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Qontoavec Dust
Qonto : les équipes de contenu ont réduit de 70 % le temps consacré aux tâches de localisation
Solution
Source : dust.tt, publié en septembre 2024. Chiffres déclarés par l'éditeur.
Le besoin
Qonto devait simplifier et accélérer des processus métiers répétitifs et complexes, comme la classification de codes industriels et la localisation de contenu, tout en libérant du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Voir les 6 cas d'usage qui partagent ce besoin →La solution mise en place
Qonto a déployé une plateforme Dust pour créer et gérer des agents IA spécialisés, comme Germi pour la conformité et Tolki pour la localisation. Ces agents ont été intégrés dans les workflows existants.
Le rôle de l'IA
Les agents IA spécialisés, comme Germi et Tolki, effectuent des tâches spécifiques : Germi détermine le secteur légal d'une entreprise en analysant des tables complexes de codes industriels, tandis que Tolki localise le contenu en respectant les nuances linguistiques et culturelles.
Les résultats rapportés
- Jusqu'à 70 % de réduction du temps consacré aux tâches de localisation par les équipes de contenu
- Au moins 50 000 heures de travail par an que les agents IA Dust peuvent supprimer, selon l'estimation de Qonto
L'équipe et la méthode
Le directeur technique de l'équipe a encouragé l'expérimentation avec la plateforme Dust, sous supervision opérationnelle.
Questions fréquentes
En savoir plus
- Lire le témoignage complet sur dust.tt ↗Publié le 19 septembre 2024, consulté le 19 octobre 2026.
