

Suez, acteur mondial de la gestion de l’eau et des déchets depuis plus de 160 ans, développe des solutions innovantes et locales pour protéger les ressources naturelles et améliorer la qualité de vie. Présente dans de nombreux pays, l’entreprise combine expertise technique, connaissance du terrain et approche sur mesure pour relever les défis environnementaux tout en générant un impact concret pour ses clients et les communautés.
Dans le cadre de l’élaboration de son Plan à Moyen Terme (PMT), les ingénieurs de Suez doivent simuler les impacts exogènes sur l’ensemble de leur réseau de sites de traitement des déchets. Cette analyse implique de croiser des centaines de paramètres complexes : indicateurs opérationnels, contraintes réglementaires, données géographiques… La consultation manuelle de multiples sources de données est longue, répétitive et sujette à erreurs, limitant la réactivité et la précision dans la planification.
Pour relever ce défi, Suez s’est associé à Rokodo, leader français de l’IA et partenaire Gold de Outsystems, pour développer un agent IA métier. Capable d’interpréter des requêtes en langage naturel, il détecte et analyse rapidement les impacts sur le réseau. Les données simulées (indicateurs ajustés, projections d’activité) sont visualisées sur une carte interactive, offrant aux ingénieurs un aperçu clair et immédiat des conséquences de chaque scénario.
L’agent repose sur un modèle GPT génératif, enrichi par un fine-tuning « Few-Shot Learning ». Il mobilise un raisonnement avancé pour calculer avec précision les impacts, restituer des analyses fiables et contextualisées, et maintenir une cohérence dans les échanges grâce à une gestion intelligente de la mémoire.
Résultat, le PMT se met à jour plus rapidement, les impacts critiques sont identifiés en temps réel et les données deviennent exploitables en un coup d’œil. Ce workflow IA transforme un processus complexe et répétitif en une expérience interactive, fluide et efficace. Les équipes disposent d’une vision stratégique complète, peuvent anticiper les risques et optimiser la gestion du réseau de traitement des déchets avec un niveau de précision inédit.