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Dirigeants PME & ETI · industrie, agro, services · un geste métier à automatiser

Augmenter votre chaîne de valeur avec l'IA.

Un geste que vos équipes tiennent à la main depuis des années : trier un produit, reconnaître un défaut, classer une image, extraire une donnée d'un document. L'IA peut le reprendre, à condition d'être entraînée sur votre terrain, pas sortie d'une étagère. Une phase courte de R&D avant toute industrialisation, pour chiffrer ce que ça rend sur vos cas.

30 min offertes · sans pitch · sans engagement

Preuve terrain

50% → 95%

PME agroalimentaire · tri automatique · sans remplacer les équipes

Une machine installée cinq ans plus tôt par une entreprise spécialisée plafonnait à 50 %. Notre IA, entraînée sur leurs produits, est passée à 95 %.

Le schéma qu'on voit souvent

Un geste répétitif à forte valeur, qu'aucune étagère ne couvre vraiment.

Ce n'est pas seulement un tri industriel. C'est tout geste qu'un humain tient à la main parce que rien d'étagère ne colle à vos règles : reconnaître un défaut sur une ligne de production, contrôler la qualité au rythme de votre cadence, classer des images ou des documents, extraire une donnée d'un PDF de fournisseur, qualifier un lead entrant, générer un devis répétitif, retrouver une pièce dans vos archives pour la traçabilité.

À chaque fois, le même schéma : un collaborateur qualifié encaisse la charge parce que les outils du marché flanchent dès qu'on sort du cas moyen. Les rebuts augmentent. Le temps homme part sur de la ressaisie. L'information se perd entre deux équipes.

Vous avez peut-être déjà investi dans un outil : machine de tri, logiciel sectoriel, solution construite pour votre marché. Sur les données moyennes, ça tient. Sur vos cas particuliers, ça plafonne.

Pourquoi l'étagère ne tient pas

Votre métier vit dans les cas particuliers, pas dans la moyenne.

Tout outil conçu pour un marché, machine industrielle, logiciel sectoriel, SaaS IA, est calibré sur la moyenne de ce marché. Il fait bien ce qu'il fait, sur des contextes standards. Le vôtre ne l'est jamais. Le produit hors calibre, la règle implicite que personne n'a jamais écrite, le défaut qu'un œil humain repère en deux secondes parce qu'il travaille là depuis quinze ans, le document fournisseur qui arrive avec SES codes et SON format.

« L'IA qui tient chez vous, c'est celle qu'on a entraînée sur vos images, vos documents, vos cas limites. »
Donatien Lefranc·Leando

C'est un travail de R&D appliquée, pas un abonnement. On pilote par la donnée dès le premier jour : métriques de performance mesurées, cas limites tracés, faux positifs comptés. C'est cette discipline qui fait passer un prototype flatteur à une performance industrielle stable.

Pilotage par la donnée, métriques mesurées dès le premier jour

Chaque hypothèse IA est suivie par une métrique, pas par une intuition.

Notre méthode

Une phase courte avant toute industrialisation.

Trois temps. Chiffrés à chaque étape. Vous décidez sur des mesures, pas sur une promesse.

01

Analyse ROI, deux scénarios

Pessimiste et optimiste. On chiffre honnêtement ce que le geste vous coûte aujourd'hui (temps homme, rebuts, retards) et ce que l'IA peut en reprendre. Vous décidez d'aller plus loin sur des chiffres, pas sur un pitch.

02

Phase courte de R&D

On entraîne des modèles sur vos données réelles : vos images, vos documents, vos cas limites. On teste ce qui vous bloque aujourd'hui. À la sortie : un rapport de performance mesurée, pas une démo choisie. On cale le rythme avec vous, sur votre basse saison, pour ne pas perturber votre production.

03

Industrialisation

On engage seulement si la phase courte a tenu ses chiffres. Intégration dans votre ligne, votre back-office, votre SI, avec les bons garde-fous. Calée sur votre pic suivant. Pas de ligne coupée au milieu d'une saison pour installer une promesse.

Notre engagement

Si la phase courte dit que ça ne tient pas, on arrête.

Vous repartez avec le rapport de performance mesurée, les données, les modèles entraînés. Rien n'est engagé côté industriel. Pas de chèque signé dans le noir. Pas d'usine à l'arrêt sur une promesse. La R&D a un coût. L'industrialisation en a un autre, et elle n'est engagée que quand les chiffres tiennent.

Objectifs → actions concrètes, passage du cadrage à l'exécution

Extrait d'un cadrage Leando, chaque objectif est traduit en chantier mesurable.

Notre capacité R&D, rendue tangible

On ne promet pas. On a déjà fait.

Trois contextes, un même socle technique. De l'agroalimentaire à l'analyse d'images en passant par la génération de contenu, ce sont les mêmes fondations R&D qui tournent.

Industriel agroalimentaire · saisonnier · Bretagne

PME agroalimentaire : 50 % → 95 %, sans remplacer les équipes

Une machine installée cinq ans plus tôt par une entreprise spécialisée plafonnait à 50 % de tri automatique. Les opérateurs corrigeaient à la main au rythme de la cadence, les rebuts partaient trop haut, la traçabilité se faisait à l'œil.

On a entraîné une IA sur leurs produits, leurs défauts, leur ligne de production. Aujourd'hui, la même ligne tourne à 95 % de tri automatique. Les équipes se concentrent sur les cas que seule leur expertise peut juger.

On a battu l'entreprise spécialisée qui avait installé la machine, sur son propre terrain.

Lire le cas complet →
Computer vision, reconnaissance de défauts sur ligne de production

Deeptech art & IA, anonymisable

2 millions d'œuvres analysées en continu

Une plateforme qui indexe et classe en permanence un corpus massif d'images. On a repensé l'architecture d'analyse : les coûts d'infrastructure ont été divisés par cinq, sans perte de performance. Les mêmes fondations techniques que celles qu'on déploie chez un industriel : reconnaître, classer, extraire.

R&D IA de pointe · avant même ChatGPT grand public

Pousser l'état de l'art, bien avant que ça devienne courant

On a poussé la reconnaissance et la génération d'images plusieurs années avant que ces gestes deviennent courants. Sur des cas limites que personne d'autre ne traitait. Aujourd'hui, cette capacité se transfère. Du studio d'art au tri industriel, ce sont les mêmes fondations techniques.

Lire le cas →
Architecture IA scalable, fondations techniques réutilisées d'un cas à l'autre

Mêmes fondations techniques, du tri agroalimentaire à l'analyse d'images d'art.

Résultat terrain · PME agroalimentaire

50 % → 95 %

“On est passé de 50 à quasiment 95 % de détection positive, de classification positive. On a encore des leviers pour aller optimiser.”

DL
Donatien Lefranc · Leando
sur un cas industrie agroalimentaire · tri automatisé

Ce que ça change

“Réduire les déchets, pas les ambitions.”

Le retour du dirigeant sur notre méthode : valider la faisabilité avant d'engager l'industriel.

Dirigeant, PME agroalimentaire
Industriel agroalimentaire · Bretagne
Voir tous les retours clients →

Le cadrage, garde-fou et vecteur

L'IA sans cadrage crée de la dette. Avec cadrage, elle ouvre des portes.

Sans cadrage, l'IA accélère les problèmes : règles métier implicites jamais verbalisées, modèle de données fragile, décisions prises par un prompt à la place d'un humain qualifié. Vous construisez une dette opaque qui finira par vous coûter plus cher que le geste manuel qu'elle remplace.

Avec cadrage, c'est l'inverse. Les règles sont posées, le modèle de données tient, le périmètre est dé-risqué avant entraînement. L'IA devient accessible à une PME, à sa cadence, à ses données, à son niveau de traçabilité exigé.

C'est ce garde-fou qui fait passer un geste du prototype flatteur à la performance industrielle stable.

Regard extérieur + vision technique = offerts

Identification des chantiers stratégiques, cadrage Leando

On identifie le geste qui a le plus de valeur à reprendre, et on commence par celui-là.

Questions fréquentes

Ce qu'on nous demande toujours.

C'est exactement ce qu'on a vécu : une machine installée par une entreprise spécialisée depuis cinq ans, plafonnant à 50 % sur leurs produits. Pas parce que la machine était mauvaise, mais parce qu'elle était conçue pour un marché, pas pour leurs défauts, leur cadence, leurs cas limites. On a entraîné une IA sur leurs données et on est passé à 95 %. On a battu l'entreprise spécialisée sur son propre terrain, parce qu'on a travaillé sur le terrain du client.

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