
L’IA sous votre contrôle avec Autoscribe

Imaginez réduire de **90%** le temps consacré à la rédaction de comptes-rendus de réunions, tout en garantissant que vos données restent sous votre contrôle total. Avec **Autoscribe**, une solution d’IA auto-hébergée, ce rêve devient réalité. Ces dernières semaines, j’ai eu l’opportunité de tester l’auto-hébergement de modèles d’IA pour **Steamulo**** **et son projet interne **Autoscribe**, en explorant l’auto-hébergement de **Modèles de Langage (LLM)** et des modèles de **Speech to Text (STT)** sur une instance **Scaleway** équipée d’un **GPU L40S**.

**Mon objectif** : évaluer comment ces technologies peuvent transformer nos processus tout en garantissant sécurité et souveraineté des données. Les résultats de ces tests ont été **bluffants**. Dans cet article, je partage mon expérience, nos résultats et les leçons apprises au cours de ce processus.

Architecture agentique d’Autoscribe

L’architecture d’Autoscribe repose sur une **approche agentique** décentralisée, conçue pour optimiser la transcription d’audio et la génération de comptes-rendus de manière autonome et efficace. Au cœur du système, l’**Agent Orchestrateur** supervise et coordonne l’ensemble du processus. Il s’appuie sur une mémoire partagée et des outils (comme l’accès à des bases de données ou des API) pour gérer les interactions entre les agents spécialisés et les ressources.

Architecture agentique d’Autoscribe

**Agent Transcription** : Responsable de la conversion des fichiers audio en texte, cet agent utilise des modèles de **Speech to Text** pour réaliser des transcriptions. Il intègre une mémoire pour stocker les transcriptions intermédiaires et des outils pour prétraiter les données audio (ex. : segmentation, normalisation).

**Agent Résumé** : Chargé de générer des comptes-rendus pertinents à partir des transcriptions, cet agent exploite des modèles **LLM** permettant de synthétiser les points clés des transcritpions fournies. Il dispose d’une mémoire dédiée pour conserver les résumés produits et utilise des outils pour structurer le texte (ex. : extraction de points clés, formatage). Les différents modèles d’IA et les options de génération permettent une personnalisation selon les besoins.

L’**Agent Orchestrateur** centralise les flux de données entre ces agents, en s’appuyant sur une mémoire globale (pour le contexte et l’historique) et des outils communs (ex. : gestion des erreurs, notifications). L’objectif de cet article est d’étudier une transition vers des **modèles auto-hébergés** avec cette architecture modulaire, afin de garantir une souveraineté des données tout en offrant une flexibilité pour intégrer de nouveaux modèles ou fonctionnalités. Le diagramme ci-dessus illustre cette organisation, mettant en évidence les interactions entre agents, mémoires et outils pour un workflow fluide et performant.

Comment tester et évaluer : La méthode derrière les résultats

Pour ce projet, nous avons choisi une instance **Scaleway L40S**, équipée d’un GPU NVIDIA L40S avec 96 Go de mémoire. À 1,4 €/heure, elle offre un excellent rapport performance-prix comparée à des alternatives comme la H100. Voici comment nous avons procédé :

Instance utilisée pour réaliser les testsÉvaluation des modèles de Speech to Text (STT)

Le cas du **Speech to Text** est délicat car même l’état de l’art apporte des résultats contenant des erreurs, il faut donc trouver le modèle apportant le moins d’erreurs pour notre cas d’usage. **Insanely Fast Whisper** est un modèle open source très rapide et performant qui parait convenir parfaitement à notre cas d’usage, il est adapté du très connu **Whisper** d’Open AI.

Illustration de l’agent de transcriptionIl faut maintenant le comparer aux différents modèles propriétaires, j’ai donc regroupé un ensemble d’audios regroupant nos cas d’usages les plus fréquents, des **audios de réunions**, d’**entretiens d’embauches** et de **conversations**. En écrivant la transcription exacte moi-même pour chacun des audios, je pourrai ensuite comparer les résultats des modèles à ce résultat théorique.

Exemples de fichiers audio utilisés pour le benchmark, accompagnés de leur transcriptionLes métriques utilisées pour mesurer la performance des différents modèles sont les suivants:


**WER**** :** (Word Error Rate) ou taux d’erreur de mots en Français. Il indique le taux de mots incorrectement reconnus par rapport à un texte de référence, c’est un outil classique pour mesurer l’efficacité d’un système de reconnaissance de la parole.
Taux d’erreur de mots en fonction des modèles
**BLEU**** :** est une métrique qui compare la sortie d’un modèle à un ou plusieurs textes de référence, généralement des traductions humaines ou des résumés. Il mesure la similitude de la sortie du modèle avec les textes de référence en termes de précision de n-gramme, c’est-à-dire la proportion de n-grammes correspondants (Séquences de n mots) entre le texte de sortie et le texte de référence.
Scores BLEU en fonction des modèles
**RTF (Vitesse) : **Un indicateur souvent utilisé pour mesurer la rapidité d’un processus est le RTF (Real-Time Factor), dans notre cas il représente la rapidité avec laquelle un modèle peut traiter un fichier audio. Nous avons un fichier de 10 minutes pour étalonner les différents modèles.
Vitesse de traitement en fonction des modèlesLes résultats sur les images ci-dessus correspondent aux métriques moyennes calculées sur l’ensemble de nos fichiers audios de test. Bien qu’**Insanely Fast Whisper** ne soit pas le meilleur en termes de WER, son score de 0,0617 reste compétitif, surtout face à **Deepgram Nova3**, un modèle propriétaire qui performe bien moins. Il affiche aussi des scores BLEU très compétitifs, rivalisant avec Gladia **Whisper-Zero** et se rapprochant d’**AssemblyAI Universal**, tout en surpassant nettement **Deepgram Nova3**. Ses scores élevés (par exemple, BLEU-1 à 0,92 et BLEU-4 à 0,86) témoignent de sa capacité à produire des transcriptions de haute qualité, proches des références humaines.

Cela est particulièrement impressionnant pour un modèle open-source, qui offre une flexibilité et une transparence que les modèles propriétaires comme **Deepgram Nova3** ne peuvent égaler. Enfin, sa vitesse est le point le plus impressionant, en effet en supprimant l’interface inhérente aux différents modèles propriétaires, on réduit le temps de traitement.

Évaluation des modèles de language (LLM)

Nous avons déployé une dizaine de modèles open-source comme **Mistral 7B** et **LLaMA 70B** via **Ollama**. Il nous fallait ensuite définir des **métriques claires** qui nous permettent de déterminer quel modèle (propriétaire ou open source) était le plus adapté à la tâche. J’ai donc conçu un **benchmark spécifique** correspondant à notre cas d’usage : la génération de comptes-rendus de réunions, principalement en français.

Illustration de l’agent en charge du résuméCe benchmark évalue les modèles sur des **tests de raisonnement, de synthèse et de génération de texte**.** **Les évaluateurs étaient un petit modèle spécialisé dans l’analyse grammaticale et syntaxique, CamemBERT, ainsi que moi-même. Passons aux résultats de ces tests:

Capacité à comprendre et produire du Français en fonction des modèlesComme on pouvait s’y attendre, les modèles propriétaires sont très hauts dans le classement. Cependant, le modèle **Phi 4** de Microsoft ainsi que les modèles **LLaMA 3.3 et 3.2** offrent des résultats plus que satisfaisants. On notera tout de même que parfois **Phi 4 **hallucine des réponses en anglais, ce qui est très important et à prendre en compte pour notre décision finale.

Temps de réponse en fonction des modèlesLe second critére très important est la **rapidité de réponse**, on observe que certains modèles offrent des temps de réponse impressionants en dessous des **2 secondes**. Quant à **LLaMA 3.3 **et ses 70 milliards de paramètres, malgré ses excellents résultats pour générer du texte on réalise ici qu’il est un peu trop gros pour notre petite L40S et que son temps de réponse est bien trop long pour notre cas d’usage.

Capacité à générer des comptes-rendus en Français en fonction des modèlesEnfin, le dernier critère pris en compte est la **pertinence des résumés produits**. Le schéma ci-dessus est une somme pondérée de tous les critères précédents sur les résultats des différents tests. **LLaMA 3.2** et ses 3 milliards de paramètres seulement semble correspondre parfaitement à notre cas d’usage tout en ayant des performances supériences ou égales aux modèles propriétaires. Ce modèle, en plus d’avoir des performances plus que satisfaisantes, nous offre tous les avantages de l’auto-hébergement, ce qui en fait un modèle de choix pour notre cas d’usage.

Conclusion

En conclusion, **Autoscribe** démontre qu’il est possible de combiner la puissance de l’IA moderne avec la maîtrise totale de ses données grâce à l’auto-hébergement. Nos tests sur une instance Scaleway L40S, utilisant des modèles open-source comme **Insanely Fast Whisper** pour la transcription et **LLaMA 3.2** pour la génération de comptes-rendus, ont révélé des performances compétitives face aux solutions propriétaires, tout en offrant une flexibilité et une souveraineté inégalées. Pour les entreprises cherchant à allier innovation et confidentialité, **Autoscribe** représente une solution prometteuse, adaptable et prête à évoluer avec les besoins futurs.

#IA #Autoscribe #AgentOrchestration #STT #LLM #Souveraineté #DigitalWorkplace #OpenSource #Scaleway #Steamulo #Innovation


Vos réunions Automatisées et vos données Sécurisées avec Autoscribe was originally published in STEAMULO Blog on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.



archiAgentiqueAutoscribe.webp

<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/735/1*umLW6xpHNhfaGAJnFlVdcA.jpeg"></figure><h3>L’IA sous votre contrôle avec Autoscribe</h3>
Imaginez réduire de 90% le temps consacré à la rédaction de comptes-rendus de réunions, tout en garantissant que vos données restent sous votre contrôle total. Avec <a href="https://auto-scribe.ai/">Autoscribe</a>, une solution d’IA auto-hébergée, ce rêve devient réalité. Ces dernières semaines, j’ai eu l’opportunité de tester l’auto-hébergement de modèles d’IA pour <a href="https://steamulo.com/">Steamulo</a> et son projet interne <a href="https://auto-scribe.ai/">Autoscribe</a>, en explorant l’auto-hébergement de Modèles de Langage (LLM) et des modèles de Speech to Text (STT) sur une instance <a href="https://www.scaleway.com/en/">Scaleway</a> équipée d’un GPU L40S.
Mon objectif : évaluer comment ces technologies peuvent transformer nos processus tout en garantissant sécurité et souveraineté des données. Les résultats de ces tests ont été bluffants. Dans cet article, je partage mon expérience, nos résultats et les leçons apprises au cours de ce processus.
<h3>Architecture agentique d’Autoscribe</h3>
L’architecture d’Autoscribe repose sur une approche agentique décentralisée, conçue pour optimiser la transcription d’audio et la génération de comptes-rendus de manière autonome et efficace. Au cœur du système, l’Agent Orchestrateur supervise et coordonne l’ensemble du processus. Il s’appuie sur une mémoire partagée et des outils (comme l’accès à des bases de données ou des API) pour gérer les interactions entre les agents spécialisés et les ressources.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*1pbOl2jNmIdERngbMI_qSQ.png"><figcaption>Architecture agentique d’Autoscribe</figcaption></figure><ul>
<li>
Agent Transcription : Responsable de la conversion des fichiers audio en texte, cet agent utilise des modèles de Speech to Text pour réaliser des transcriptions. Il intègre une mémoire pour stocker les transcriptions intermédiaires et des outils pour prétraiter les données audio (ex. : segmentation, normalisation).</li>
<li>
Agent Résumé : Chargé de générer des comptes-rendus pertinents à partir des transcriptions, cet agent exploite des modèles LLM permettant de synthétiser les points clés des transcritpions fournies. Il dispose d’une mémoire dédiée pour conserver les résumés produits et utilise des outils pour structurer le texte (ex. : extraction de points clés, formatage). Les différents modèles d’IA et les options de génération permettent une personnalisation selon les besoins.</li>
</ul>
L’Agent Orchestrateur centralise les flux de données entre ces agents, en s’appuyant sur une mémoire globale (pour le contexte et l’historique) et des outils communs (ex. : gestion des erreurs, notifications). L’objectif de cet article est d’étudier une transition vers des modèles auto-hébergés avec cette architecture modulaire, afin de garantir une souveraineté des données tout en offrant une flexibilité pour intégrer de nouveaux modèles ou fonctionnalités. Le diagramme ci-dessus illustre cette organisation, mettant en évidence les interactions entre agents, mémoires et outils pour un workflow fluide et performant.
<h3>Comment tester et évaluer : La méthode derrière les résultats</h3>
Pour ce projet, nous avons choisi une instance Scaleway L40S, équipée d’un GPU NVIDIA L40S avec 96 Go de mémoire. À 1,4 €/heure, elle offre un excellent rapport performance-prix comparée à des alternatives comme la H100. Voici comment nous avons procédé :
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*knh4mtvSV9Wxo98pzFLMtA.jpeg"><figcaption>Instance utilisée pour réaliser les tests</figcaption></figure><h4>Évaluation des modèles de Speech to Text (STT)</h4>
Le cas du Speech to Text est délicat car même l’état de l’art apporte des résultats contenant des erreurs, il faut donc trouver le modèle apportant le moins d’erreurs pour notre cas d’usage. <a href="https://github.com/Vaibhavs10/insanely-fast-whisper">Insanely Fast Whisper</a> est un modèle open source très rapide et performant qui parait convenir parfaitement à notre cas d’usage, il est adapté du très connu <a href="https://openai.com/index/whisper/">Whisper</a> d’Open AI.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/692/1*TU6CBFRG7Ka7o4pBheobFA.png"><figcaption>Illustration de l’agent de transcription</figcaption></figure>Il faut maintenant le comparer aux différents modèles propriétaires, j’ai donc regroupé un ensemble d’audios regroupant nos cas d’usages les plus fréquents, des audios de réunions, d’entretiens d’embauches et de conversations. En écrivant la transcription exacte moi-même pour chacun des audios, je pourrai ensuite comparer les résultats des modèles à ce résultat théorique.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/616/1*wy0RA9d43kYmV7bUDtZWjQ.png"><figcaption>Exemples de fichiers audio utilisés pour le benchmark, accompagnés de leur transcription</figcaption></figure>Les métriques utilisées pour mesurer la performance des différents modèles sont les suivants:
<ul><li>
<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Word_error_rate">WER</a> : (Word Error Rate) ou taux d’erreur de mots en Français. Il indique le taux de mots incorrectement reconnus par rapport à un texte de référence, c’est un outil classique pour mesurer l’efficacité d’un système de reconnaissance de la parole.</li></ul>
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*lY6V3zldIgkjum7OyHhc6A.png"><figcaption>Taux d’erreur de mots en fonction des modèles</figcaption></figure><ul><li>
<a href="https://fr.wikipedia.org/wiki/BLEU_(algorithme)">BLEU</a> : est une métrique qui compare la sortie d’un modèle à un ou plusieurs textes de référence, généralement des traductions humaines ou des résumés. Il mesure la similitude de la sortie du modèle avec les textes de référence en termes de précision de n-gramme, c’est-à-dire la proportion de n-grammes correspondants (Séquences de n mots) entre le texte de sortie et le texte de référence.</li></ul>
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*tFWx53b6A4It0ZQrGVRuew.png"><figcaption>Scores BLEU en fonction des modèles</figcaption></figure><ul><li>
RTF (Vitesse) : Un indicateur souvent utilisé pour mesurer la rapidité d’un processus est le RTF (Real-Time Factor), dans notre cas il représente la rapidité avec laquelle un modèle peut traiter un fichier audio. Nous avons un fichier de 10 minutes pour étalonner les différents modèles.</li></ul>
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*WJ4gbFfr2CbWJLWdY-HlKA.png"><figcaption>Vitesse de traitement en fonction des modèles</figcaption></figure>Les résultats sur les images ci-dessus correspondent aux métriques moyennes calculées sur l’ensemble de nos fichiers audios de test. Bien qu’Insanely Fast Whisper ne soit pas le meilleur en termes de WER, son score de 0,0617 reste compétitif, surtout face à Deepgram Nova3, un modèle propriétaire qui performe bien moins. Il affiche aussi des scores BLEU très compétitifs, rivalisant avec Gladia Whisper-Zero et se rapprochant d’AssemblyAI Universal, tout en surpassant nettement Deepgram Nova3. Ses scores élevés (par exemple, BLEU-1 à 0,92 et BLEU-4 à 0,86) témoignent de sa capacité à produire des transcriptions de haute qualité, proches des références humaines.
Cela est particulièrement impressionnant pour un modèle open-source, qui offre une flexibilité et une transparence que les modèles propriétaires comme Deepgram Nova3 ne peuvent égaler. Enfin, sa vitesse est le point le plus impressionant, en effet en supprimant l’interface inhérente aux différents modèles propriétaires, on réduit le temps de traitement.
<h4>Évaluation des modèles de language (LLM)</h4>
Nous avons déployé une dizaine de modèles open-source comme Mistral 7B et LLaMA 70B via <a href="https://ollama.com/">Ollama</a>. Il nous fallait ensuite définir des métriques claires qui nous permettent de déterminer quel modèle (propriétaire ou open source) était le plus adapté à la tâche. J’ai donc conçu un benchmark spécifique correspondant à notre cas d’usage : la génération de comptes-rendus de réunions, principalement en français.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/790/1*RNdSiBjzpvlT_bwuJS3fMg.png"><figcaption>Illustration de l’agent en charge du résumé</figcaption></figure>Ce benchmark évalue les modèles sur des tests de raisonnement, de synthèse et de génération de texte. Les évaluateurs étaient un petit modèle spécialisé dans l’analyse grammaticale et syntaxique, <a href="https://huggingface.co/almanach/camembert-base">CamemBERT</a>, ainsi que moi-même. Passons aux résultats de ces tests:
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*TLA1PonxjLlprS2KD3GLqw.png"><figcaption>Capacité à comprendre et produire du Français en fonction des modèles</figcaption></figure>Comme on pouvait s’y attendre, les modèles propriétaires sont très hauts dans le classement. Cependant, le modèle Phi 4 de Microsoft ainsi que les modèles LLaMA 3.3 et 3.2 offrent des résultats plus que satisfaisants. On notera tout de même que parfois Phi 4 hallucine des réponses en anglais, ce qui est très important et à prendre en compte pour notre décision finale.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*ttLCvhqKCcPZVZ-fFv_Eiw.png"><figcaption>Temps de réponse en fonction des modèles</figcaption></figure>Le second critére très important est la rapidité de réponse, on observe que certains modèles offrent des temps de réponse impressionants en dessous des 2 secondes. Quant à LLaMA 3.3 et ses 70 milliards de paramètres, malgré ses excellents résultats pour générer du texte on réalise ici qu’il est un peu trop gros pour notre petite L40S et que son temps de réponse est bien trop long pour notre cas d’usage.
<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*eDLWues3ESNqsWarG7wYiQ.png"><figcaption>Capacité à générer des comptes-rendus en Français en fonction des modèles</figcaption></figure>Enfin, le dernier critère pris en compte est la pertinence des résumés produits. Le schéma ci-dessus est une somme pondérée de tous les critères précédents sur les résultats des différents tests. LLaMA 3.2 et ses 3 milliards de paramètres seulement semble correspondre parfaitement à notre cas d’usage tout en ayant des performances supériences ou égales aux modèles propriétaires. Ce modèle, en plus d’avoir des performances plus que satisfaisantes, nous offre tous les avantages de l’auto-hébergement, ce qui en fait un modèle de choix pour notre cas d’usage.
<h3>Conclusion</h3>
En conclusion, Autoscribe démontre qu’il est possible de combiner la puissance de l’IA moderne avec la maîtrise totale de ses données grâce à l’auto-hébergement. Nos tests sur une instance Scaleway L40S, utilisant des modèles open-source comme Insanely Fast Whisper pour la transcription et LLaMA 3.2 pour la génération de comptes-rendus, ont révélé des performances compétitives face aux solutions propriétaires, tout en offrant une flexibilité et une souveraineté inégalées. Pour les entreprises cherchant à allier innovation et confidentialité, Autoscribe représente une solution prometteuse, adaptable et prête à évoluer avec les besoins futurs.
#IA #Autoscribe #AgentOrchestration #STT #LLM #Souveraineté #DigitalWorkplace #OpenSource #Scaleway #Steamulo #Innovation
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Vos réunions Automatisées et vos données Sécurisées avec Autoscribe

✨ Retour sur AI-Pulse : Jeudi dernier nous avons pu participer au salon IA Pulse, où nous avons eu l’opportunité de présenter notre dernière innovation : Autoscribe !

2024-11-13T09:22:37+0000

🎯 La semaine dernière, nous avons bouclé notre tournée des forums étudiants :

📍 UTT
📍 UTC
📍 ECE

Merci à tous les étudiants qui sont venus échanger avec nous !  #ForumUTT #ForumUTC #ForumECE #Rencontre #OpportunitésCarrière #Technologie #FutursTalents #Informatique

2024-10-23T08:16:47+0000

Octobre rose 🎀

La lutte contre le cancer du sein nous concerne tous !

2024-10-16T07:52:47+0000

C’est la rentrée les goodies sont arrivés chez Steamulo ! 💼✨

2024-10-09T09:26:14+0000

🚨 Cybersécurité : une urgence nationale ! 🚨

Les cyberattaques explosent : +255% en France, 43% touchent des PME, et 95% sont dues à des erreurs humaines.

💡 Rejoignez-nous le 19 novembre 2024 à Paris pour un événement exclusif sur la directive NIS2 et ses impacts sur la cybersécurité. Avec les experts de @cybervadis_, @ovhcom, @orange, OGO security et Bastion Technologies.

📅 Lieu : 14 rue Auber, Paris 9
⏰ Heure : 17h45-19h10
🍸 Cocktail networking à la fin !

#CyberSécurité #NIS2 #PME #Evenement #TechParis

2024-09-26T07:42:17+0000

Journée spéciale au travail avec nos compagnons à 4 pattes ! 🐕💼

2024-09-18T15:31:06+0000

Retour en images sur la soirée LAN de jeudi dernier !🎮 #devellopementweb #afterwork #STEAMULO

2024-09-11T08:03:29+0000

C’est la rentrée chez Steamulo 🎓

+11 nouveaux collaborateurs nous ont rejoints ! 

Bienvenue à eux 🤝

#epitch #inpgrenoble #esilv #inseec

2024-09-04T08:07:12+0000

🧳C'est bientôt la rentrée ! 

⏱J-5 avant l'arrivée de nos nouveaux collaborateurs. 

#cestlarentrée #tech #stage #collaborateurs

2024-08-28T14:52:01+0000

Steam Transquadra 2024 ⛵️

@transquadra : l’aventure transatlantique des marins de plus de 40 ans, unis par leur passion commune pour la mer et le défi. 

1ère étape : La Turballe -> Madère 

Pour les suivre : https://transquadra.geovoile.com/2024/tracker/
(cliquer sur Double Turballe Performance)

2024-07-10T09:12:21+0000

2024-06-17T15:32:33+0000

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Que recouvre le terme de « cookies » ou de « traceurs » ?

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Nous vous accompagnons dans la protection de vos systèmes d’information en anticipant les menaces et en garantissant la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité de vos données.
Nous évaluons les risques, déployons des dispositifs de prévention adaptés et pilotons la réponse aux incidents pour assurer la résilience de votre organisation.

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Le groupe BPCE est né de la fusion en 2009, des Caisses d'épargnes et de la  Banque populaire. Les deux réseaux “Caisse d'épargne” et “Banque populaire” ont des activités de banque de détail, ou "de proximité", et commercialisent des produits sous leurs propres marques. 

Le groupe BPCE compte environ 8 000 agences bancaires, 36 millions de clients et 8 millions de sociétaires. Les établissements bancaires du groupe représentent environ 20 % de parts de marché dans la banque de détail en France.

Natixis, filiale du groupe BPCE,  est une banque de financement, de gestion et de services financiers, Créée en 2006, elle propose un ensemble de produits qui sont commercialisés par les deux réseaux (BP, CE). 


Le projet « Mon Expert » répond à deux demandes précises des agences des réseaux Banques Populaires (BP) et Caisses d’Epargne (CE) : 
Guider les conseillers Pro et Entreprise pour répondre aux questions de leurs clients sur l’intégralité des offres du Groupe BPCE.
Suivre et gérer au sein d’un même outil les demandes de mise en relation avec les experts de chaque métier de l’entreprise (leads).

L’application est aujourd’hui déployée dans toutes les agences BP et CE et permet de gérer les demandes de mise en relation vers les pôles métiers suivants de l’entreprise: 

- Intertitres
- Epargne salariale
- Affacturage
- E-commerce
- Association
- Solutions de paiement
- Leasing

Concrètement le conseiller en agence accède grâce à l’outil à une série de fonctionnalités qui lui permettent de répondre au mieux à ses prospects et à gérer les leads qui en découlent:
- Présentation des offres métiers.
- Edition de devis via questionnaires dynamiques par offres.
- Saisie du lead et prise d’informations en fonction de l’offre (métier) demandée.
- Prise de rendez-vous avec un expert métier suivant ses disponibilités.
- Suivi du workflow de traitement des leads
- Reporting d’activité par conseiller, agence, métier

Coté métier, l’expert métier reçoit les leads le concernant, répond au prospect et met à jour l’état du lead.   



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Accord cadre à marchés subséquents : refonte SI Certif Pro, création SI CEP, Refonte des sites web, ...

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L’INPI, Institut National de la Propriété Industrielle, est un établissement public autonome créé par la loi n° 51-444 du 19 avril 1951 et sous tutelle du ministère de l’économie de l’industrie et du numérique.
L’institut a pour mission de développer et d’organiser la propriété industrielle afin de protéger l’innovation et de procéder à l’enregistrement des entreprises :
- il participe à l’élaboration du droit de la propriété industrielle,
- il reçoit, examine et délivre les titres de propriété industrielle (brevets, marques, dessins et
modèles, IG),
- il gère le guichet unique des formalités d’entreprises et le registre national des entreprises,
- il diffuse les informations sur les titres de propriété industrielle et les entreprises.

L’INPI adapte en permanence ses outils de gestion et ses procédures, ses outils de diffusion des données, afin de fournir le meilleur service aux utilisateurs.

Retrouvez sur data.inpi.fr l'une des plus grande banque open data publique, avec plus de 55 millions de données concernant les entreprises, les marques, les brevets...
L'ensemble du RCS (Registre du Commerce et Société) est présent.
Un projet mené de bout en bout par Steamulo.

Le portail Data INPI a pour objectifs de :
- Faciliter l’accès aux données publiques de l’INPI ;
- Permettre tout type de consultation et de réutilisation en interne comme à l’externe ; 
- D’enrichir les données mises à disposition ;
- Faciliter l’accès aux statistiques élaborées par l’INPI ;
- Valoriser les données et améliorer leur réutilisation ;
- Favoriser l’innovation.

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La Poste SAP (Service à la Personne) , filiale du groupe La Poste spécialisée dans les services à la personne, commercialise des  offres de services à la personne auprès de particuliers, modulables selon les formules choisies par les  clients :  

- Une visite de lien social réalisée une à six fois par semaine par un facteur  
- Un service de télé assistance 7j/7 et 24h/24 

La marque « Veiller sur mes parents » est utilisée pour rassembler, au sein d’un bouquet de services destinés aux  seniors, les offres du Groupe La Poste et de ses partenaires. 


La Poste SAP cherchait un prestataire de confiance pour la refonte, l’hébergement et la maintenance corrective, préventive et évolutive de l’application VSMP.

De plus, à la vue des évolutions prévues sur l’offre VSMP,  le prestataire devra être en capacité d’assurer les futurs chantiers de transformation et d’urbanisation des différentes briques du SI VSMP. 


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L'Agence du Service civique a été créée en 2010 pour lancer et piloter le Service Civique. Ce lancement a été réussi et le succès ne s'est pas démenti par la suite. On compte aujourd'hui environ 140 000 volontaires en activité par an et plus de 430 000 volontaires ont bénéficié du Service Civique en 10 ans.

L’Agence du Service Civique a lancé le projet de refonte de son site internet en 2018. Le projet a été confié au début à un autre prestataire. La livraison initialement prévue en septembre 2019 a été reportée à plusieurs reprises en raison de fonctionnalités manquantes et de problèmes de performance de l’infrastructure. Le projet a changé de main en octobre 2020 avec la reprise du marché par Steamulo et un objectif de mise en ligne du nouveau site en 2021.

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Née dans l'univers retail, Market Pay est une fintech française fondée en 2016 qui fournit aux retailers et e-commerçants une plateforme de paiement omnicanale et internationale avec l'ambition de rendre le paiement simple, accessible et fiable.
Le but est de rendre le paiement simple, accessible et fiable pour les retailers et e-commerçants. En tant que prestataire de services de paiement européen, Market Pay répond aux défis du commerce omnicanal en soutenant les détaillants dans le déploiement de solutions de paiement innovantes et simplifiées, avec une présence dans 7 pays pour répondre aux besoins européens.

**La plateforme de digitalisation de la relation client **

Merchant Portal est un portail B2B dans le domaine de la monétique.
Il permet de piloter des flux bancaires entre acquéreurs et accepteurs et d'administrer les calculs des commissions par type de paiement (type de cartes bancaires). 
Pour les clients de Market Pay c'est une plateforme riche qui leur propose un reporting quotidien des  transactions acceptées et des transactions financées. Cela leur permet d'effectuer rapidement leur rapprochements bancaires et d'avoir une transparence totale sur les paiements acceptés ou rejetés.
Les clients peuvent fitlrer les résultats sur une période donnée, sur l'ensemble de leurs magasins ou sur un périmètre restreint (un pays / une Business Unit / un magasin).
De plus, ils retrouvent dans cet environnement les factures émises par Market Pay.

Pour Market Pay le portail est au centre de leur relation client, et les positionne comme l'une des toutes meilleures banques digitalisées.


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Afin de remédier au constat d’un certain climat d’insécurité au sein des parcs HLM des différentes fédérations, l’Union a proposé de mettre en place une application d’Outil de Recueil des faits d’incivilités, plus communément appelée « ORFI », ayant comme objectifs :
- d’alimenter l’observatoire des faits d’incivilité de l’USH (et par ricochet l’observatoire national de la délinquance et des réponses pénales) ;
- de connaître la physionomie exacte des problèmes qui surviennent dans les HLM pour mettre en œuvre des stratégies adaptées ;
- de mesurer, par la statistique, l’impact des stratégies adoptées ;
- de proposer un outil aux organismes qui n’ont pas de solution de recueil des incivilités ;
- d’être pertinent dans l’interpellation des pouvoirs publics sur ces sujets.
- 

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La Direction du Numérique et des Systèmes d’Information (DNSI) de l’Union Sociale pour l’Habitat développe des services numériques qu’elle propose à ses adhérents. Dans le cadre de ses missions numériques, l’Union sociale pour l’habitat a lancé un projet de « site national d’offres de logements sociaux disponibles », permettant aux bailleurs sociaux de mettre à disposition leurs annonces en location et/ou vente. 

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L’Union Social pour l’habitat a lancé un projet de refonte de son site principal. Ce projet a pour but d'asseoir le rôle d’acteur de référence sur le logement social à travers les contenus et l’offre de services de l’USH.


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Hébergement et infogérance  de la plateforme des 100 sites web de monuments et 
 du portail du centre des monuments nationaux https://www.monuments-nationaux.fr/

Hébergement et infogérance  de la plateforme des 100 sites web de monuments et  du portail du centre des monuments nationaux https://www.monuments-nationaux.fr/



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L’établissement public territorial Paris Ouest la Défense (POLD) souhaite créer une plateforme numérique dédiée à l’accompagnement de toutes les typologies d’entrepreneurs sur son territoire, centrée sur leurs besoins spécifiques, en particulier des leviers très opérationnels tels que :
- identifier des solutions adaptées à leur stade de développement (financements, domiciliation ou hébergement, statut juridique, ...)
- se faire accompagner par des opérateurs qualifiés
- s’intégrer dans leur écosystème local et/ou spécifique à leur métier au sein duquel il leur serait possible d’identifier des partenaires
- entrer plus facilement en relation avec des acteurs publics/privés pour créer des synergies, développer des partenariats clés et – in fine - leur business.


Développement, TMA et hébergement du  Catalyseur de l'innovation et de l'entrepreneuriat 
un écosystème, une plateforme, un lieu 
https://lecatalyseur.pold.fr/ 



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Création, Développement, TMA et hébergement de la plateforme

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La Poste SAP cherchait un prestataire de confiance pour la reprise et le maintien en conditions opérationnelles:
- du système d’information de facturation,
- de l’IHM de souscription « CRC TA » et de sa Base miroir du hub.

La Poste SAP (Service à la Personne) , filiale du groupe La Poste spécialisée dans les services à la personne, commercialise des  offres de services à la personne auprès de particuliers, modulables selon les formules choisies par les  clients :  
- Une visite de lien social réalisée une à six fois par semaine par un facteur  
- Un service de télé assistance 7j/7 et 24h/24 
- La marque « Veiller sur mes parents » est utilisée pour rassembler, au sein d’un bouquet de services destinés aux  seniors, les offres du Groupe La Poste et de ses partenaires. 



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Suite à la mise en ligne de la dernière version du site de l’Agence du Service Civique, le nombre de candidature aux missions a été divisé par deux.
L’ASC a donc fait appel à Steamulo pour l’aider à identifier les points de blocage dans les parcours utilisateurs et mettre en place une solution adaptée et rapide.

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La création de l’application mobile Carrefour Liberté doit permettre à Carrefour Location de remplir les objectifs en proposant à ses clients un service de location de véhicules en continu, fluide et 100% digital.

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Louvre Hotels Group gère plusieurs marques hôtelières, couvrant différents segments du marché. Parmi ses marques les plus connues figurent Campanile, Kyriad, Golden Tulip, Tulip Inn, Première Classe, Royal Tulip et bien d’autres. 
Chacune d’elles est positionnée pour répondre aux besoins spécifiques des clients, que ce soit pour des séjours économiques, des voyages d'affaires ou des expériences haut de gamme.
La gestion et le pilotage des prévisions de chiffre d'affaires et des réservations pour les différents Hôtels ou groupement d’Hôtels étaient opérés via de nombreux fichiers Excel transmis d’un interlocuteur à un autre.
Une équipe produit se charge de la partie prédiction des données à court terme en se basant sur les données historiques tout en prenant en compte les dernières tendances.


Louvre Hotels Group est une chaîne hôtelière française créée en 1976 et est devenu au fil des années l'un des principaux acteurs de l'industrie hôtelière en France et à l'échelle internationale.


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La SNCF a déployé dans certaines gares des balises BLE/iBeacons. Ces balises ont déjà été utilisées dans le cadre d’expérimentations de nombreux services mobiles contextuels.
Aujourd’hui, la SNCF souhaite poursuivre une expérimentation de guidage indoor en utilisant ces balises et les bandes podotactiles (appelées aussi bandes de guidage) existantes.
Ce projet doit aboutir à la réalisation d’une application prototype fonctionnelle permettant de guider une personne non voyante dans l’enceinte de la gare choisie pour l’expérimentation.


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Des ressources pédagogiques pour les élèves, les parents et les enseignants.
Fondée en 2000, rue des écoles est une maison d'édition de livres parascolaires, pour toutes les classes, de la maternelle au supérieur. Elle développe des ressources pédagogiques dans le secteur de l’éducation sur des supports papier autant que numériques.
Ses éditeurs et auteurs sont enseignants, ce qui garantit des contenus en adéquation au programme de l'Éducation nationale. Tournée vers l'innovation, rue des écoles développe des projets pluridisciplinaires pour accompagner les mutations du système éducatif.

Aujourd’hui, la maison propose plus de 200 titres par an en librairie, du soutien pédagogique en ligne, de la petite section à la terminale.
Depuis sa création, rue des écoles collabore avec de nombreux partenaires : MAIF, Le Monde, Ouest-France, Groupe Ebra, Lmde, Banque Populaire, Carrefour, etc.

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**Fourniture d'électricité verte**
Carrefour Énergies propose une offre d'électricité verte en partenariat avec Octopus Energy, un fournisseur reconnu pour son engagement en faveur des énergies renouvelables. Cette offre permet aux clients de bénéficier d'une réduction de 22 % par rapport au tarif réglementé de vente de l'électricité, avec un prix bloqué jusqu'au 30 septembre 2025. L'électricité fournie est 100 % renouvelable et d'origine française, provenant à 61 % de l'éolien et à 39 % du solaire .

**Installation de panneaux solaires**
Pour ceux souhaitant produire leur propre électricité, Carrefour Énergies propose l'installation de panneaux solaires photovoltaïques en partenariat avec Avisun. Les installations sont proposées à partir de 6 440 €, avec des aides financières disponibles, telles que la prime à l'autoconsommation, qui peut atteindre 1 710 € pour une installation de 9 kWc . Les installations sont réalisées par des professionnels certifiés RGE, garantissant qualité et conformité aux normes en vigueur.

Autres services énergétiques, Carrefour Énergies offre également une gamme de services pour améliorer l'efficacité énergétique des logements :
- Pompes à chaleur air/eau : réduction des factures de chauffage avec des offres tout compris.
- Isolation thermique : travaux d'isolation des murs, combles et planchers pour réduire les déperditions de chaleur.
- Thermostats connectés : gestion optimisée du chauffage électrique pour un meilleur confort et des économies d'énergie.
- Bornes de recharge pour véhicules électriques : installation de bornes de recharge sur les parkings des magasins Carrefour, avec une heure de recharge offerte .


Carrefour Énergies est une initiative du groupe Carrefour visant à accompagner les particuliers dans leur transition énergétique, en proposant des solutions pour réduire leur consommation d'énergie et favoriser les énergies renouvelables. Bien que Carrefour ne soit pas un fournisseur d'énergie à proprement parler, l'entreprise s'associe à des partenaires spécialisés pour offrir une gamme de services énergétiques.