OOTI - Étude de cas IA | Rakam AI
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OOTI

BTP | ERP

Un agent IA qui permet aux équipes BTP d'interroger les données financières en langage naturel — 92% de précision à < 0,10$ par appel.

OOTI développe des logiciels ERP pour les entreprises du bâtiment. Leurs utilisateurs — chefs de projet, équipes financières, conducteurs de travaux — avaient besoin d'accéder à des données financières complexes mais n'avaient pas les compétences techniques pour écrire des requêtes ou naviguer dans des tableaux de bord denses.

Rakam a construit un agent de données IA qui transforme les questions en langage naturel en requêtes de données précises, avec des réponses en streaming, un outil d'insights qui génère du code à la volée et une boucle de feedback pour l'amélioration continue — le tout pour moins de 0,10$ par interaction.

« L'agent IA d'OOTI transforme la façon dont les équipes BTP interagissent avec leurs données financières — le langage naturel remplace les requêtes complexes. »

O

OOTI

Partenariat client

92%

Précision des outils

97%

Score de fidélité

< 0,10$

Coût par appel

100%

Cohérence des réponses

Business

Impact Business

Les équipes BTP accèdent désormais à leurs données financières via des requêtes en langage naturel au lieu de tableaux de bord complexes. Cela supprime la barrière technique qui nécessitait auparavant du personnel financier ou informatique pour extraire les rapports, économisant des heures par semaine sur les chantiers.

À moins de 0,10$ par interaction, l'agent IA est suffisamment économique pour être déployé à tous les niveaux d'utilisateurs. Les scores de 92% de précision des outils et 97% de fidélité signifient que les utilisateurs font confiance aux réponses, réduisant les allers-retours de vérification avec les équipes financières.

Produit

Ce que nous avons construit

Agent de données IA

Agent conversationnel principal qui traduit les questions en langage naturel en requêtes de données ERP précises. Comprend la terminologie spécifique au BTP — projets, budgets, marges, délais — et retourne des réponses structurées et contextuelles.

Outil d'insights (génération de code)

Outil de génération de code dynamique qui crée des requêtes analytiques personnalisées à la volée. Quand les outils standards ne suffisent pas, l'agent écrit et exécute du code pour extraire des insights de données financières complexes et multi-tables.

Streaming & système de feedback

Réponses en streaming en temps réel pour une UX réactive, combinée à un système de feedback utilisateur qui capture les signaux de satisfaction pour améliorer continuellement la précision et la pertinence de l'agent.

Authentification JWT & sécurité

Couche d'authentification sécurisée utilisant des tokens JWT pour garantir que chaque utilisateur n'accède qu'à son périmètre de données autorisé. Contrôle d'accès basé sur les rôles aligné avec le modèle de permissions existant d'OOTI.

Technique

Architecture Technique

Construit sur le framework Rakam Systems, l'agent utilise des appels LLM asynchrones pour un streaming à faible latence. L'outil d'insights génère dynamiquement du code Python pour les requêtes analytiques complexes qui dépassent les outils prédéfinis.

MLflow suit toutes les interactions de l'agent, mesurant la précision des outils, la fidélité et le coût par appel. Sentry fournit le monitoring des erreurs, tandis que Kubernetes OVH assure un déploiement fiable et scalable.

# Stack

Rakam Systems (framework agent)

LLM asynchrone (streaming)

MLflow (observabilité)

Sentry (monitoring erreurs)

Kubernetes OVH (orchestration)

JWT (authentification)

# Performance

Précision des outils : 92%

Fidélité : 97%

Coût : < 0,10$/appel

Cohérence : 100%

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