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Traitement par IA de rejets de DSN

Automatisation intelligente du traitement des déclarations sociales nominatives rejetées

6 mois • 2024•IA, Python, GPT, Automatisation, RH, DSN

Transformer un blocage opérationnel en levier de productivité

Chaque mois, notre client faisait face à un volume important de déclarations administratives rejetées pour erreurs de format, incohérences ou saisies incomplètes. Le traitement manuel mobilisait plusieurs jours/homme, engendrait du stress et multipliait les risques d'erreurs. Notre mission : créer une solution intelligente qui valorise l'expertise métier tout en automatisant les tâches répétitives.

1Automatiser le traitement des rejets de DSN (Déclaration Sociale Nominative)

2Réduire drastiquement le temps de traitement manuel

3Minimiser les erreurs de correction humaines

4Créer un système transparent et traçable pour les audits

5Préserver et valoriser l'expertise métier des équipes

Une IA hybride au service de l'expertise métier

Nous avons conçu un système alliant l'intelligence artificielle de dernière génération à l'expertise métier accumulée. L'approche itérative et collaborative a permis de construire une solution qui augmente les capacités humaines plutôt que de les remplacer, tout en assurant une adoption progressive et sereine.

Démonstration interactive

Traitement par IA de rejets de DSN - Démonstration vidéo

Workflow de correction automatisée

Découvrez le processus complet : de l'analyse des rejets à la génération des DSN corrigées

Note: Cette vidéo montre une démonstration complète du projet en action.

Fonctionnalités clés

✓Architecture Python modulaire avec composants spécialisés

✓Intégration des modèles GPT pour l'analyse et la correction contextuelle

✓Système de prompts évolutifs basés sur l'expertise métier

✓Parser XML/DSN pour extraction et validation des données

✓Workflow automatisé : analyse → identification → correction → validation

✓Interface Excel pour le suivi et la traçabilité complète

✓Logging détaillé et mécanismes de reprise en cas d'erreur

✓Configuration flexible pour adaptation aux besoins spécifiques

Une transformation réussie et durable

✅Réussites

5 jours/homme économisés chaque mois
Réduction drastique des erreurs de traitement manuel
ROI atteint en moins de 6 mois
Standardisation et traçabilité complète des corrections
Temps libéré réinvesti sur des tâches à valeur ajoutée
Adoption enthousiaste par les équipes métier

⚠️Défis rencontrés

Nécessité d'une supervision humaine pour cas complexes
Dépendance aux API externes (OpenAI)
Coûts d'utilisation des modèles de langage
Besoin de mise à jour régulière des prompts
Courbe d'apprentissage initiale pour les équipes

💡Apprentissages

L'IA augmente les humains, ne les remplace pas
L'implication des équipes dès le cadrage est cruciale
La transparence du système favorise l'adoption
Un déploiement itératif réduit la résistance au changement
La documentation et la formation sont essentielles