Cas client
Guenifey
Généalogie successorale · ~200 collaborateurs

Guenifey automatise la lecture et la saisie de ses dossiers d'héritiers — et gagne 30 minutes par dossier.

Un pipeline Azure traite désormais chaque dossier reçu par mail : lecture des documents (y compris manuscrits), extraction des données, création dans le logiciel métier — sans qu'un opérateur ait à ouvrir un seul PDF.

2 mois
Azure OpenAI (GPT-4o)Azure Document IntelligenceAzure FunctionsMCP Server
−30 minpar dossier traité
~2 hrécupérées chaque semaine
0erreur de saisie manuelle

ARCHITECTURE

Comment ça fonctionne

Email entrant

PDF en pièces jointes

Azure Document Intelligence

OCR + manuscrits

GPT-4o

Structuration & validation

Vérifications automatiques

Doublons · dates · champs

Logiciel métier

Entrées créées automatiquement

01

Contexte client

Guenifey est un cabinet spécialisé en généalogie successorale. Son métier : identifier et localiser les héritiers légaux lors d'une succession, pour le compte des études notariales.

Avec plus de 200 collaborateurs, le cabinet instruit chaque année des milliers de dossiers successoraux. Chacun commence par la collecte d'un corpus de documents civils et administratifs — actes de naissance, livrets de famille, pièces d'identité, documents de mairie — qui servent à reconstituer les liens familiaux et à qualifier les droits de chaque héritier.

Le processus est rigoureusement documentaire. Sa qualité repose sur la capacité à lire, interpréter et saisir correctement des sources hétérogènes, parfois très anciennes, souvent partiellement manuscrites.

02

Le déclencheur

Chaque dossier reçu se présentait sous la même forme : un email contenant plusieurs fichiers PDF, accompagné de quelques informations contextuelles. Un opérateur en prenait connaissance, ouvrait les PDFs un par un, lisait les documents — parfois des pages manuscrites difficiles à déchiffrer — extrayait les données utiles, et les saisissait manuellement dans le logiciel métier.

Le temps consacré à cette seule tâche atteignait trente minutes par dossier. Sur quatre à cinq dossiers hebdomadaires, cela représentait une à deux heures de travail entièrement absorbées par de la saisie.

Le risque d'erreur n'était pas théorique. Des doublons apparaissaient ponctuellement dans la base ; des dates mal transcrites passaient les filtres de saisie. Aucun de ces cas n'était grave en soi, mais chacun représentait du temps de correction — et une fragilité dans un métier où la précision documentaire est non négociable.

03

Notre approche

OLIXID a d'abord cartographié le flux tel qu'il existait : réception de l'email, lecture des pièces jointes, extraction manuelle, saisie dans le logiciel. L'objectif n'était pas de remplacer l'opérateur, mais d'éliminer la partie mécanique de son travail : ouvrir des fichiers, recopier des champs, vérifier des doublons.

Le principal obstacle technique n'était pas l'extraction documentaire, mais l'interface avec le logiciel métier. Son API était peu documentée et nécessitait une ingénierie d'adaptation significative. La mission a duré deux mois — en grande partie pour fiabiliser cette couche d'intégration au fil des retours de l'équipe Guenifey.

04

Ce que nous avons livré

Le pipeline s'active dès qu'un email arrive sur l'adresse dédiée. Les pièces jointes PDF sont transmises à Azure Document Intelligence, qui en extrait le contenu — y compris les parties rédigées à la main. GPT-4o prend ensuite ce contenu brut, structure les données selon le schéma attendu par le logiciel métier, et déclenche un ensemble de vérifications automatiques : cohérence des dates, détection de doublons, champs obligatoires manquants.

Si les vérifications passent, les entrées sont créées directement dans le logiciel. L'opérateur reçoit une notification et peut valider ou corriger le résultat en quelques secondes — sans avoir eu à ouvrir un seul PDF.

Le tout repose sur Azure Functions et un serveur MCP, hébergés dans l'environnement Microsoft de Guenifey.

05

Les résultats

Le traitement d'un dossier, qui demandait trente minutes à un opérateur, est désormais exécuté par le pipeline en quelques minutes. Sur la base de quatre à cinq dossiers par semaine, cela représente une à deux heures récupérées chaque semaine — du temps restitué à des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Les erreurs de saisie liées à la transcription manuelle — doublons, dates mal reportées — ont été éliminées à la source. Le check automatique bloque les anomalies avant qu'elles n'atteignent la base.

06

Ce que ça change au quotidien

Avant

Avant, le traitement d'un dossier commençait par ouvrir chaque PDF, identifier les documents utiles parmi d'autres, déchiffrer parfois plusieurs pages d'écriture manuscrite, et recopier les données champ par champ. La difficulté variait selon la lisibilité des documents : certains actes anciens demandaient un effort de lecture réel.

Aujourd'hui

Aujourd'hui, l'opérateur envoie l'email sur l'adresse dédiée. Quelques minutes plus tard, les entrées sont créées et une notification l'attend. Il vérifie, valide si tout est juste, ou corrige le cas échéant. La lecture des PDF n'est plus une tâche — c'est une exception.

07

Et après

Le pipeline tourne en autonomie. La mission est close. Guenifey a intégré le système dans son environnement Microsoft et continue à l'utiliser sur le volume hebdomadaire habituel.

Prochaine étape

Parlons de votre projet.

30 minutes pour comprendre vos enjeux et vous dire si l'IA peut vraiment vous aider. Sans jargon. Sans engagement.

Visio ou sur site · Confidentiel · Gratuit