Ce que d'autres ont déjà fait
Cas concrets d'IA agentique
Ce que des entreprises et des collectivités font déjà concrètement avec l'IA agentique — dans l'industrie, les transports, la relation client, les services publics. Chaque cas est expliqué en détail : ce qui a été mis en place, comment, et ce qu'il faut en retenir.
Ces cas ont été rendus publics par les organisations citées et sont reformulés par Blue Lemon Agent à titre d'illustration. Ce ne sont pas nos clients et nous n'avons aucun lien avec elles.
Conformité alimentaire
Conformité alimentaire : un assistant IA qui répond, sources à l’appui
Trace One et delaware ont lancé en 2025 « Legi Food », un assistant IA dédié à la conformité réglementaire alimentaire : il répond à des questions réglementaires complexes en citant les textes applicables, dans plus de 50 langues. Les éditeurs annoncent jusqu’à 80 % de temps de veille réglementaire en moins.
À retenir : La veille réglementaire est un gisement de temps massif pour l’IA — sans retirer la décision à l’humain.
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Aéroports de Rome
Aéroports de Rome : un assistant IA pour guider chaque voyageur
L’opérateur des aéroports de Rome (Aeroporti di Roma) a lancé en 2025 un assistant voyageur propulsé par l’IA, baptisé ADRYX, accessible par WhatsApp et sur son site. Bâti sur une architecture multi-agents, il informe les passagers en temps réel (vols, portes, services), pour un parcours plus fluide.
À retenir : Un agent IA peut unifier l’information d’un parcours client complexe : un terrain idéal pour démarrer.
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Paiements
Paiements : l’IA au service de la fiabilité et de la lutte anti-fraude
Le spécialiste des paiements Nexi mobilise l’IA sur deux fronts : la détection de fraude par apprentissage automatique, en temps réel et à très grande échelle, et la fiabilité opérationnelle de ses services, assistée par IA générative.
À retenir : Sur la fraude, une IA surveille en continu ce qu’aucune équipe ne peut couvrir à la main.
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Service client
Service client : une IA omnicanale qui épaule les équipes
Riverty (services financiers, groupe Bertelsmann) a refondu son service client autour d’une stratégie omnicanale assistée par IA, avec Cluster Reply sur Microsoft Dynamics 365. Téléphone, chat et e-mail réunis, sur plusieurs marchés et langues, pour des réponses rapides et cohérentes.
À retenir : Une IA cohérente sur tous les canaux libère vos équipes pour les cas à valeur.
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Agroalimentaire
Vision par ordinateur : accélérer la sélection variétale
L’industriel belge COSUCRA (ingrédients issus du pois et de la chicorée) a automatisé, avec delaware et le programme Digital Wallonia 4.AI, la mesure de ses racines de chicorée grâce à la vision par ordinateur — une étape clé de sa sélection variétale, jusque-là manuelle.
À retenir : La vision par ordinateur fiabilise des mesures répétitives et libère la R&D.
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Fraport
Fraport : la vision par ordinateur fluidifie les opérations au sol
À l’aéroport de Francfort, Fraport, Lufthansa et zeroG ont développé « seer », une solution de vision par ordinateur qui détecte et horodate automatiquement les étapes du traitement d’un avion au sol (avitaillement, bagages, embarquement…), pour gagner en ponctualité.
À retenir : La vision par ordinateur transforme un flux vidéo en décisions opérationnelles.
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Audi
Audi : un système multi-agents pour gérer son cloud
Audi a déployé avec Storm Reply, sur AWS, un assistant multi-agents nommé Devbot qui épaule ses équipes cloud sur quatre domaines : sécurité, coûts, infrastructure-as-code et conformité d’architecture. Plusieurs agents IA spécialisés y collaborent.
À retenir : Les systèmes multi-agents s’attaquent aussi à des sujets internes très rentables, comme la gestion du cloud.
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Industrie
Industrie : faire passer l’IA agentique à l’échelle
Au-delà des démonstrateurs, des agents IA commencent à piloter et optimiser des processus industriels en s’intégrant aux systèmes existants. Des acteurs comme Siemens ont présenté en 2025 des agents IA reliés à leurs outils d’automatisation ; l’enjeu désormais est d’industrialiser des gains mesurables.
À retenir : L’agentique n’est plus un POC : pensez dès le départ au passage à l’échelle.
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Données
Données : une plateforme modernisée, dopée à la GenAI
Le groupe français Lesaffre (levures et fermentation) a modernisé sa plateforme de données avec delaware : migration vers SAP Datasphere, reporting via SAP Analytics Cloud et intégration d’IA générative, pour fiabiliser et simplifier l’accès aux données.
À retenir : Une base de données saine et accessible est le préalable à toute IA utile.
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Médias
Médias : des offres d’abonnement personnalisées par l’IA
Le groupe média italien RCS MediaGroup (Corriere della Sera) a mis en place, avec Go Reply sur Google Cloud, un moteur d’IA qui personnalise en temps réel ses offres d’abonnement numérique selon le profil de chaque lecteur — avec un objectif de meilleure rétention.
À retenir : Personnaliser l’offre au bon moment, c’est récupérer de la marge laissée sur la table.
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Eau
Eau : détecter les fuites avant qu’elles ne coûtent cher
Le distributeur d’eau flamand De Watergroep a expérimenté avec delaware une détection des fuites par IA : des capteurs de débit, croisés à l’historique du réseau, repèrent les anomalies. Résultat annoncé : des fuites détectées jusqu’à deux semaines plus tôt.
À retenir : Détecter une anomalie tôt, c’est éviter la perte (et la facture) plus tard.
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Maintenance prédictive
Maintenance prédictive : un robot autonome qui inspecte et anticipe
Un robot quadrupède autonome (SPOT, de Boston Dynamics) associé à l’IA réalise des inspections d’ouvrages et d’installations. Cas documenté : l’autorité portuaire de Hambourg l’a évalué pour inspecter un grand pont, caméra haute résolution et scan 3D à l’appui.
À retenir : Anticiper une dérive coûte bien moins cher que de subir un arrêt.
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FAQ
Questions fréquentes
L’IA agentique, ça donne quoi en vrai ?
Des résultats concrets : parcours client unifiés, maintenance anticipée, conformité accélérée, fraude mieux détectée, offres mieux personnalisées. Cette page réunit 12 cas d’entreprises, chacun expliqué en détail.
Ces cas sont-ils réservés aux grands groupes ?
Non. Les mêmes principes (un agent IA en appui sur une tâche à fort volume, supervisé) s’appliquent aux PME et au secteur public, à plus petite échelle.
Les chiffres cités sont-ils garantis ?
Non : les résultats mentionnés sont communiqués par les entreprises ou leurs prestataires, parfois à l’état d’objectif ou de pilote. Nous les présentons à titre indicatif. Chez vous, nous mesurons avant d’élargir.
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