Paulin Riva, Capitaine de l'équipe Olympique de rubgy à 7 est le président du jury de la 3eme édition des Awards Teamstarter ! Inscriptions à la cérémonie ouvertes !

Teamstarter AI

Vous investissez dans l’IA, mais sur le terrain elle reste inutilisée. Teamstarter transforme les problèmes terrain en gains mesurables.

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L’IA dont vos équipes ont vraiment besoin

Aujourd’hui, tout le monde parle d’intelligence artificielle. Mais dans la majorité des entreprises, la réalité est la même :
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• des licences IA achetées au niveau groupe,
• peu d’usages concrets sur le terrain,
• aucune visibilité sur le ROI réel.

Teamstarter AI change la donne.
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Nous aidons vos équipes métier à identifier, concevoir et prioriser les cas d’usage IA qui font réellement gagner du temps et de l’argent, dans un cadre sécurisé et mesurable.

L’IA est là. L’impact, beaucoup moins

Vos collaborateurs utilisent déjà l’IA. Parfois officiellement. Souvent en cachette...
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Résultat :
• des outils mal adaptés aux réalités métier,
• des initiatives dispersées,
• un risque de Shadow AI sur vos données,
• une direction qui peine à justifier les investissements.
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Pendant ce temps, des tâches répétitives continuent de coûter des dizaines d’heures chaque mois.

Les 3 piliers de Teamstarter AI

Du ROI mesurable

Chaque cas d’usage est validé uniquement s’il génère des gains concrets et mesurables.

Le métier d’abord

Les cas d’usage partent des irritants terrain, pas des outils ou des effets de mode.

Un cadre sécurisé

L’innovation IA est encadrée, gouvernée et alignée avec vos règles IT et sécurité.

Exemple de cas d’usage
Devis complexes & chiffrage

Le problème
Les équipes passent des heures à :
• reconstituer des devis à partir d’anciens modèles,
• vérifier des règles internes,
• corriger des erreurs de cohérence.

Le cas d’usage IA
Un assistant IA qui :
• analyse la demande client,
• propose une première version de devis conforme aux règles internes,
• alerte en cas d’anomalie ou d’oubli.

Le gain
• 40 % de temps de chiffrage
• Moins d’erreurs validées par la finance
• 30 à 50h / mois gagnées selon le volume.

L’IA est là. L’impact, beaucoup moins

Le problème
Les techniciens passent trop de temps à :
• rechercher l’historique des pannes,
• relire des rapports PDF hétérogènes,
• et refaire des diagnostics déjà faits ailleurs.
En moyenne : 20 à 30 minutes perdues par intervention.

Le cas d’usage IA
Un assistant IA interne qui :
• analyse les historiques de maintenance,
• croise symptômes + équipements + pannes passées,
• propose des pistes de diagnostic et check-lists adaptées.

Le gain
• 25 % de temps par intervention
• 15 % de pannes récurrentes
• Environ 40h / mois gagnées sur un site industriel moyen.