Le contexte
USEO conçoit des solutions plastiques techniques pour des acteurs exigeants comme Burger King, KFC, Air France ou Delta Airlines. L’entreprise intervient sur des produits du quotidien — buckets, plateaux repas, couverts, contenants ou carafes de café pour le catering aérien — qui concentrent pourtant de fortes contraintes de matière, d’usage, de conformité et de production.
Derrière ces objets, les enjeux sont nombreux : sécurité alimentaire, résistance, température, viscosité, usage en altitude, absence de porosité, tenue des couleurs, rendu visuel, procédés d’injection, faisabilité industrielle. En parallèle, USEO a engagé sa transformation vers des matériaux plus durables, sans dégrader les performances attendues par ses clients.
Dans ce contexte, chaque réponse commerciale ou appel d’offres mobilise une expertise dense, répartie entre plusieurs sachants et souvent difficile à activer rapidement.
Notre conviction
La demande initiale d’USEO était claire : utiliser l’intelligence artificielle pour remonter dans la chaîne de valeur face à des industriels chinois très compétitifs sur la seule production. L’objectif était de proposer à leurs clients un service à plus forte valeur ajoutée, capable de créer un avantage concurrentiel au-delà de la fabrication.
Cette ambition pouvait d’abord orienter vers la génération de visuels ou de concepts pour enrichir les réponses commerciales. Mais notre analyse nous a conduits à élargir le sujet. Pour créer un avantage durable, USEO ne devait pas seulement produire des images ou des idées : l’entreprise devait structurer et activer son expertise métier.
Nous avons donc recommandé de penser l’IA de manière globale, comme une brique intégrée au processus métier. Avant de générer des concepts, il fallait d’abord construire une intelligence capable de centraliser les contenus techniques, réglementaires, juridiques, sectoriels et clients afin d’aider les équipes à répondre plus vite, plus précisément et avec davantage de cohérence.
