Samy Boubir - 2026

Automatiser la génération de rapports avec RAG : de 2 semaines à 3 heures

Quand on me demande ce que fait concrètement un consultant IA, je raconte souvent cette histoire. Elle illustre parfaitement le potentiel de ces technologies quand elles sont bien appliquées.

Le contexte

Une équipe achats devait produire un rapport trimestriel sur les performances fournisseurs. Le processus :

  1. Collecter les données de 15 sources différentes (ERP, emails, contrats, CR de réunions)
  2. Croiser les informations manuellement
  3. Rédiger une synthèse de 40 pages
  4. Faire valider par 3 niveaux hiérarchiques

Temps moyen : 2 semaines de travail pour une personne.

La solution : RAG + Workflow automatisé

J'ai mis en place un système en 3 étapes :

1. Indexation des documents

Tous les documents sont vectorisés et stockés dans une base vectorielle. Le système comprend :

  • Les contrats (PDF)
  • Les emails pertinents
  • Les données ERP (export automatique)
  • Les comptes-rendus de réunions

2. Extraction intelligente

Un agent IA interroge la base pour extraire les KPIs pertinents :

# Exemple simplifié
queries = [
    "Quel est le taux de livraison à temps pour le fournisseur X ?",
    "Quels sont les incidents qualité des 3 derniers mois ?",
    "Quelles sont les évolutions tarifaires négociées ?"
]

for query in queries:
    context = vector_db.search(query)
    result = llm.generate(query, context)
    report_data.append(result)

3. Génération du rapport

Le LLM génère automatiquement :

  • Un résumé exécutif
  • Les tableaux de KPIs
  • Les analyses par fournisseur
  • Les recommandations

Les résultats

| Avant | Après | |-------|-------| | 2 semaines | 3 heures | | 1 personne à temps plein | Supervision uniquement | | Risque d'erreurs manuelles | Données tracées et vérifiables |

Ce que j'ai appris

  1. La qualité des données est cruciale - Garbage in, garbage out. 50% du projet a été de nettoyer et structurer les sources.

  2. L'humain reste indispensable - Le rapport généré est une base. L'expertise métier valide et enrichit.

  3. Commencer petit - On a d'abord automatisé un seul type de rapport avant de généraliser.

Pour aller plus loin

Si vous avez des processus similaires dans votre organisation, posez-vous ces questions :

  • Combien de temps passe-t-on à collecter des informations ?
  • Les données sont-elles structurées ou dispersées ?
  • Quel est le coût d'une erreur dans ces rapports ?

Vous avez un cas similaire ? Discutons-en.

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