Consultant IA à Montpellier : 7 cas d'usage concrets déployés en 2026

1. RAG documentaire interne

Une PME industrielle de 120 personnes avait 50 000 pages de procédures, normes et fiches techniques. Recherche : 15 min par requête en moyenne. Avec un RAG (Retrieval-Augmented Generation) sur LLM auto-hébergé : 3 secondes. ROI mesuré : 1,2 ETP libéré sur 6 mois.

2. Génération de comptes-rendus de réunions client

Un cabinet de conseil montpelliérain (40 consultants) automatise la rédaction des CR à partir de la transcription. Gain : 70 % de temps sur la rédaction, qualité jugée équivalente après revue humaine. Adoption : 95 % des consultants après 3 mois.

3. Classification automatique de tickets support

Scale-up SaaS de 60 personnes : 800 tickets/semaine. La classification manuelle prenait 4 h/jour à l'équipe support. Avec un modèle de classification fine-tuné sur 12 mois d'historique : 92 % de précision, routage automatique, priorité ajustée. Économie : 18 k€/an, satisfaction support en hausse.

4. Scoring de leads B2B

ETI services B2B sur Nîmes : modèle de scoring prédictif sur le CRM (300 000 leads historiques). Les commerciaux concentrent leur temps sur le top 20 %. Taux de conversion +34 % en 4 mois.

5. Vision industrielle pour le contrôle qualité

Industriel agroalimentaire dans l'Hérault : détection automatique de défauts visuels sur ligne de production. Caméras + modèle de vision (YOLO custom). Taux de défauts détectés porté de 78 % à 99,2 %. Investissement amorti en 8 mois.

6. Assistance à la rédaction commerciale

Cabinet d'expertise comptable : génération assistée des propositions commerciales à partir d'un brief de 5 min. Temps moyen par propale : passé de 90 min à 25 min. Pas de remplacement, accélération.

7. Analyse automatique de feedbacks clients

Scale-up e-commerce : 5 000 avis clients/mois. Classification thématique automatique + détection des signaux faibles. La direction produit identifie en 48h les irritants émergents au lieu d'attendre la review trimestrielle.

Le dénominateur commun

Aucun de ces 7 projets n'est de l'IA "magique". Chacun part d'un processus métier identifié, avec une donnée disponible, un ROI calculable et un change accompagné. C'est la condition de succès, pas le choix du modèle.