Mapping de flux, analyse de stocks, rédaction de plans de réduction des coûts logistiques… ces livrables te prennent trois fois plus de temps qu'il ne le faudrait. On te montre comment les automatiser sans toucher une ligne de code.
Données de stock dans un ERP SAP, KPIs de transport dans un Excel du responsable logistique, taux de service dans un outil WMS maison : avant même de commencer l'analyse, tu passes deux jours à nettoyer et croiser des tableaux. C'est le travail préparatoire qui n'est jamais dans le budget de la mission.
Chaque semaine ou quinzaine, tu reformates le même type de rapport : stock en transit, taux de rupture, délais fournisseurs, actions en cours. Le contenu change, la structure reste identique. Pourtant tu remplis ce deck à la main à chaque fois.
Comparer des cotations de 3PL, évaluer des fournisseurs sur 8 critères, préparer un RFQ : tu fais tout ça dans des fichiers Excel ad hoc qui ne se parlent pas, et que tu recommences from scratch à chaque nouvelle mission.
Incoterms, réglementations douanières, changements de normes ISO 9001/14001 ou ESG sur la supply chain : tu veux tenir tes clients informés, mais la veille repose sur des onglets ouverts dans ton navigateur et des alertes Google aléatoires.
On connecte tes sources de données habituelles (exports ERP, fichiers Excel partagés, données WMS via API ou fichier plat) dans un pipeline automatisé. Chaque lundi matin, ton tableau de bord est prêt sans manipulation manuelle.
On construit un template structuré : l'IA récupère les indicateurs clés de la semaine (taux de service, niveaux de stock, OTD fournisseurs), rédige les commentaires d'analyse et génère un PDF ou un slide PowerPoint prêt à envoyer au client.
Tu définis tes critères (prix, délais, couverture géographique, certifications, performance passée) une seule fois. Pour chaque nouvelle mission, l'outil récupère les données reçues des prestataires, les normalise et produit une grille de scoring comparative en quelques minutes.
Un agent IA surveille chaque jour les sources que tu lui indiques (presse logistique, publications douanières, rapports FEVAD, alertes risques géopolitiques sur tes corridors clés) et t'envoie un digest synthétique chaque matin dans Slack ou par email.
Après tes interviews terrain (opérateurs entrepôt, responsables achats, planificateurs), l'IA transcrit les enregistrements, regroupe les verbatims par thème (flux, goulots, coûts cachés) et produit une note de synthèse prête à intégrer dans ton diagnostic.
Les plans d'actions post-mission ont tendance à s'enliser. On met en place un workflow qui suit l'avancement des actions dans ton outil de suivi (Notion, Airtable, Excel), envoie des relances automatiques aux responsables concernés et t'alerte si une échéance est dépassée.
On cartographie ensemble tes tâches récurrentes sur une mission type : quels livrables tu produis, à quelle fréquence, avec quelles sources de données. On identifie les 2-3 automatisations qui te feraient gagner le plus de temps dès cette semaine.
On part d'une vraie mission en cours ou d'un livrable récent. On construit le premier workflow sur tes données réelles (pas un exemple générique) et on te le fait tester en conditions réelles. Tu valides avant qu'on passe à la suite.
On déploie les automatisations retenues, on les documente simplement et on te forme pour que tu puisses les ajuster toi-même quand les besoins de la mission évoluent. Pas de boîte noire, pas de dépendance.
Un consultant mandaté sur une mission d'optimisation des stocks (classe ABC, taux de couverture, identification des articles dormants) produisait chaque semaine un rapport d'avancement à partir de 4 exports SAP différents. On a automatisé la consolidation et la rédaction des commentaires types. Le livrable hebdomadaire se génère désormais quasi seul, il n'a plus qu'à relire et ajuster la synthèse.
Pour un RFQ logistique (entreposage + transport) avec 6 3PL candidats, le consultant devait compiler à la main les réponses reçues en PDF et Excel pour alimenter sa grille comparative. On a mis en place un parser automatique qui extrait les données clés de chaque réponse et les injecte dans la grille de scoring. Résultat : la comparaison est prête le jour même de la réception des offres.
Après une semaine d'interviews (planificateurs, responsable achats, chef d'entrepôt, transporteurs), le consultant disposait de 9h d'enregistrements à retranscrire et analyser. On a déployé un workflow de transcription automatique + regroupement thématique par l'IA (goulots identifiés, coûts cachés mentionnés, attentes exprimées). La note de synthèse de cadrage était prête le lendemain matin.
C'est la première question que pose tout consultant sérieux, et c'est légitime. On travaille soit sur des environnements cloud avec des accords de confidentialité stricts, soit en local sur ta machine selon la criticité des données. On ne connecte jamais tes données client à des services tiers sans ta validation explicite. Et on peut travailler avec des données anonymisées ou masquées pour les tests.
C'est vrai que chaque mission a son contexte spécifique : secteur, taille de client, périmètre supply chain. Mais la structure de tes livrables est bien plus stable que tu ne le penses. Un rapport d'avancement, une grille de scoring fournisseurs, une note de synthèse d'entretiens : la logique est la même à 80 %. On paramètre les automatisations pour qu'elles soient adaptables en quelques clics, pas rigides.
Oui, parce qu'on ne se connecte pas forcément en direct à l'ERP du client (ce qui prendrait des mois de validation SI). On travaille le plus souvent à partir des exports que tu reçois déjà : CSV, Excel, PDF. Le workflow récupère ces fichiers et les traite automatiquement, peu importe d'où ils viennent.
Elle ne remplace pas ton expertise métier ni ton regard sur le terrain. Par contre, elle est très efficace pour les tâches de structuration : regrouper des verbatims d'entretiens, rédiger une première version de commentaires d'indicateurs à partir d'un template, reformuler des constats bruts en langage client. Tu restes le consultant, l'IA fait le travail de mise en forme répétitif.
Franchement, c'est encore plus utile pour un freelance. Tu n'as pas d'équipe junior pour préparer les données ou mettre en forme les rapports. Chaque heure gagnée sur les tâches répétitives, c'est une heure de plus disponible pour l'analyse à valeur ajoutée, ou tout simplement pour clôturer ta mission dans les temps.
Pour une automatisation simple comme la génération d'un rapport d'avancement ou la consolidation de données depuis des exports récurrents, on est souvent opérationnel en moins d'une semaine après le premier call. Pour des workflows plus complexes (agent de veille, scoring multi-sources), compte 2 à 3 semaines.
C'est exactement le public pour lequel Just Use AI a été pensé. Tu n'as pas besoin de savoir ce qu'est n8n ou un webhook. Tu décris tes tâches répétitives, on construit, on te montre comment utiliser le résultat et comment modifier les paramètres de base. La documentation qu'on te laisse est écrite pour un consultant, pas pour un développeur.
Réserve un audit IA gratuit de 45 min. On regarde ensemble tes livrables récurrents et on identifie ce qui peut être automatisé dès cette semaine. Aucun engagement, aucun jargon technique.