L'IA qui agit sur vos commandes, vos stocks et vos livraisons

Des agents IA intégrés à l'OMS Spacefill, connectés à vos WMS, ERP et canaux de vente. Ils répondent aux questions de vos équipes, détectent les incidents avant le client, saisissent les commandes entrantes et anticipent les décisions de routage.

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temps passé par les équipes ops à chercher de l'info
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coûts de double saisie évités par an (entreprise 10M€ CA)
Benchmark terrain 2024

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temps de traitement d'un ticket logistique avec contexte IA
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des équipes supply chain ont accès à la donnée en langage naturel
Standard plateforme Spacefill

Le problème

Les équipes supply chain passent leur journée à chercher de l'info, à saisir des commandes et à éteindre des feux

Accéder à la bonne info prend plus de temps que d'agir dessus

"Quelles commandes B2B sont en retard ?" "Quel 3PL performe le mieux ce trimestre ?" "Combien de litiges sur la marketplace Allemagne ?" Ces questions basiques demandent de cliquer dans dix écrans, d'exporter trois fichiers et de croiser les données à la main. Les équipes passent 40% de leur temps à construire la vue, pas à agir sur la situation.

Les incidents remontent trop tard, quand le client a déjà réclamé

Le 3PL a pris du retard sur un pic, le transporteur a raté une tournée, une référence critique est passée sous son seuil : autant d'anomalies détectables dans la donnée, mais personne ne les voit à temps. Résultat : les équipes traitent en réactif, jamais en proactif. Chaque incident coûte 3 à 5 fois plus cher à résoudre en aval qu'en amont.

Les bons de commande arrivent en PDF, Excel et email, et quelqu'un les ressaisit

Sur les flux B2B, une partie des commandes entre encore sous forme non structurée : PDF scannés, fichiers Excel non normalisés, emails avec références en pièce jointe. Quelqu'un passe ses journées à les ouvrir, à les interpréter, à les ressaisir dans le WMS. Pour une PME 10M€ de CA, cela représente entre 30 000 et 80 000 euros par an de coûts invisibles.

Le moteur de règles tourne, mais personne n'a le temps de l'ajuster

Les règles de routage sont figées depuis le go-live. Six mois plus tard, un site est sursaturé, un autre sous-utilisé, et personne n'a le temps d'analyser pourquoi. Les coûts logistiques dérivent sans que les équipes aient les outils pour réagir.

Ce que ça change

Cinq situations. Les mêmes agents.

Des cas concrets que les équipes supply chain, SAV et direction reconnaissent immédiatement.

Le problème

Les équipes supply chain passent leur journée à chercher de l'info, à saisir des commandes et à éteindre des feux

Assistant conversationnel

Les équipes ops, SAV et direction posent des questions en langage naturel, accèdent à la donnée, génèrent des reports et déclenchent des actions. Dans l'OMS, Slack, Teams, Zendesk ou Gorgias.

Détection d'incidents + ticketing auto

L'agent scanne en continu les commandes, les SLA contractuels et les flux logistiques. Dès qu'une anomalie est détectée, il crée un ticket pré-qualifié, l'enrichit du contexte et le route vers l'équipe concernée.

Agent de saisie automatique

L'agent lit les commandes entrantes en formats non structurés (PDF, Excel, email), extrait les champs utiles, les réconcilie avec le référentiel client et pousse directement vers le WMS ou 3PL cible. Les cas ambigus passent en validation humaine.

Copilote de routage prédictif

L'agent analyse les patterns historiques de charge, de SLA et de coût pour anticiper les saturations et suggérer des ajustements aux règles de routage. L'humain valide, l'agent applique.

Cas d'usage

Trois profils. Trois impacts.

📋 Directeur supply chain

Cas d'usage 1 · Directeur supply chain

Piloter 70 entrepôts 3PL sans consulter 70 dashboards

Fabricant industriel, distribution via franchisés et clients directs, 70 entrepôts 3PL en France, Allemagne, Benelux et Italie. Le directeur supply chain doit arbitrer en permanence : saturations locales, retards pays, écarts SLA, litiges en cours. Les dashboards existent, mais les lire prend plus de temps qu'agir.
Problèmes identifiés
  • Aucune vue unifiée sur les incidents du réseau : la supply chain les découvre par remontée des franchisés.
  • Les bons de commande B2B arrivent en PDF chez certains distributeurs, ressaisis à la main par deux ETP.
  • Le coût logistique dérive sur certains pays, mais il est impossible d'isoler la cause rapidement.

🎧 Équipe SAV & service client

Cas d'usage 2 · Équipe SAV & service client

Répondre à un client sans décrocher le téléphone aux opérations

Marque DTC omnicanale, 80 agents SAV sur Zendesk. Les tickets logistiques représentent 35% du volume : "Où est ma commande ?", "Pourquoi mon colis est-il en retard ?", "Puis-je modifier l'adresse ?". Chaque ticket demande à l'agent SAV d'aller chercher l'info dans plusieurs systèmes, ou pire, d'appeler un collègue de la logistique.
Problèmes identifiés
  • Le SAV ne voit pas le statut logistique en temps réel : il appelle la supply chain, qui appelle le 3PL.
  • Chaque ticket logistique prend 6 à 8 minutes en moyenne. Multiplié par 15 000 tickets par mois.
  • Les incidents récurrents (même 3PL, même type d'erreur) ne sont pas remontés de façon consolidée.

🏭 Distributeur B2B multi-entrepôt

Cas d'usage 3 · Distributeur B2B multi-entrepôt

Absorber les commandes B2B sans embaucher à chaque pic

Distributeur B2B, 4 entrepôts, 800 clients professionnels. 60% des commandes arrivent en EDI, 25% par portail client, 15% en PDF, Excel ou email. Chaque pic commercial demande d'ajouter des intérimaires pour saisir manuellement les commandes non structurées, avec un taux d'erreur qui dégrade l'expérience client.
Problèmes identifiés
  • Les commandes PDF, Excel, email sont ressaisies à la main, avec un taux d'erreur de 2-4% selon l'expérience du saisisseur.
  • Les pics saisonniers obligent à mobiliser des intérimaires, avec une courbe d'apprentissage longue.
  • Les retards de préparation ne sont détectés qu'au moment de l'expédition, trop tard pour rebasculer.

Ce que les agents changent concrètement

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temps passé par les équipes ops sur le reporting

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temps de traitement d'un ticket SAV logistique

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vitesse de détection d'incidents avant impact client

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agents actifs, en français et en anglais

Intégrations

Votre WMS est probablement déjà dans notre réseau

50+ WMS connectés nativement. Compatible avec 100% des WMS du marché via API ou EDI. Intégration en moins de 30 jours en moyenne.

TMS / Transporteurs

Tous les TMS

ERP & Canaux de vente

Tous les ERP & canaux de vente

Questions fréquentes

Ce qu'on nous demande avant de se décider

"On voit de l'IA partout en ce moment, qu'est-ce qui change vraiment ?"

Rien, si l'IA n'est pas branchée sur la donnée réelle. Chez Spacefill, les agents ne sont pas un LLM générique plaqué sur un CRM. Ils sont connectés nativement à l'OMS, aux WMS, aux ERP et aux canaux de vente. Ils répondent à partir de la donnée logistique réelle et peuvent déclencher des actions dessus. C'est cette intégration qui fait la différence, pas le modèle.

Agents pré-entraînés sur la donnée logistique

"Nos données vont-elles servir à entraîner un modèle public ?"

Non. Les données client restent isolées, ne sont pas utilisées pour entraîner des modèles partagés, et respectent les exigences RGPD. Les règles d'accès de l'OMS s'appliquent aux agents : un utilisateur n'obtient via l'assistant que ce qu'il aurait vu dans l'interface. Aucune donnée ne sort du périmètre contractuel Spacefill.

Isolation par client, conformité RGPD

"On n'a pas envie que l'IA prenne des décisions à notre place."

Les agents Spacefill n'ont pas à décider à votre place. Chaque agent a un périmètre défini : l'assistant répond et exécute des actions validées, le détecteur crée des tickets mais ne résout pas, l'agent de saisie escalade les cas ambigus, le copilote de routage suggère et n'applique qu'après validation humaine. Vous gardez la main à chaque étape.

Human-in-the-loop sur les décisions critiques

Spacefill decorative icon

Questions sur les agents IA Spacefill

Un agent IA est un module logiciel capable de percevoir, décider et agir sur des données opérationnelles sans intervention humaine à chaque étape. Dans l'OMS Spacefill, les agents sont branchés sur les commandes, les stocks et les flux logistiques : ils répondent aux questions des équipes, détectent les anomalies, créent des tickets, traitent les commandes entrantes et aident au routage. Ce ne sont pas des chatbots génériques, ce sont des agents connectés à votre OMS en temps réel.

Quatre grandes familles d'actions sont couvertes à ce jour. Un assistant conversationnel pour les équipes ops, SAV et direction, capable de répondre en langage naturel, de générer des reports et de déclencher des actions. La détection proactive d'incidents avec création automatique de tickets routés vers la bonne équipe. La saisie automatique des commandes entrantes (PDF, Excel, email) vers le WMS. Un copilote de routage qui suggère la meilleure répartition en anticipant les saturations.

Oui. L'assistant est accessible directement depuis l'interface Spacefill, mais aussi depuis Slack, Microsoft Teams et les outils SAV comme Zendesk et Gorgias. Les équipes peuvent poser des questions sur les commandes, les stocks, les SLA et déclencher des actions sans changer d'outil.

L'agent identifie la structure du document entrant (bon de commande PDF, email, tableau Excel, pièce jointe), extrait les champs utiles (références produit, quantités, adresse de livraison, date demandée), les réconcilie avec le référentiel client et pousse la commande directement vers le WMS ou 3PL concerné. Un cas ambigu passe en validation humaine, le reste est traité sans ressaisie.

Rupture stock avant expédition, retard de préparation par rapport au SLA, colis bloqué chez le transporteur, écart entre quantité annoncée et quantité préparée, non-respect d'une fenêtre de livraison B2B, déviation sur un KPI contractuel. Chaque anomalie déclenche un ticket pré-qualifié, routé vers l'équipe concernée et enrichi des données nécessaires à la résolution.

Non. Le moteur de règles reste la colonne vertébrale de l'orchestration. Le copilote apprend des décisions passées et des patterns de charge pour suggérer des ajustements : répartir davantage sur tel 3PL, anticiper une saturation, lisser les pics. Les règles restent sous contrôle des équipes métier, l'agent propose, l'humain tranche.

Oui. Un modèle générique ne connaît ni vos commandes, ni vos contrats 3PL, ni vos règles métier, ni vos SLA. Les agents Spacefill sont pré-entraînés sur la donnée logistique, connectés nativement à votre OMS, vos WMS (50+ nativement), vos ERP et vos canaux de vente. Ils agissent sur la donnée réelle en respectant les droits et les règles de gouvernance.

Les agents sont livrés avec la plateforme. L'assistant conversationnel et l'agent de détection sont opérationnels dès la mise en production de l'OMS. L'agent de saisie demande une configuration initiale par type de document entrant (de quelques jours à quelques semaines selon la diversité des formats). Le copilote de routage commence à produire des suggestions utiles après quelques semaines d'historique.

Oui. Les données client restent isolées, ne sont pas utilisées pour entraîner des modèles partagés, et respectent les exigences RGPD. Les règles d'accès de l'OMS s'appliquent aux agents : un utilisateur n'obtient via l'agent que ce qu'il pourrait voir dans l'interface.

Vos équipes méritent mieux que des dashboards

Prenez deux heures pour voir les agents Spacefill en action sur un cas proche du vôtre. Pas de slides, pas de storytelling IA. Des agents qui répondent, qui détectent, qui saisissent, qui anticipent.