Le client est un bureau de consultance en ingénierie belge comptant une centaine de collaborateurs, actif dans la logistique, l'énergie et la technologie de la construction. L'entreprise travaille pour des donneurs d'ordre publics et privés sur des projets impliquant de nombreuses parties. Au démarrage du projet, elle utilisait Microsoft 365, sans stratégie IA définie ni outillage IA propre.

Un projet qui se déroulait difficilement a été le déclencheur direct. La communication avec le client s'est étiolée, le calendrier est devenu flou, et l'escalade n'est apparue qu'une fois déjà consommée. Dans les projets impliquant de nombreuses parties, les signaux précoces se trouvent généralement dans la communication elle-même, dispersés dans des centaines de mails et de messages que personne ne voit dans leur ensemble.

L'entreprise voulait repérer ces signaux plus tôt, sans ajouter une couche de reporting supplémentaire.

Le projet a démarré largement. Via un agent IA, tous les collaborateurs ont été interrogés sur les points de friction dans leur travail, les tâches chronophages et les schémas qui revenaient sans cesse. Cela a fait émerger plus de douze cas d'usage candidats.

Lors d'un atelier d'une demi-journée, l'équipe a choisi la priorité avec la direction, en pesant l'impact et la faisabilité. L'escalade de projet est arrivée en tête, du fait de son lien direct avec la satisfaction client et avec les pertes subies lors de projets antérieurs.

Le développement s'est étalé sur dix semaines, avec des critères de réussite fixés à l'avance. L'un d'eux : au moins septante pour cent des tendances de sentiment structurellement négatives doivent déboucher sur une intervention dans la semaine.

Xylos a construit un premier prototype fonctionnel en deux semaines. Un agent IA suit la communication de projet entrante et sortante, analyse le sentiment et alerte le chef de projet dès que la tendance devient structurellement négative. L'agent s'est ensuite enrichi de manière itérative avec trois fonctions.

Si le sentiment reste négatif, l'agent escalade automatiquement vers le management. Un résumé hebdomadaire affiche les tendances de sentiment par client, ce qui donne à la direction une vision proactive des projets qui risquent de déraper. Une troisième fonction soutient la communication elle-même et suggère comment adapter au mieux un message à son destinataire.

Sous le capot tourne un mélange réfléchi d'IA générative et de machine learning classique. Azure OpenAI assure l'analyse de sentiment, un modèle de langage open source affiné l'évaluation du style. L'agent se connecte à Microsoft Teams, aux tableaux de bord de projet et au suivi du temps.

Le pilote a tourné pendant six semaines sur plus de 2 500 mails et 830 messages internes. Trois pics d'escalade se sont révélés, avec le recul, visibles dans les données trois à cinq semaines plus tôt que chez le client lui-même. L'agent est en production depuis fin 2024. Une évaluation six mois plus tard montre ce qui suit.

• 8 tendances structurellement négatives sur 11 ont débouché sur une intervention dans la semaine, au-dessus du critère visé de 70 pour cent.

• 3 escalades évitées qui, selon la direction, auraient sinon atterri chez le client.

• 78 pour cent des chefs de projet utilisent le résumé hebdomadaire, 7 sur 9 utilisent aussi le soutien à la communication.

• Le test d'adoption a recueilli une réponse unanimement positive : l'agent manquerait s'il disparaissait.

L'approche s'étend désormais à la planification des ressources et à la gestion de la relation client. En interne, un coordinateur IA a été ajouté.

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