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Étude de cas · Portfolio

Kappeler — Outil d’automatisation CERFA

Un outil interne propulsé par IA qui compare les maquettes aux devis, vérifie la conformité RLP via RAG, détecte les Monuments Historiques à proximité, remplit automatiquement les formulaires CERFA et génère des plans cadastraux.

Client
Kappeler Publicité
Catégorie
IA & machine learning
Technologies
6
Fonctionnalités clés
5
Kappeler — Outil d’automatisation CERFA
Aperçu du projetIA & machine learning

Le projet

Du besoin au résultat.

Le contexte, le défi, notre intervention et les résultats, étape par étape.

Cette étude de cas s’appuie sur les informations du projet ; les résultats cités ne proviennent pas d’une mesure indépendante.

01

Contexte

Une plateforme dopée à l’IA qui automatise la préparation des demandes d’autorisation CERFA pour les projets de signalétique extérieure de Kappeler Publicité. Elle associe une base de connaissances augmentée par la recherche (RAG) sur la réglementation française de l’affichage à l’IA Claude pour pré-remplir, vérifier et générer les documents administratifs requis pour chaque installation.

Le défi

02

Installer de la signalétique extérieure en France implique de déposer des formulaires CERFA dont les champs, les pièces justificatives et les règles locales varient d’une commune à l’autre. Les préparer à la main était lent et source d’erreurs, et un seul champ incohérent pouvait retarder toute une installation.

Résultats

04

Kappeler Publicité constitue désormais ses dossiers CERFA en une fraction du temps auparavant nécessaire, avec bien moins de corrections. Le savoir réglementaire qui reposait sur quelques personnes est désormais un système interrogeable, rendant l’obtention des autorisations plus rapide et plus homogène d’un projet à l’autre.

Technique

Technologies et fonctionnalités.

La pile technique et les fonctionnalités clés du projet.

03

Notre intervention

Une application Next.js/TypeScript adossée à une base de connaissances pgvector regroupant les formulaires CERFA et la réglementation applicables. Un pipeline RAG fait remonter les bonnes règles pour chaque cas, et l’IA Claude rédige et valide les champs en signalant les incohérences avant l’envoi — l’équipe exporte un dossier prêt à déposer au lieu de partir d’un formulaire vierge.

Fonctionnalités clés

5
  • Comparaison maquette-devis
  • Vérification de conformité RLP via RAG
  • Détection des Monuments Historiques
  • Remplissage automatique des formulaires CERFA
  • Génération de plans cadastraux

Votre contexte

Quel système devez-vous faire avancer ?

Présentez-nous le point de départ, les contraintes et la décision à prendre. Nous cadrerons une première étape utile.

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