposée

Un projet envisageable consisterait à cartographier le processus de conformité, à tester un score de risque pour les transactions et à transmettre les exceptions aux analystes. Une vérification humaine, des décisions traçables et une validation seraient indispensables avant toute utilisation en production.

AI AuditCustom Build

Chiffres hypothétiques pour cet exemple. Il ne s’agit ni de résultats mesurés, ni de gains attendus, ni de garanties.

2.4%Taux de faux positifscontre 12 % initialement
$380KÉconomies annuelles de main-d’œuvreréaffectées à des tâches stratégiques
4.2hDélai moyen de traitementcontre 18 h initialement
100%Couverture de la piste d’auditjournalisation automatique

Calendrier indicatif : 6 semainesPython · LangChain · PostgreSQL · Supabase Edge Functions

Découverte et auditCartographier les processus et les transferts de données entre les systèmes concernés. Établir des valeurs de référence pour les délais de traitement et les erreurs.5 jours
Architecture et développementCréer un prototype de scoring des transactions et l’intégrer au pipeline de données existant.4 semaines
Déploiement et validationComparer les résultats en mode parallèle. Examiner les écarts avant d’envisager une utilisation en production.1 semaine
02 · E-Commerce · Exemple hypothétique

Tickets résolus de façon autonome

Exemple fictif : marque DTC · $8.4M de chiffre d’affaires annuel · équipe opérationnelle de 15 personnes

64%
Exemple de problème

Le support client traitait manuellement plus de 1,200 tickets par semaine. Le délai moyen de première réponse était de 6.2 heures et continuait d’augmenter. La satisfaction client stagnait à 3.4/5 malgré le recrutement de deux agents supplémentaires au trimestre précédent.

Approche proposée

Un agent de support proposé pourrait être connecté à Shopify, Zendesk et à une base de connaissances approuvée. Il préparerait des réponses aux questions courantes et transmettrait les demandes sensibles ou non prises en charge à une personne, sous réserve de tests avant son déploiement.

AI Agents

Chiffres hypothétiques pour cet exemple. Il ne s’agit ni de résultats mesurés, ni de gains attendus, ni de garanties.

47sDélai de première réponsecontre 6.2 heures initialement
4.6/5Satisfaction clientcontre 3.4/5 initialement
$210KRéaffectation annuelle du temps de travailconsacré à la fidélisation
1200+Capacité hebdomadaire de traitement des ticketssans agrandir l’équipe

Calendrier indicatif : 12 joursTypeScript · OpenAI API · Zendesk API · Shopify API · Supabase

Configuration et intégrationConnecter les sources de données approuvées et définir les types de questions ainsi que les règles d’escalade.3 jours
Entraînement et tests de l’agentTester l’agent sur un échantillon convenu de tickets passés. Mesurer les réponses incorrectes et les demandes qui auraient dû être transmises à une personne.5 jours
Mise en productionCommencer avec une validation humaine. Étendre le déploiement uniquement une fois les critères d’acceptation convenus pour le projet atteints.4 jours
03 · Healthcare SaaS · Exemple hypothétique

Réduction du temps de production des rapports

Exemple fictif : plateforme de santé B2B · 45 employés · 340 cliniques clientes

96%
Exemple de problème

L’équipe d’analyse produisait manuellement 8 rapports clients par semaine. Chaque rapport nécessitait d’extraire des données de 3 systèmes distincts, de respecter le format demandé par le client et d’effectuer des contrôles qualité. Temps moyen de production : 4.5 heures par rapport.

Approche proposée

Un processus de reporting proposé pourrait réunir les données de sources approuvées, générer des projets de rapport selon un calendrier et imposer une validation humaine avant l’envoi. Les contrôles d’accès et le traitement des données devraient faire l’objet d’une évaluation distincte.

Ready SolutionCustom Build

Chiffres hypothétiques pour cet exemple. Il ne s’agit ni de résultats mesurés, ni de gains attendus, ni de garanties.

32Rapports par semainecontre 8 initialement (capacité multipliée par 4)
12minTemps de productioncontre 4.5 heures initialement
100%Exactitude des donnéesobjectif de validation indicatif
$165KGain de productivité annueltemps des analystes réaffecté

Calendrier indicatif : 3 semainesNode.js · PostgreSQL · REST APIs · PDF Generation · Supabase

Déploiement d’une solution prête à l’emploiConfigurer les bases de données et les sources de données API approuvées pour un prototype de reporting.5 jours
Connecteur EHR sur mesureRecenser les champs nécessaires et évaluer les autorisations et les contraintes du connecteur envisagé.8 jours
Tests et circuit de validationComparer les rapports générés à des données de référence fiables et tester le circuit de validation et d’envoi.5 jours
Avant de passer au développement

Commencez par mesurer le fonctionnement actuel

Estimez le coût du travail manuel à partir de vos propres volumes, du temps passé par vos équipes et de vos taux d’erreur avant de décider quoi automatiser.

Découvrez ce que vous apporte un audit
État des lieux

Documentez le fonctionnement actuel du processus. Relevez les volumes, le temps de traitement et les exceptions dans votre flux de travail réel.

Défini à l’avance

Convenez par écrit du périmètre, du prix et des critères de validation avant le début de la mise en œuvre.

Valider

Testez le système proposé avec des données représentatives et examinez les échecs avant d’étendre son utilisation.

Définissez le périmètre d’un projet à partir de vos propres données.

L’audit opérationnel à $290 cartographie vos tâches manuelles et vous aide à déterminer ce qui mérite d’être automatisé. Son prix est déduit du coût d’un développement ultérieur.

Réserver l’auditVoir le coût d’une réalisation

$290 · crédités sur toute prestation de développement · sans abonnement