Le client est un conglomérat qui conçoit et vend des meubles prêts à assembler, des appareils électroménagers de cuisine et des accessoires pour la maison, entre autres biens et services à domicile. L'entreprise est reconnue pour ses designs modernistes de plusieurs types d'appareils et de meubles, et ses travaux de design d'intérieur sont souvent associés à une simplicité écologique. Elle compte 378 magasins dans plus de 30 pays. Le défi consistait à automatiser la gestion d'un large éventail de demandes au centre de services à l'aide de la technologie d'IA et de modèles d'apprentissage automatique. L'objectif était d'obtenir une résolution efficace des incidents grâce à une attribution rapide des billets et une gestion améliorée des services informatiques (ITSM). Notre solution a utilisé le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage profond en temps réel pour automatiser l'attribution des billets, ce qui a eu des retombées d'affaires mesurables. Nous avons mis en œuvre une solution de bout en bout pour automatiser l'attribution des billets et améliorer la gestion des services informatiques. La solution a généré un impact commercial important, notamment une réduction du temps de résolution des billets et des violations des ententes de niveau de service (SLA).