Synthèse des opportunités d'IA

Description du problème

L'entreprise LRDM (Le Roi Du Matelas) gère actuellement le traitement des variables de paie et des absences de manière essentiellement manuelle, créant un processus chronophage et sujet aux erreurs. Ce problème est particulièrement complexe en raison de la diversité des situations à traiter et de la dispersion des informations nécessaires à travers différents systèmes et fichiers.
Une composante majeure de cette problématique concerne le calcul des commissions des vendeurs et responsables de magasins. L'entreprise utilise environ quinze formules différentes de calcul pour ses équipes réparties entre la France et la Belgique. Cette diversité de formules résulte d'une évolution historique des systèmes de rémunération et de tests de différentes approches incitatives selon les marchés.
Actuellement, un collaborateur doit, chaque mois, calculer manuellement les commissions variables pour chaque employé concerné. Ce processus implique de récupérer des données dispersées dans plusieurs fichiers, d'appliquer la formule spécifique correspondant à chaque collaborateur, puis de calculer individuellement les montants à verser. La complexité est amplifiée par les nombreuses conditions et variables qui peuvent s'appliquer (potentiellement jusqu'à 488 conditions mentionnées pour certains calculs).
Le traitement des absences suit un processus similaire, nécessitant la collecte et la consolidation manuelles d'informations provenant de différentes sources avant de pouvoir impacter correctement la paie des collaborateurs concernés.

Impacts actuels

Temps considérable consacré aux calculs manuels : Le processus actuel de calcul des variables de paie et notamment des commissions mobilise un temps significatif chaque mois, temps qui pourrait être alloué à des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Risque élevé d'erreurs : La manipulation manuelle de données à travers de multiples fichiers et l'application de formules complexes augmentent considérablement le risque d'erreurs de calcul, pouvant affecter directement la rémunération des collaborateurs.
Complexité de gestion multi-pays : La présence de formules distinctes entre la France et la Belgique ajoute une couche supplémentaire de complexité qui rend le processus encore plus fastidieux et propice aux erreurs.
Inefficacité du système actuel : Les informations nécessaires étant dispersées dans plusieurs fichiers, le processus implique des manipulations redondantes de données qui pourraient être automatisées.
Difficulté de vérification et d'audit : Le caractère manuel et dispersé du processus rend difficile la vérification systématique des calculs et limite les possibilités d'audit ou de contrôle de qualité.
Délais de traitement : La complexité du processus peut entraîner des délais dans le traitement des variables et donc potentiellement dans le versement des rémunérations, affectant la satisfaction des collaborateurs.
Dépendance aux personnes-clés : Le système actuel crée une dépendance envers les personnes qui maîtrisent les différentes formules et le processus global, représentant un risque pour la continuité des opérations.
Difficulté d'évolution du système : La rigidité du processus manuel rend difficile l'implémentation de nouvelles formules ou la modification des existantes, limitant la capacité d'adaptation de la politique de rémunération aux besoins évolutifs de l'entreprise.

Technologie IA applicable

💻 Développement sur mesure

Gains potentiels

- 3 jours par mois

Faisabilité technique

Temps d'implémentation

Court terme (< 3 mois)