# FDTI llms.txt Content generated from the public locale JSON files used by fdti.eu. # FR # Studio IA, automatisation et logiciels métier | FDTI FDTI conçoit des copilotes IA, des automatisations et des applications métier sur mesure, intégrés à vos données, SaaS et outils internes existants. # OVERVIEW ## IA, code et data au service de vos processus métiers Nous construisons des outils qui connectent vos données, vos SaaS et vos outils internes pour rendre vos opérations plus rapides, plus fiables et plus automatisées. L’IA n’est pas un gadget en plus : elle devient une brique centrale dans vos processus quotidiens. ## Notre approche - Vos données et vos outils comme point de départ. Du code et de l’IA là où ça compte. Des opérations plus fluides, plus fiables, plus automatisées. - Nous partons du travail réel de vos équipes : documents à traiter, informations à retrouver, décisions à préparer, coordinations à fluidifier, tâches à automatiser. Identifier les étapes où l’IA apporte un gain concret Brancher les bonnes sources : bases, SaaS, fichiers, APIs, outils internes Concevoir un système robuste, sécurisé et exploitable au quotidien - Nous livrons le bon niveau de solution selon le besoin : un copilote, un workflow assisté, une API, un back-office ou une application métier complète. Copilotes IA : recherche, synthèse, aide à la décision, rédaction assistée Automatisation de processus : traitement documentaire, qualification, coordination, alerting, reporting Applications métier : portails, dashboards, back-offices, APIs sécurisées et outils internes Architecture, sécurité, déploiement et suivi font partie du produit. Nous définissons avec chaque client les accès, l’hébergement, les flux de données et les contrôles adaptés à son contexte. # EXPERTISE & TECHNOLOGIES ### Applications web & API Interfaces métier, back-offices, portails et APIs robustes pour intégrer proprement la logique applicative et l’IA dans votre existant. Tools: TypeScript, React, Svelte, REST API, GraphQL ### Cloud & Infra Infrastructure, déploiement et sécurité pour faire tourner des systèmes fiables, évolutifs et bien intégrés. Tools: AWS, Azure, google cloud, docker, terraform ### Intelligence artificielle Copilotes, assistants métier, recherche augmentée, agents et automatisations propulsés par les modèles de langage. Tools: OpenAI, hugging face, pytorch ### Data Collecte, structuration, modélisation et diffusion de la donnée : la base nécessaire pour alimenter des workflows, des dashboards et des systèmes IA utiles. Tools: Python, DuckDB, DBT, Bigquery, Snowflake, Airflow # TRUSTED BY Samsung, Cognac, Mastercard, Euro-CRM, Stellantis, Galloo, Agence Française de Développement, SNAM, AIMVP, BlaBlaCar, Valorauto, The Vibe Agency, Ford # CERTIFICATION FDTI Consulting a bénéficié de l'agrément Crédit d’Impôt Innovation (CII) de 2020 à 2024. Cet agrément est arrivé à son terme ; un nouvel agrément pourrait être demandé pour de futurs projets éligibles. # USE CASES & SUCCESS STORIES ## Plateforme d'IA pour les tribunaux de commerce (Justice & secteur public) Context: France | 2025 Challenge: Un éditeur de logiciels pour greffiers souhaitait intégrer des fonctionnalités d'IA directement dans sa plateforme pour optimiser le temps et la précision de certaines tâches chronophages des greffiers. Approach: Architecture modulaire structurée par cas d'usage IA (LLM spécialisés). API d'intelligence artificielle hébergée sur les serveurs du client (FastAPI), parfaitement intégrée à l'outil existant mais aussi accessible à d'autres utilisateurs via API sécurisée. Portail TypeScript/SvelteKit. Impact: Pré-analyse IA lancée en parallèle des flux métier : environ 400 000 dossiers traités par an sur un premier cas d’usage, avec un équivalent temps économisé significatif tout en respectant les exigences de confidentialité du secteur judiciaire. Key Metrics: Dossiers traités / an: 400 000, Équivalent économisé: ≈16 j.h / jour, Tribunaux équipés: 48 Stack: LLM, FastAPI, Keycloak, TypeScript, SvelteKit, PostgreSQL Details: - Modélisation de cas d'usage critiques : résumés de procédures, validation de liasses et extraction automatisée de pièces sensibles avec LLM et OCR. - Déploiement complet dans le VPN client avec monitoring fin des performances et SLA contractualisés. - Portail self-service pour générer des clés API, suivre la consommation et diagnostiquer les requêtes. - Boucles de ré-annotation pour améliorer les modèles et outillage d'audit sur l'ensemble des flux. - Programme d'adoption : formations, guides opérationnels et support dédié. - Instrumentation TypeScript/SvelteKit pour offrir une expérience fluide sans perturber leurs logiciels existants. ## Plateforme de gestion d’un contentieux collectif (Justice & secteur public) Challenge: Dans un contentieux collectif, des milliers de personnes apparaissent dans des décisions judiciaires et des fichiers transmis par différentes parties. L’enjeu : extraire ces données avec l’aide de l’IA, puis rapprocher automatiquement les personnes entre sources avant de préparer les calculs d’indemnisation. Approach: Une plateforme sur mesure, hébergée chez le client, suit les mêmes personnes de l’appel au jugement malgré les versions échangées par avocats, défense, experts et juges. L’IA extrait les données des décisions PDF ; l’import repère les colonnes utiles dans chaque classeur et rapproche les personnes entre les sources. Les évaluations d’expertise alimentent les calculs de préjudices, frais, provisions et devises. Les cas incertains et les corrections sont revus par les équipes ; données d’origine et arbitrages saisis restent consultables. Impact: Les équipes retrouvent, pour chaque personne, les sources, les évaluations médicales, les observations, les valeurs initiales et retenues ainsi que le détail des calculs et des corrections. Elles peuvent contrôler les dossiers et préparer les tableaux destinés au jugement, sans confondre calcul préparatoire et décision judiciaire. Key Metrics: Personnes concernées: 20 000 Stack: IA, OCR, Python, FastAPI, SQLite Details: - Lecture structurée des décisions PDF et import de classeurs d’avocats dont les colonnes, intitulés et versions évoluent d’un envoi à l’autre. - Rapprochement des personnes entre décisions et fichiers d’avocats, avec vérification des homonymes, changements de nom et cas incertains. - Distinction entre données d’expertise, observations des parties et valeurs retenues pour les calculs. - Historique des corrections et validations saisies dans l’outil, avec conservation des valeurs d’origine et des motifs renseignés. - Préparation des calculs et des données nécessaires aux tableaux à intégrer dans les jugements Word, sous contrôle humain. ## Plateforme de gestion des véhicules en fin de vie (Aftermarket & recyclage) Context: Europe | 2020-2025 Challenge: Suite à la création de Valorauto, joint-venture entre Stellantis et Galloo, une plateforme d'économie circulaire devait moderniser son outil existant pour gérer la reprise de véhicules en fin de vie (B2B et B2C) et suivre leur parcours de la collecte chez le propriétaire à la démolition du véhicule. Approach: Développement du portail Valorauto avec interfaces de déclaration, d'administration et de suivi des véhicules entre les différents acteurs, processus métiers et APIs Azure Functions déployés sur l'infrastructure Azure du client (bases MSSQL, Azure Service Bus) pour orchestrer un existant .NET connectant propriétaires et centres VHU. Impact: Traçabilité bout en bout au service de la branche économie circulaire du groupe, avec un réseau de plus de 5 000 entreprises partenaires et une réponse aux impératifs du constructeur liés à la Responsabilité Etendue des Producteurs (REP). Key Metrics: Pays couverts: 5, Réseau partenaires: +5 000, Score Trustpilot: 4,8 Stack: TypeScript, SvelteKit, Azure, Azure Functions, MSSQL, .NET, Azure Service Bus Details: - Développement de bout en bout de la plateforme, bases de données et API. - Design complet du workflow de déclaration pour concessionnaires, centres de réparation et particuliers. - APIs Azure Functions pour relier les SI logistiques, CRM et finance du groupe. - Interconnexion avec l'écosystème des autres acteurs de l'économie circulaire par API (recycleurs, propriétaires, acheteurs, éco-organismes). - Cartographie en temps réel des flux matières et génération automatique des documents réglementaires. - Gestion multi-marques : règles locales, catalogues et pricing par pays. - Infrastructure Azure dimensionnée pour absorber les pics de régulation et audits. - Tableaux de bord opérationnels et réglementaires consolidant B2B et B2C. - Notifications e-mail personnalisées pour chaque utilisateur (garages, concessions, particuliers) à chaque étape du workflow. ## Marketplace batteries seconde vie (Aftermarket & recyclage) Context: Europe | 2024 Challenge: Un constructeur automobile avait besoin d'un outil central pour piloter la collecte, le recyclage et la revente de ses batteries, en lien avec ses partenaires et acheteurs. L'outil devait gérer la traçabilité complète du processus pour répondre à des contraintes réglementaires liées à la structuration des filières REP (Responsabilité Élargie du Producteur). Approach: Marketplace web connectée aux ERP partenaires, agissant comme plateforme de logistique et de mise en relation. Tracabilité de bout en bout et flux automatisés vers les acheteurs ou les recycleurs, négociation de prix et de conditions avec les partenaires intégrés dans l'app. Tout le processus peut être géré depuis le portail ou par l'API. Impact: 500 batteries redirigées chaque mois par des centaines de propriétaires et prestataires de service, avec reporting centralisé pour les autorités et interface d'administration pour les employés du client. Intégration de la solution dans l'écosystème. Key Metrics: Batteries/mois: 500, Partenaires connectés: +300, Pays couverts: 18 Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Keycloak Details: - Développement de bout en bout de la plateforme, bases de données et API. - Process déclaratif complet pour les batteries en fin de vie et génération automatique des bons logistiques. - Intégration API avec les recycleurs et éco-organismes pour suivre enlèvements, tests et certificats, propositions de prix. - Espace acheteur pour sourcer les batteries reconditionnables et orchestrer la transaction. - Scoring qualité/conformité des partenaires et SLA partagés. - Reporting réglementaire consolidé exportable en un clic. - Notifications e-mail automatiques pour les partenaires et acheteurs lors des différentes étapes (collecte, tests, revente). - Fédération d'identité via Keycloak pour les entités du groupe et les partenaires externes. ## Plateforme d'opérations pour un recycleur de batteries (Aftermarket & recyclage) Context: France Challenge: Un recycleur devait réunir dans un même outil les déclarations de batteries, leur examen préalable, la préparation des collectes, les documents de suivi et les étapes de réception et de traitement. Approach: Développement d'une application métier reliant déclarations, référentiels batteries, listes de colisage, contrôles de regroupement, BSD Trackdéchets et actions de réception. Impact: Les équipes suivent les dossiers depuis la déclaration jusqu'au traitement, avec des contrôles explicites sur les collecteurs, les sites destinataires, les signatures et les statuts documentaires. Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Trackdéchets Details: - Qualification des déclarations à partir de la chimie, de la sous-chimie et de la typologie des batteries. - Constitution de listes de colisage sans mélanger des collecteurs ou sites destinataires incompatibles. - Création et mise à jour des BSD via Trackdéchets, avec suivi des signatures attendues. - Réception des déclarations et suivi des étapes de traitement dans le même dossier métier. - Interfaces adaptées aux équipes internes et aux partenaires de la collecte. ## Supervision et modélisation de l'éclairage public (Smart city & énergie) Context: France | 2024 Challenge: Un client spécialisé dans la gestion de l'éclairage public pour les communes et leurs prestataires avait besoin d'une plateforme unique pour piloter l'éclairage public, ajuster les horaires, détecter les anomalies et planifier la maintenance. Approach: Développement d'une application web servant de portail de gestion et de dashboards d'analyse. Stack temps réel AWS S3 + DuckDB/Parquet, pipelines Shell/Cron, API FastAPI et interface TypeScript/SvelteKit. Impact: Application consultée chaque matin par les gestionnaires de réseau. Mesures de consommation et d'incidents ajustés dynamiquement, maintenance prédictive et système d'alerting déployés auprès de plus de 40 territoires. Key Metrics: Mesures/jour: >100 M, Territoires: +40 Stack: DuckDB, SvelteKit, PostgreSQL, FastAPI Details: - Collecte continue des compteurs d'éclairage et archivage optimisé dans S3 + Parquet. - Pipelines Shell/Cron pour mettre à jour le cache. - Analyse DuckDB pour générer des KPI instantanément sur plusieurs années d'historique et génération de visualisations dynamiques pour afficher les résultats. - Système de gestion de mandats liés aux propriétaires et utilisateurs des données. - Dashboards d'alertes dédiés aux exploitants (pannes, consommation, anomalies horaires). - API REST ouverte pour connecter les outils métiers des prestataires et des communes. - Gestion multi-collectivités avec droits fins et segmentation par gestionnaire. ## Analyse des campagnes social media par IA (ONG & engagement) Context: International | 2023 Challenge: L'ONG devait comparer les narratifs environnementaux sur Facebook et Instagram pour orienter ses investissements communication. Approach: Méthodologie LLM (ChatGPT + prompts spécialisés) pour scorer ton, sujets et perspectives, avec corrélation aux KPI Facebook/Instagram par typologie d'audience (âge, pays, centres d'intérêt) et visuels comparatifs. Impact: Redéploiement budgétaire par pays/plateforme et grille d'analyse internalisée. Key Metrics: Posts analysés: 60 k, Langues: 8, Visualisations: 50+ Stack: LLM, OpenAI, NLP, TypeScript Details: - Prompts spécifiques pour capter ton, acteurs, thématiques et émotions sur Facebook/Instagram. - Pipeline automatisé : collecte social data → LLM → scoring des sujets/tons/perspectives par type de public. - Croisement des scores avec les performances des publications pour recommander les thèmes prioritaires. - Méthodologie documentée et reproductible par les équipes locales. - Sessions d'acculturation pour interpréter les recommandations et ajuster les budgets. ## Data hub & NLP (Retail & électronique) Context: Global | 2021-2023 Challenge: Centraliser les flux d'avis clients d'un leader électronique en France et industrialiser leur analyse avec de l'IA et des dashboards. Approach: Pipelines pour collecter les données auprès des différents prestataires et responsables de collecte par API Airflow→BigQuery, gouvernance GCP, NLP (HuggingFace, BERTopic, QA, LLM), restitution dans des dashboards Tableau et diffusion de la data en interne aux autres équipes concernées. Impact: Le service client retrouve instantanément les thématiques classifiées, les alertes remontées et suit plus finement les demandes. L'équipe produit identifie et anticipe les défauts et problèmes logistiques. L'équipe légale anticipe les litiges. Key Metrics: Sources intégrées: +25, Commentaires analysés: Toute la France Stack: GCP, Airflow, NLP, LLM, Tableau, HuggingFace Details: - Collecte multi-API (mystery shopping, CRM, social, reviews) orchestrée par Airflow. - Politiques cloud : segmentation par équipe, data localisation, sécurité et bonnes pratiques. - Pipeline d'analyse et classification avec des LLM. - Pipelines NLP pour similarité, sentiment et topics dans plusieurs langues. - Conception et implémentation des dashboards utilisés quotidiennement par l'équipe Customer & Market insights. - Documentation et formation des équipes data / business. - Exports automatisés d'insights vers les BU marketing et les agences. ## Data warehouse temps réel retail (Retail & électronique) Context: Europe | 2020-2021 Challenge: Dans le cadre d'une migration d'ERP, migrer 98 objets métier JSON avec une structure complexe et une volumétrie élevée (boutiques, entrepôts, utilisateurs, tickets de caisse, stocks...) depuis Azure vers Snowflake pour alimenter Qlik en quasi temps réel. Approach: Génération automatique de centaines de requêtes SQL et Scala depuis les spécifications pour dé-nester les objets complexes. Le système a produit et alimente plus de 150 tables et vues mises à jour en temps réel. Ingestion ADLS→Snowflake via Kafka/ADF et orchestration via streams and tasks. Impact: Flux minute par minute pour les équipes BI et plusieurs millions de fichiers traités chaque jour. Transition vers le nouveau système d'analyse puis déprécation de l'ancien. Key Metrics: Objets métier: 98, Tables et vues: 150+, Latence: <1 min Stack: Snowflake, Azure, Kafka, ADF, Qlik Details: - Génération SQL automatique depuis les metadata XML pour accélérer les déploiements. - Delta updates orchestrés par Snowflake Tasks avec monitoring dédié. - Fonctions Scala custom pour dénormaliser les JSON imbriqués. - Coaching des analystes pour tirer parti des nouveaux flux temps réel. - Gestion multi-environnements via API Snowflake (test / pré-prod / prod). ## Du véhicule identifié au déchet pris en charge. Nous développons les applications qui permettent aux industriels et aux recycleurs de gérer leurs reprises : identifier un véhicule, qualifier une batterie, préparer un enlèvement, négocier un prix, générer et suivre les documents. https://www.fdti.eu/expertises/economie-circulaire ## Extraire, analyser et contrôler vos documents métier. Préparer la lecture d’un dossier judiciaire, contrôler les pièces d’un dépôt de comptes, qualifier un document technique : nous développons les traitements et les interfaces qui relient vos documents à la prochaine action métier. https://www.fdti.eu/expertises/analyse-documentaire ## Préparer l’examen d’un dossier et rendre les incohérences visibles. Documents judiciaires, comptes annuels, pièces manquantes et cohérence de confidentialité : organiser le travail de vérification. https://www.fdti.eu/expertises/analyse-documentaire/dossiers-et-controles ## Qualifier une source, retrouver son appui et organiser un corpus. Recherche de passages, qualification par thème et résumés de sources réglementaires pour préparer la lecture des experts. https://www.fdti.eu/expertises/analyse-documentaire/connaissance-et-veille ## Relier les documents, les signatures et le dossier métier. Génération de documents, signature électronique, suivi des statuts et échanges avec les applications existantes. https://www.fdti.eu/expertises/analyse-documentaire/extraction-et-integration # EXPERTISE https://www.fdti.eu/expertises # CONTACT Email: info@fdti.eu Callback requests: use any contact call-to-action on the website; only an email address or phone number is required. Address: 8 place Roger Salengro, 31000 Toulouse, France # EN # AI, automation, and business software studio | FDTI FDTI builds custom AI copilots, workflow automation, and business applications that connect with your data, SaaS platforms, and existing internal tools. # OVERVIEW ## AI, code, and data for your business processes We build tools that connect your data, SaaS platforms, and internal systems to make your operations faster, more reliable, and more automated. AI is not bolted on as an afterthought; it is designed into your day-to-day processes as a core capability. ## Our approach - Your data and tools are the starting point. Code and AI where they matter. Operations that are more streamlined, reliable, and automated. - We start with the work your teams actually do : processing documents, retrieving information, preparing decisions, streamlining coordination, and automating tasks. Identify the steps where AI delivers tangible value Connect the right sources: databases, SaaS platforms, files, APIs, and internal tools Design a robust, secure system your teams can use every day - We deliver the right type of solution for each need: a copilot, an assisted workflow, an API, an administration interface, or a complete business application. AI copilots : search, summarization, decision support, assisted writing Process automation : document processing, assessment, coordination, alerts, reporting Business applications : portals, dashboards, administration interfaces, secure APIs, and internal tools Architecture, security, deployment, and monitoring are part of the product. We define access, hosting, data flows, and controls with each client based on their specific context. # EXPERTISE & TECHNOLOGIES ### Web apps & APIs Business interfaces, administration tools, portals, and robust APIs that integrate application logic and AI cleanly into your existing stack. Tools: TypeScript, React, Svelte, REST API, GraphQL ### Cloud & Infra Infrastructure, deployment, and security to run reliable, scalable, well-integrated systems. Tools: AWS, Azure, Google Cloud, Docker, Terraform ### Artificial intelligence Copilots, business assistants, AI-powered search, agents, and workflow automation powered by language models. Tools: OpenAI, Hugging Face, PyTorch ### Data Data collection, structuring, modeling, and distribution: the foundation required to power workflows, dashboards, and useful AI systems. Tools: Python, DuckDB, dbt, BigQuery, Snowflake, Airflow # TRUSTED BY Samsung, Cognac, Mastercard, Euro-CRM, Stellantis, Galloo, Agence Française de Développement, SNAM, AIMVP, BlaBlaCar, Valorauto, The Vibe Agency, Ford # CERTIFICATION FDTI Consulting held French Innovation Tax Credit (CII) accreditation from 2020 through 2024. This accreditation has expired; a new application could be made for eligible future projects. # USE CASES & SUCCESS STORIES ## AI platform for commercial courts (Justice & public sector) Context: France | 2025 Challenge: A software vendor for commercial court clerks wanted to embed AI directly into its platform to improve the speed and accuracy of specific time-consuming clerical tasks. Approach: A modular architecture organized around specialized AI use cases and tailored LLMs. An on-premises FastAPI AI stack is fully integrated with the existing platform through an API and is also available to other users through a secure API. The portal is built with TypeScript and SvelteKit. Impact: AI pre-analysis runs in parallel with business workflows. The first use case processes around 400,000 case files per year, delivering substantial time savings while meeting judicial confidentiality requirements. Key Metrics: Case files processed per year: 400,000, Equivalent time saved per day: ≈16 person-days, Courts equipped: 48 Stack: LLM, FastAPI, Keycloak, TypeScript, SvelteKit, PostgreSQL Details: - Critical use cases covered: case summaries, filing validation, and automated extraction from sensitive documents using LLMs and OCR. - Deployment inside the client's VPN with fine-grained monitoring and contractual SLAs. - Self-service portal to generate API keys, track usage, and troubleshoot calls. - Re-annotation loops to improve models plus full audit tooling. - Adoption program with training, operational guides, and dedicated support. - TypeScript/SvelteKit frontend delivering a frictionless experience alongside legacy tools. ## Case-management platform for collective litigation (Justice & public sector) Challenge: In collective litigation, thousands of people appear across court rulings and files submitted by different parties. The challenge is to extract that data with AI assistance, then match people automatically across sources before preparing compensation calculations. Approach: A tailored platform deployed in the client’s environment follows the same people from appeal through judgment, despite versions exchanged by lawyers, the defence, experts and judges. AI extracts data from PDF rulings; imports identify relevant columns in each spreadsheet and match people across sources. Expert assessments feed calculations covering damages, expenses, provisional payments and currencies. Teams review uncertain cases and corrections; source data and recorded decisions remain available. Impact: For each person, teams can find the sources, medical assessments, observations, original and retained figures, and the details of calculations and corrections. They can review case files and prepare tables for the judgment without mistaking a working calculation for a judicial decision. Key Metrics: People involved: 20,000 Stack: AI, OCR, Python, FastAPI, SQLite Details: - Structure PDF rulings and import lawyers’ spreadsheets whose columns, labels and versions change from one submission to the next. - Match people across rulings and lawyers’ files, reviewing name changes, namesakes and uncertain cases. - Keep expert assessments, the parties’ observations and the values used for calculations distinct. - Retain a history of corrections and validations entered in the tool, together with original values and recorded reasons. - Prepare calculations and the data needed for tables in Word judgments, under human supervision. ## End-of-life vehicle management platform (Aftermarket & recycling) Context: Europe | 2020-2025 Challenge: Following the creation of Valorauto, a joint venture between Stellantis and Galloo, the circular economy platform needed to modernize its existing system to manage B2B and B2C take-back of end-of-life vehicles and track each vehicle from collection at the owner's location through dismantling. Approach: Development of the Valorauto portal, with interfaces for declarations, administration, and vehicle tracking across stakeholders. Business workflows and Azure Functions APIs deployed on the client's Azure infrastructure (MSSQL databases and Azure Service Bus) orchestrate an existing .NET stack connecting owners and authorized treatment facilities. Impact: End-to-end traceability for the group's circular economy business, supporting a network of more than 5,000 partner companies and helping the manufacturer meet its Extended Producer Responsibility (EPR) obligations. Key Metrics: Countries covered: 5, Partner network: 5,000+, Trustpilot score: 4.8 Stack: TypeScript, SvelteKit, Azure, Azure Functions, MSSQL, .NET, Azure Service Bus Details: - End-to-end development of the platform, databases, and APIs. - Complete declaration workflow design for dealers, repair shops, and private owners. - Azure Functions APIs connecting the group's logistics, CRM, and finance systems. - API integration with the wider circular economy ecosystem (recyclers, owners, buyers, and producer responsibility organizations). - Real-time mapping of material flows and automatic generation of regulatory documents. - Multi-brand management: local rules, catalogs, and pricing by country. - Azure infrastructure sized to handle peaks in regulatory activity and audits. - Operational and regulatory dashboards consolidating B2B and B2C flows. - Personalized email notifications for every user (garages, dealers, private owners) at each workflow step. ## Battery reuse marketplace (Aftermarket & recycling) Context: Europe | 2024 Challenge: An automotive manufacturer needed a central tool to manage the collection, recycling, and resale of its batteries in collaboration with partners and buyers. The tool had to provide end-to-end process traceability to meet regulatory requirements as Extended Producer Responsibility (EPR) systems were being established. Approach: A web marketplace connected to partner ERP systems that serves as both a logistics and matchmaking platform. It provides end-to-end traceability, automates flows to buyers or recyclers, and integrates price and terms negotiations with partners. The entire process can be managed through the portal or the API. Impact: 500 batteries are routed each month by hundreds of owners and service providers, with centralized reporting for authorities and an administration interface for the client's employees. The solution integrates seamlessly with the existing ecosystem. Key Metrics: Batteries per month: 500, Partners onboarded: 300+, Countries covered: 18 Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Keycloak Details: - End-to-end development of the platform, databases, and APIs. - Complete declaration workflow for end-of-life batteries, including automated generation of logistics documents. - API integrations with recyclers and producer responsibility organizations to track pickups, tests, certificates, and price proposals. - Buyer workspace to source batteries suitable for reuse and manage the transaction. - Quality and compliance scoring with shared SLAs. - One-click regulatory reporting exports. - Automated email notifications for partners and buyers across pickup, testing and resale steps. - Identity federation through Keycloak for group entities and external partners. ## Operations platform for a battery recycler (Aftermarket & recycling) Context: France Challenge: A recycler needed a single tool for battery declarations, preliminary reviews, collection preparation, tracking documents, receipt, and treatment stages. Approach: Development of a business application connecting declarations, battery reference data, packing lists, grouping controls, Trackdéchets waste tracking forms, and receipt actions. Impact: Teams track each record from declaration through treatment, with explicit controls for collectors, destination sites, signatures, and document statuses. Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Trackdéchets Details: - Assessment of declarations based on battery chemistry, sub-chemistry, and type. - Packing lists that prevent incompatible collectors or destination sites from being grouped together. - Creation and updating of Trackdéchets waste tracking forms, with visibility into required signatures. - Receipt of declarations and treatment stages tracked in the same business record. - Interfaces suited to internal teams and collection partners. ## Public lighting monitoring and modeling (Smart city & energy) Context: France | 2024 Challenge: A company specializing in public lighting management for municipalities and their service providers needed a single platform to manage public lighting, adjust schedules, detect anomalies, and plan maintenance. Approach: Development of a web application that serves as a management portal and provides analytical dashboards. The real-time stack combines AWS S3, DuckDB, and Parquet, with Shell/Cron pipelines, a FastAPI backend, and a TypeScript/SvelteKit interface. Impact: Network managers use the application every morning. Consumption and incident metrics update dynamically, with predictive maintenance and alerting deployed across more than 40 territories. Key Metrics: Measurements per day: 100M+, Territories: 40+ Stack: DuckDB, SvelteKit, PostgreSQL, FastAPI Details: - Continuous collection of lighting meter data with optimized S3 and Parquet storage. - Shell/Cron pipelines to refresh the cache. - DuckDB analytics delivering KPIs instantly across years of historical data, with dynamic visualizations of the results. - Management of mandates associated with data owners and users. - Alert dashboards for operators (failures, consumption, schedule anomalies). - Open REST API for connecting service provider and municipal systems. - Multi-tenant management with granular permissions and segmentation by operator. ## AI analysis of social media campaigns (NGO & engagement) Context: International | 2023 Challenge: The NGO needed to compare environmental narratives on Facebook and Instagram to guide its communications spending. Approach: An LLM-based methodology uses ChatGPT and tailored prompts to score tone, topics, and perspectives. The results are correlated with Facebook and Instagram KPIs by audience type (age, country, and interests) and presented in comparative visualizations. Impact: Budgets were reallocated by country and platform, and the analysis framework was adopted internally. Key Metrics: Posts analyzed: 60K, Languages: 8, Visualizations: 50+ Stack: LLM, OpenAI, NLP, TypeScript Details: - Prompts capturing tone, stakeholders, topics, and emotions on Facebook and Instagram. - Automated pipeline: social media data → LLM → scoring of topics, tones, and perspectives by audience type. - Correlation with post performance to recommend priority themes. - Documented methodology replicable by local teams. - Training sessions to help teams interpret recommendations and adjust budgets. ## Data hub & NLP (Retail & consumer electronics) Context: Global | 2021-2023 Challenge: A leading consumer electronics company in France needed to centralize customer review data and scale its analysis using AI and dashboards. Approach: Airflow-to-BigQuery pipelines collect data via APIs from multiple providers and collection systems, supported by GCP governance and NLP models (Hugging Face, BERTopic, QA, and LLMs). Results are delivered through Tableau dashboards and distributed internally to the relevant teams. Impact: Customer service can instantly find classified topics and escalated alerts while tracking requests more accurately. The product team identifies and anticipates defects and logistics issues, while the legal team can better anticipate disputes. Key Metrics: Sources integrated: 25+, Reviews analyzed: Nationwide in France Stack: GCP, Airflow, NLP, LLM, Tableau, HuggingFace Details: - Data collection from multiple APIs (mystery shopping, CRM, social media, and reviews), orchestrated by Airflow. - Cloud policies covering team segmentation, data localization, security, and best practices. - Analysis and classification pipeline with LLMs. - NLP pipelines for similarity, sentiment, and topic analysis across multiple languages. - Design and implementation of dashboards used daily by the Customer & Market insights team. - Documentation and training for data and business teams. - Automated insight exports to marketing business units and agencies. ## Near real-time data warehouse (Retail & consumer electronics) Context: Europe | 2020-2021 Challenge: As part of an ERP migration, the client needed to move 98 high-volume, complex JSON business objects (stores, warehouses, users, receipts, inventory, and more) from Azure to Snowflake to feed Qlik in near real time. Approach: Hundreds of SQL and Scala queries were generated automatically from specifications to flatten complex objects. The system creates and feeds more than 150 tables and views updated in real time. Data is ingested from ADLS into Snowflake through Kafka and ADF, with orchestration handled by streams and tasks. Impact: BI teams receive minute-by-minute data feeds while the system processes millions of files each day. The organization transitioned to the new analytics system and then deprecated the legacy platform. Key Metrics: Business objects: 98, Tables and views: 150+, Latency: <1 min Stack: Snowflake, Azure, Kafka, ADF, Qlik Details: - Automatic SQL generation from XML metadata to speed up deployments. - Incremental updates orchestrated by Snowflake Tasks with dedicated monitoring. - Custom Scala functions to denormalize nested JSON. - Coaching for analysts to leverage the new real-time feeds. - Environment management via Snowflake API (test / pre-prod / prod). ## From vehicle identification to waste collection and treatment. We develop the applications manufacturers and recyclers use to manage take-back operations: identifying a vehicle, assessing a battery, preparing a pickup, negotiating a price, and generating and tracking documents. https://www.fdti.eu/en/expertises/economie-circulaire ## Extract, analyze and control your business documents. Prepare the review of a legal case file, check the documents in an annual-accounts filing, qualify a technical document: we build the processing and interfaces that connect your documents to the next business action. https://www.fdti.eu/en/expertises/analyse-documentaire ## Prepare file review and make inconsistencies visible. Legal documents, annual accounts, missing pieces and confidentiality consistency: organize verification work. https://www.fdti.eu/en/expertises/analyse-documentaire/case-files-and-controls ## Qualify a source, find its support and organize a corpus. Passage search, thematic qualification and summaries of regulatory sources to prepare expert review. https://www.fdti.eu/en/expertises/analyse-documentaire/knowledge-and-monitoring ## Connect documents, signatures and the business file. Document generation, electronic signature, status tracking and exchanges with existing applications. https://www.fdti.eu/en/expertises/analyse-documentaire/extraction-and-integration # EXPERTISE https://www.fdti.eu/en/expertises # CONTACT Email: info@fdti.eu Callback requests: use any contact call-to-action on the website; only an email address or phone number is required. Address: 8 place Roger Salengro, 31000 Toulouse, France # ES # Estudio de IA, automatización y software de gestión | FDTI FDTI diseña copilotos de IA, automatizaciones y aplicaciones de negocio a medida, integrados con sus datos, plataformas SaaS y herramientas internas existentes. # OVERVIEW ## IA, código y datos al servicio de sus procesos de negocio Creamos herramientas que conectan sus datos, sus plataformas SaaS y sus sistemas internos para que sus operaciones sean más rápidas, fiables y automatizadas. La IA no es un accesorio añadido: se convierte en un componente central de sus procesos diarios. ## Nuestro enfoque - Sus datos y herramientas como punto de partida. Código e IA donde realmente importan. Operaciones más fluidas, fiables y automatizadas. - Partimos del trabajo real de sus equipos : documentos que procesar, información que encontrar, decisiones que preparar, coordinación que agilizar y tareas que automatizar. Identificar las etapas en las que la IA aporta una mejora concreta Conectar las fuentes adecuadas: bases de datos, SaaS, archivos, API y herramientas internas Diseñar un sistema sólido, seguro y utilizable a diario - Entregamos el nivel de solución adecuado según la necesidad: un copiloto, un flujo de trabajo asistido, una API, una herramienta de gestión o una aplicación de negocio completa. Copilotos de IA : búsqueda, síntesis, ayuda a la toma de decisiones y redacción asistida Automatización de procesos : procesamiento documental, clasificación, coordinación, alertas e informes Aplicaciones de negocio : portales, cuadros de mando, herramientas de gestión, API seguras y herramientas internas La arquitectura, la seguridad, el despliegue y la supervisión forman parte del producto. Definimos con cada cliente los accesos, el alojamiento, los flujos de datos y los controles adecuados a su contexto. # EXPERTISE & TECHNOLOGIES ### Aplicaciones web y API Interfaces de negocio, herramientas de gestión, portales y API sólidas para integrar correctamente la lógica de la aplicación y la IA en sus sistemas existentes. Tools: TypeScript, React, Svelte, REST API, GraphQL ### Nube e infraestructura Infraestructura, despliegue y seguridad para ejecutar sistemas fiables, escalables y bien integrados. Tools: AWS, Azure, google cloud, docker, terraform ### Inteligencia artificial Copilotos, asistentes de negocio, búsqueda aumentada, agentes y automatizaciones impulsados por modelos de lenguaje. Tools: OpenAI, hugging face, pytorch ### Datos Recopilación, estructuración, modelado y distribución de datos: la base necesaria para alimentar flujos de trabajo, cuadros de mando y sistemas de IA útiles. Tools: Python, DuckDB, DBT, Bigquery, Snowflake, Airflow # TRUSTED BY Samsung, Cognac, Mastercard, Euro-CRM, Stellantis, Galloo, Agence Française de Développement, SNAM, AIMVP, BlaBlaCar, Valorauto, The Vibe Agency, Ford # CERTIFICATION FDTI Consulting contó con la acreditación francesa de Crédito Fiscal a la Innovación (CII) entre 2020 y 2024. Esta acreditación ha expirado; podría solicitarse una nueva para futuros proyectos que cumplan los requisitos. # USE CASES & SUCCESS STORIES ## Plataforma de IA para los registros de los tribunales mercantiles (Justicia y sector público) Context: Francia | 2025 Challenge: Un editor de software para el personal de los registros judiciales quería integrar funcionalidades de IA directamente en su plataforma para mejorar el tiempo de ejecución y la precisión de determinadas tareas laboriosas. Approach: Arquitectura modular estructurada por casos de uso de IA (LLM especializados). API de inteligencia artificial alojada en los servidores del cliente (FastAPI), plenamente integrada en la herramienta existente y también accesible para otros usuarios mediante una API segura. Portal TypeScript/SvelteKit. Impact: Preanálisis mediante IA ejecutado en paralelo a los flujos de negocio: alrededor de 400 000 expedientes procesados al año en un primer caso de uso, con un ahorro de tiempo equivalente significativo y respetando los requisitos de confidencialidad del sector judicial. Key Metrics: Expedientes procesados / año: 400 000, Ahorro equivalente: ≈16 días-persona/día, Tribunales equipados: 48 Stack: LLM, FastAPI, Keycloak, TypeScript, SvelteKit, PostgreSQL Details: - Modelado de casos de uso críticos: resúmenes de procedimientos, validación de lotes documentales y extracción automatizada de documentos sensibles mediante LLM y OCR. - Despliegue completo en la VPN del cliente con supervisión detallada del rendimiento y SLA contractuales. - Portal de autoservicio para generar claves API, controlar el consumo y diagnosticar las solicitudes. - Ciclos de reanotación para mejorar los modelos y herramientas de auditoría para todos los flujos. - Programa de adopción: formación, guías operativas y soporte específico. - Instrumentación TypeScript/SvelteKit para ofrecer una experiencia fluida sin alterar su software existente. ## Plataforma de gestión de un litigio colectivo (Justicia y sector público) Challenge: En un litigio colectivo, miles de personas aparecen en resoluciones judiciales y archivos enviados por distintas partes. El reto es extraer esos datos con ayuda de la IA y vincular automáticamente a las personas entre fuentes antes de preparar los cálculos de indemnización. Approach: Una plataforma a medida alojada en el entorno del cliente sigue a las mismas personas desde la apelación hasta la sentencia, pese a las versiones intercambiadas por abogados, defensa, peritos y jueces. La IA extrae datos de resoluciones PDF; la importación identifica las columnas útiles de cada hoja y vincula a las personas entre fuentes. Las evaluaciones periciales alimentan cálculos de daños, gastos, provisiones y divisas. Los equipos revisan los casos dudosos y las correcciones; se conservan los datos originales y las decisiones registradas. Impact: Para cada persona, los equipos encuentran las fuentes, evaluaciones médicas, observaciones, valores originales y retenidos, y el detalle de cálculos y correcciones. Pueden revisar expedientes y preparar las tablas para la sentencia sin confundir un cálculo preparatorio con una decisión judicial. Key Metrics: Personas afectadas: 20 000 Stack: IA, OCR, Python, FastAPI, SQLite Details: - Estructuración de resoluciones PDF e importación de hojas de cálculo de abogados cuyas columnas, nombres y versiones varían entre envíos. - Vinculación de personas entre resoluciones y archivos de abogados, con revisión de homónimos, cambios de apellido y casos dudosos. - Distinción entre evaluaciones periciales, observaciones de las partes y valores aplicados a los cálculos. - Historial de correcciones y validaciones registradas en la herramienta, conservando los valores originales y los motivos anotados. - Preparación de los cálculos y datos necesarios para las tablas de los fallos en Word, bajo supervisión humana. ## Plataforma de gestión de vehículos fuera de uso (Posventa y reciclaje) Context: Europa | 2020-2025 Challenge: Tras la creación de Valorauto, una empresa conjunta de Stellantis y Galloo, una plataforma de economía circular debía modernizar su herramienta existente para gestionar la recuperación de vehículos fuera de uso (B2B y B2C) y seguir su recorrido desde la recogida en las instalaciones del propietario hasta el desguace del vehículo. Approach: Desarrollo del portal Valorauto con interfaces de declaración, administración y seguimiento de vehículos entre las distintas partes, procesos de negocio y API Azure Functions desplegadas en la infraestructura Azure del cliente (bases MSSQL, Azure Service Bus) para orquestar un sistema .NET existente que conecta propietarios y centros de VFU. Impact: Trazabilidad de principio a fin al servicio de la división de economía circular del grupo, con una red de más de 5 000 empresas asociadas y una respuesta a las obligaciones del fabricante relacionadas con la Responsabilidad Ampliada del Productor (RAP). Key Metrics: Países cubiertos: 5, Red de socios: +5 000, Puntuación en Trustpilot: 4,8 Stack: TypeScript, SvelteKit, Azure, Azure Functions, MSSQL, .NET, Azure Service Bus Details: - Desarrollo integral de la plataforma, las bases de datos y la API. - Diseño completo del proceso de declaración para concesionarios, centros de reparación y particulares. - API Azure Functions para conectar los sistemas logísticos, CRM y financieros del grupo. - Interconexión mediante API con el ecosistema de otros actores de la economía circular (recicladores, propietarios, compradores y sistemas colectivos de responsabilidad ampliada del productor). - Cartografía en tiempo real de los flujos de materiales y generación automática de documentos normativos. - Gestión multimarca: reglas locales, catálogos y precios por país. - Infraestructura Azure dimensionada para absorber picos de actividad vinculados a cambios normativos y auditorías. - Cuadros de mando operativos y normativos que consolidan los flujos B2B y B2C. - Notificaciones personalizadas por correo electrónico para cada usuario (talleres, concesionarios y particulares) en cada etapa del flujo de trabajo. ## Marketplace de baterías de segunda vida (Posventa y reciclaje) Context: Europa | 2024 Challenge: Un fabricante de automóviles necesitaba una herramienta central para gestionar la recogida, el reciclaje y la reventa de sus baterías, en colaboración con sus socios y compradores. La herramienta debía gestionar la trazabilidad completa del proceso para responder a las exigencias normativas relacionadas con la estructuración de los sistemas de RAP (Responsabilidad Ampliada del Productor). Approach: Marketplace web conectado a los ERP de los socios, que funciona como plataforma logística y de intermediación. Trazabilidad de principio a fin y flujos automatizados hacia compradores o recicladores, con la negociación de precios y condiciones con los socios integrada en la aplicación. Todo el proceso puede gestionarse desde el portal o mediante la API. Impact: 500 baterías redirigidas cada mes por cientos de propietarios y proveedores de servicios, con informes centralizados para las autoridades y una interfaz de administración para los empleados del cliente. Integración de la solución en el ecosistema. Key Metrics: Baterías/mes: 500, Socios conectados: +300, Países cubiertos: 18 Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Keycloak Details: - Desarrollo integral de la plataforma, las bases de datos y la API. - Proceso declarativo completo para baterías al final de su vida útil y generación automática de documentos logísticos. - Integración mediante API con recicladores y sistemas colectivos de responsabilidad ampliada del productor para seguir las recogidas, las pruebas, los certificados y las propuestas de precios. - Espacio para compradores destinado a localizar baterías reacondicionables y gestionar la transacción. - Evaluación de la calidad y el cumplimiento de los socios, con SLA compartidos. - Informes normativos consolidados y exportables con un clic. - Notificaciones automáticas por correo electrónico para socios y compradores durante las distintas etapas (recogida, pruebas y reventa). - Federación de identidades mediante Keycloak para las entidades del grupo y los socios externos. ## Plataforma de operaciones para un reciclador de baterías (Posventa y reciclaje) Context: Francia Challenge: Un reciclador necesitaba reunir en una misma herramienta las declaraciones de baterías, su revisión previa, la preparación de las recogidas, los documentos de seguimiento y las etapas de recepción y tratamiento. Approach: Desarrollo de una aplicación de negocio que conecta declaraciones, catálogos de baterías, listas de bultos, controles de agrupación, BSD Trackdéchets y acciones de recepción. Impact: Los equipos siguen los expedientes desde la declaración hasta el tratamiento, con controles explícitos sobre los recolectores, los centros de destino, las firmas y los estados documentales. Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Trackdéchets Details: - Clasificación de las declaraciones según la composición química, la subcomposición y la tipología de las baterías. - Creación de listas de bultos sin mezclar recolectores o centros de destino incompatibles. - Creación y actualización de BSD mediante Trackdéchets, con seguimiento de las firmas requeridas. - Recepción de las declaraciones y seguimiento de las etapas de tratamiento en el mismo expediente de negocio. - Interfaces adaptadas a los equipos internos y a los socios de recogida. ## Supervisión y modelado del alumbrado público (Smart city y energía) Context: Francia | 2024 Challenge: Un cliente especializado en la gestión del alumbrado público para municipios y sus proveedores necesitaba una plataforma única para controlar el alumbrado público, ajustar los horarios, detectar anomalías y planificar el mantenimiento. Approach: Desarrollo de una aplicación web como portal de gestión y cuadros de mando analíticos. Arquitectura en tiempo real con AWS S3 + DuckDB/Parquet, procesos Shell/Cron, API FastAPI e interfaz TypeScript/SvelteKit. Impact: Los gestores de red consultan la aplicación cada mañana. Los datos de consumo e incidencias se actualizan dinámicamente, y el mantenimiento predictivo y el sistema de alertas se han desplegado en más de 40 territorios. Key Metrics: Mediciones/día: >100 M, Territorios: +40 Stack: DuckDB, SvelteKit, PostgreSQL, FastAPI Details: - Recopilación continua de los datos de los contadores de alumbrado y almacenamiento optimizado en S3 + Parquet. - Procesos Shell/Cron para actualizar la caché. - Análisis con DuckDB para generar KPI al instante sobre varios años de historial y visualizaciones dinámicas para mostrar los resultados. - Sistema de gestión de mandatos vinculados a los propietarios y usuarios de los datos. - Cuadros de mando de alertas específicos para operadores (averías, consumo y anomalías horarias). - API REST abierta para conectar las herramientas de gestión de proveedores y municipios. - Gestión de múltiples administraciones con permisos detallados y segmentación por gestor. ## Análisis mediante IA de campañas en redes sociales (ONG y participación) Context: Internacional | 2023 Challenge: La ONG necesitaba comparar los discursos medioambientales en Facebook e Instagram para orientar sus inversiones en comunicación. Approach: Metodología basada en LLM (ChatGPT + instrucciones especializadas) para puntuar el tono, los temas y las perspectivas y correlacionarlos con los KPI de Facebook/Instagram por tipo de audiencia (edad, país e intereses), con visualizaciones comparativas. Impact: Redistribución del presupuesto por país y plataforma, y adopción interna del método de análisis. Key Metrics: Publicaciones analizadas: 60 k, Idiomas: 8, Visualizaciones: 50+ Stack: LLM, OpenAI, NLP, TypeScript Details: - Instrucciones específicas para captar el tono, los actores, los temas y las emociones en Facebook/Instagram. - Proceso automatizado: recopilación de datos de redes sociales → LLM → puntuación de temas, tonos y perspectivas por tipo de público. - Cruce de las puntuaciones con el rendimiento de las publicaciones para recomendar los temas prioritarios. - Metodología documentada y reproducible por los equipos locales. - Sesiones de formación para interpretar las recomendaciones y ajustar los presupuestos. ## Plataforma de datos y NLP (Comercio minorista y electrónica) Context: Global | 2021-2023 Challenge: Centralizar los flujos de opiniones de clientes de una empresa líder de electrónica en Francia e industrializar su análisis con IA y cuadros de mando. Approach: Procesos para recopilar datos de distintos proveedores y responsables de la recopilación de datos mediante API Airflow→BigQuery, gobernanza GCP, NLP (HuggingFace, BERTopic, QA, LLM), presentación en cuadros de mando de Tableau y distribución interna de los datos a los demás equipos implicados. Impact: El servicio de atención al cliente accede al instante a los temas clasificados y a las alertas notificadas, y realiza un seguimiento más preciso de las solicitudes. El equipo de producto identifica y anticipa defectos y problemas logísticos. El equipo jurídico anticipa los litigios. Key Metrics: Fuentes integradas: +25, Comentarios analizados: Toda Francia Stack: GCP, Airflow, NLP, LLM, Tableau, HuggingFace Details: - Recopilación mediante múltiples API (cliente misterioso, CRM, redes sociales y reseñas), orquestada por Airflow. - Políticas de nube: segmentación por equipo, localización de datos, seguridad y buenas prácticas. - Proceso de análisis y clasificación con LLM. - Procesos NLP para similitud, sentimiento y temas en varios idiomas. - Diseño e implementación de los cuadros de mando utilizados a diario por el equipo de conocimiento del cliente y del mercado. - Documentación y formación de los equipos de datos / negocio. - Exportaciones automatizadas de conclusiones a las unidades de negocio de marketing y las agencias. ## Almacén de datos en tiempo real para el comercio minorista (Comercio minorista y electrónica) Context: Europa | 2020-2021 Challenge: En el marco de una migración de ERP, migrar 98 objetos de negocio JSON con una estructura compleja y un gran volumen (tiendas, almacenes, usuarios, tiques de caja, existencias...) desde Azure hacia Snowflake para alimentar Qlik casi en tiempo real. Approach: Generación automática de cientos de consultas SQL y Scala a partir de las especificaciones para desanidar los objetos complejos. El sistema produjo y alimenta más de 150 tablas y vistas actualizadas en tiempo real. Ingesta ADLS→Snowflake mediante Kafka/ADF y orquestación mediante streams and tasks. Impact: Flujos minuto a minuto para los equipos de BI y varios millones de archivos procesados cada día. Transición al nuevo sistema de análisis y posterior retirada del antiguo. Key Metrics: Objetos de negocio: 98, Tablas y vistas: 150+, Latencia: <1 min Stack: Snowflake, Azure, Kafka, ADF, Qlik Details: - Generación automática de SQL a partir de metadatos XML para acelerar los despliegues. - Actualizaciones incrementales orquestadas mediante Snowflake Tasks con supervisión específica. - Funciones Scala personalizadas para desnormalizar los JSON anidados. - Formación de los analistas para aprovechar los nuevos flujos en tiempo real. - Gestión de múltiples entornos mediante la API de Snowflake (pruebas / preproducción / producción). ## Desde la identificación del vehículo hasta la gestión del residuo. Desarrollamos las aplicaciones que permiten a fabricantes y recicladores gestionar sus operaciones de recuperación: identificar un vehículo, evaluar una batería, preparar una recogida, negociar un precio y generar y seguir los documentos. https://www.fdti.eu/es/expertises/economie-circulaire ## Extraer, analizar y controlar sus documentos empresariales. Preparar la lectura de un expediente judicial, controlar las piezas de un depósito de cuentas, calificar un documento técnico: desarrollamos los tratamientos y las interfaces que conectan sus documentos con la siguiente acción empresarial. https://www.fdti.eu/es/expertises/analyse-documentaire ## Preparar el examen de un expediente y hacer visibles las incoherencias. Documentos judiciales, cuentas anuales, piezas faltantes y coherencia de confidencialidad: organizar el trabajo de verificación. https://www.fdti.eu/es/expertises/analyse-documentaire/expedientes-y-controles ## Calificar una fuente, encontrar su apoyo y organizar un corpus. Búsqueda de pasajes, calificación por tema y resúmenes de fuentes regulatorias para preparar la lectura de expertos. https://www.fdti.eu/es/expertises/analyse-documentaire/conocimiento-y-vigilancia ## Conectar documentos, firmas y expediente empresarial. Generación de documentos, firma electrónica, seguimiento de estados e intercambios con aplicaciones existentes. https://www.fdti.eu/es/expertises/analyse-documentaire/extraccion-e-integracion # EXPERTISE https://www.fdti.eu/es/expertises # CONTACT Email: info@fdti.eu Callback requests: use any contact call-to-action on the website; only an email address or phone number is required. Address: 8 place Roger Salengro, 31000 Toulouse, France # DE # KI, Automatisierung und Fachsoftware | FDTI FDTI entwickelt KI-Copiloten, Prozessautomatisierungen und Fachanwendungen, die Daten, SaaS-Plattformen und interne Systeme verbinden. # OVERVIEW ## KI, Code und Daten für Ihre Geschäftsprozesse Wir entwickeln Lösungen, die Ihre Daten, SaaS-Plattformen und internen Systeme verbinden und Ihre Abläufe schneller, zuverlässiger und automatisierter machen. KI ist kein zusätzliches Gimmick, sondern wird zum zentralen Baustein Ihrer täglichen Prozesse. ## Unser Ansatz - Ihre Daten und Systeme als Ausgangspunkt. Code und KI dort, wo sie zählen. Für reibungslosere, zuverlässigere und stärker automatisierte Abläufe. - Wir setzen bei der tatsächlichen Arbeit Ihrer Teams an : Dokumente bearbeiten, Informationen finden, Entscheidungen vorbereiten, Abstimmungen vereinfachen und Aufgaben automatisieren. Identifizieren , wo KI einen konkreten Mehrwert schafft Anbinden der richtigen Quellen: Datenbanken, SaaS, Dateien, APIs und interne Systeme Konzipieren eines robusten, sicheren Systems, das im Alltag zuverlässig einsetzbar ist - Wir liefern die passende Lösungstiefe : einen Copiloten, einen assistierten Ablauf, eine API, ein Backoffice oder eine vollständige Fachanwendung. KI-Copiloten : Suche, Zusammenfassung, Entscheidungshilfe und Schreibassistenz Prozessautomatisierung : Dokumentenverarbeitung, Einstufung, Koordination, Benachrichtigungen und Reporting Fachanwendungen : Portale, Dashboards, Backoffices, sichere APIs und interne Systeme Architektur, Sicherheit, Bereitstellung und Monitoring sind Teil des Produkts. Gemeinsam mit jedem Kunden definieren wir die passenden Zugriffe, das Hosting, die Datenflüsse und die Kontrollen für den jeweiligen Kontext. # EXPERTISE & TECHNOLOGIES ### Web-Apps & APIs Fachoberflächen, Backoffices, Portale und robuste APIs, um Anwendungslogik und KI sauber in Ihre bestehende Systemlandschaft zu integrieren. Tools: TypeScript, React, Svelte, REST API, GraphQL ### Cloud und Infrastruktur Infrastruktur, Bereitstellung und Sicherheit für den Betrieb zuverlässiger, skalierbarer und gut integrierter Systeme. Tools: AWS, Azure, google cloud, docker, terraform ### Künstliche Intelligenz Copiloten, Fachassistenten, erweiterte Suche, Agenten und Prozessautomatisierungen auf Basis von Sprachmodellen. Tools: OpenAI, hugging face, pytorch ### Daten Datenerfassung, Strukturierung, Modellierung und Bereitstellung: die erforderliche Grundlage für Arbeitsabläufe, Dashboards und nützliche KI-Systeme. Tools: Python, DuckDB, DBT, Bigquery, Snowflake, Airflow # TRUSTED BY Samsung, Cognac, Mastercard, Euro-CRM, Stellantis, Galloo, Agence Française de Développement, SNAM, AIMVP, BlaBlaCar, Valorauto, The Vibe Agency, Ford # CERTIFICATION Von 2020 bis 2024 waren wir von der französischen Generaldirektion für Unternehmen für die französische Innovationssteuergutschrift (CII) anerkannt. Dadurch konnten berechtigte Kunden eine Steuergutschrift in Höhe von 20 % der bei uns angefallenen förderfähigen Ausgaben erhalten. # USE CASES & SUCCESS STORIES ## KI-Plattform für Handelsgerichte (Justiz und öffentlicher Sektor) Context: Frankreich | 2025 Challenge: Ein Softwareanbieter für die Geschäftsstellen von Handelsgerichten wollte KI-Funktionen direkt in seine Plattform integrieren, um bestimmte zeitaufwendige Aufgaben schneller und präziser zu bearbeiten. Approach: Modulare Architektur nach KI-Anwendungsfällen mit spezialisierten LLMs. Eine auf den Servern des Kunden gehostete KI-API auf Basis von FastAPI ist vollständig in die bestehende Fachsoftware integriert und steht weiteren Benutzern über eine abgesicherte API zur Verfügung. Hinzu kommt ein TypeScript-/SvelteKit-Portal. Impact: Die KI-Voranalyse läuft parallel zu den Geschäftsabläufen: Rund 400.000 Akten werden pro Jahr in einem ersten Anwendungsfall verarbeitet, mit einer erheblichen Zeitersparnis bei gleichzeitiger Einhaltung der gerichtlichen Vertraulichkeitsanforderungen. Key Metrics: Verarbeitete Akten / Jahr: 400.000, Eingesparte Zeit (Äquivalent): ≈16 Personentage / Tag, Ausgestattete Gerichte: 48 Stack: LLM, FastAPI, Keycloak, TypeScript, SvelteKit, PostgreSQL Details: - Modellierung kritischer Anwendungsfälle: Verfahrenszusammenfassungen, Prüfung von Dokumentenpaketen und automatisierte Extraktion sensibler Unterlagen mit LLM und OCR. - Bereitstellung im VPN des Kunden mit detailliertem Performance-Monitoring und vertraglich vereinbarten SLAs. - Self-Service-Portal zum Erstellen von API-Schlüsseln, Nachverfolgen der Nutzung und Analysieren von API-Aufrufen. - Re-Annotation-Schleifen zur Verbesserung der Modelle und Audit-Werkzeuge für sämtliche Datenflüsse. - Einführungsprogramm mit Schulungen, Praxisleitfäden und dediziertem Support. - TypeScript-/SvelteKit-Implementierung für eine reibungslose Nutzung, ohne die bestehende Fachsoftware zu beeinträchtigen. ## Plattform für einen komplexen Rechtsstreit (Justiz und öffentlicher Sektor) Challenge: In einem kollektiven Rechtsstreit tauchen Tausende Menschen in Gerichtsentscheidungen und Dateien verschiedener Parteien auf. Die Aufgabe: Daten mit KI-Unterstützung extrahieren und Personen quellenübergreifend automatisch zuordnen, bevor Entschädigungsberechnungen vorbereitet werden. Approach: Eine maßgeschneiderte Plattform in der Umgebung des Kunden begleitet dieselben Personen von der Berufung bis zum Urteil, trotz wechselnder Dateiversionen von Anwälten, Beklagtenseite, Sachverständigen und Richtern. KI extrahiert Daten aus PDF-Entscheidungen; beim Import werden relevante Spalten je Tabelle erkannt und Personen quellenübergreifend zugeordnet. Gutachterbewertungen fließen in Berechnungen zu Schäden, Kosten, Vorauszahlungen und Währungen ein. Teams prüfen unsichere Fälle und Korrekturen; Originaldaten und erfasste Entscheidungen bleiben einsehbar. Impact: Für jede Person finden Teams Quellen, medizinische Bewertungen, Stellungnahmen, ursprüngliche und berücksichtigte Werte sowie Berechnungs- und Korrekturdetails. Sie können Akten prüfen und Tabellen für das Urteil vorbereiten, ohne eine vorbereitende Berechnung mit einer richterlichen Entscheidung zu verwechseln. Key Metrics: Betroffene Personen: 20.000 Stack: KI, OCR, Python, FastAPI, SQLite Details: - PDF-Entscheidungen strukturiert erfassen und Anwaltstabellen importieren, deren Spalten, Bezeichnungen und Versionen sich zwischen Einreichungen ändern. - Personen zwischen Entscheidungen und Anwaltsdateien zuordnen; Namensänderungen, Namensgleichheiten und unsichere Fälle gesondert prüfen. - Gutachterliche Bewertungen, Beobachtungen der Parteien und für Berechnungen berücksichtigte Werte getrennt halten. - In der Anwendung erfasste Korrekturen und Bestätigungen historisieren und Ausgangswerte sowie dokumentierte Gründe erhalten. - Berechnungen und Daten für Tabellen in Word-Urteilen unter menschlicher Aufsicht vorbereiten. ## Plattform für die Verwaltung von Altfahrzeugen (Aftermarket und Recycling) Context: Europa | 2020-2025 Challenge: Nach der Gründung von Valorauto, einem Joint Venture von Stellantis und Galloo, sollte die Kreislaufwirtschaftsplattform ihr bestehendes System modernisieren, um die Rücknahme von Altfahrzeugen (B2B und B2C) zu verwalten und jedes Fahrzeug von der Abholung beim Eigentümer bis zur Demontage nachzuverfolgen. Approach: Entwicklung des Valorauto-Portals mit Oberflächen für Meldung, Verwaltung und Fahrzeugverfolgung für die verschiedenen Beteiligten. Geschäftsprozesse und Azure Functions APIs wurden in der Azure-Infrastruktur des Kunden (MSSQL-Datenbanken, Azure Service Bus) bereitgestellt, um einen bestehenden .NET-Stack für Eigentümer und Altfahrzeugzentren zu orchestrieren. Impact: Durchgängige Rückverfolgbarkeit für den Kreislaufwirtschaftsbereich der Gruppe, mit einem Netzwerk von mehr als 5 000 Partnerunternehmen und Unterstützung der Herstellerpflichten im Rahmen der erweiterten Herstellerverantwortung (EPR). Key Metrics: Abgedeckte Länder: 5, Partnernetzwerk: +5 000, Trustpilot-Bewertung: 4,8 Stack: TypeScript, SvelteKit, Azure, Azure Functions, MSSQL, .NET, Azure Service Bus Details: - End-to-End-Entwicklung der Plattform, Datenbanken und APIs. - Vollständige Konzeption des Meldeprozesses für Vertragshändler, Reparaturzentren und Privatpersonen. - Azure Functions APIs zur Anbindung der Logistik-, CRM- und Finanzsysteme der Gruppe. - API-Anbindung an das Ökosystem weiterer Akteure der Kreislaufwirtschaft (Recycler, Besitzer, Käufer und Organisationen für Herstellerverantwortung). - Echtzeit-Abbildung von Materialflüssen und automatische Generierung regulatorischer Dokumente. - Multi-Marken-Management: lokale Regeln, Kataloge und Preise nach Ländern. - Azure Infrastruktur, die für regulatorische Spitzen und Audits ausgelegt ist. - Operative und regulatorische Dashboards, die die Flüsse B2B und B2C konsolidieren. - Personalisierte E-Mail-Benachrichtigungen für jeden Benutzer (Werkstätten, Händler, Privatbesitzer) bei jedem Arbeitsschritt. ## Marktplatz für die Wiederverwendung von Batterien (Aftermarket und Recycling) Context: Europa | 2024 Challenge: Ein Automobilhersteller benötigte ein zentrales System, um Sammlung, Recycling und Weiterverkauf seiner Batterien gemeinsam mit Partnern und Käufern zu steuern. Es musste den gesamten Prozess rückverfolgbar machen und regulatorische Anforderungen beim Aufbau von Systemen der erweiterten Herstellerverantwortung (EPR) erfüllen. Approach: Web-Marktplatz mit Anbindung an die ERP-Systeme der Partner, der als Logistik- und Vermittlungsplattform dient. Durchgängige Rückverfolgbarkeit, automatisierte Abläufe zu Käufern oder Recyclern sowie Preis- und Konditionsverhandlungen mit den Partnern sind integriert. Der gesamte Prozess kann über das Portal oder die API verwaltet werden. Impact: Jeden Monat werden 500 Batterien von Hunderten von Eigentümern und Dienstleistern über die Plattform geeigneten Wiederverwendungs- oder Recyclingwegen zugeführt. Behörden erhalten eine zentrale Berichterstattung, die Kundenmitarbeiter eine Verwaltungsoberfläche. Die Lösung ist nahtlos in das bestehende Ökosystem integriert. Key Metrics: Batterien/Monat: 500, Angeschlossene Partner: +300, Abgedeckte Länder: 18 Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Keycloak Details: - End-to-End-Plattformentwicklung, Datenbanken und APIs. - Vollständiger Meldeprozess für Altbatterien und automatische Erstellung von Logistikdokumenten. - API-Integrationen mit Recyclern und Organisationen für Herstellerverantwortung zur Nachverfolgung von Abholungen, Tests, Zertifikaten und Preisangeboten. - Arbeitsbereich für Käufer, um wiederverwendbare Batterien zu beschaffen und die Transaktion zu verwalten. - Bewertung der Qualität und Konformität der Partner sowie gemeinsam vereinbarte SLAs. - Regulatorische Berichterstattung mit einem Klick exportierbar. - Automatisierte E-Mail-Benachrichtigungen für Partner und Käufer über alle Abhol-, Test- und Wiederverkaufsschritte hinweg. - Identitätsföderation über Keycloak für Gruppeneinheiten und externe Partner. ## Betriebsplattform für einen Batterierecycler (Aftermarket und Recycling) Context: Frankreich Challenge: Ein Recycler benötigte ein zentrales System für Batteriemeldungen, Vorprüfung, Vorbereitung der Abholung, Begleitdokumente sowie Annahme und Behandlung. Approach: Entwicklung einer Fachanwendung, die Meldungen, Batteriereferenzdaten, Packlisten, Gruppierungsprüfungen, BSD über Trackdéchets und Annahmevorgänge verbindet. Impact: Die Teams verfolgen jeden Vorgang von der Meldung bis zur Behandlung. Explizite Prüfungen berücksichtigen Sammler, Zielstandorte, Unterschriften und Dokumentstatus. Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Trackdéchets Details: - Einstufung der Meldungen anhand von Batteriechemie, Unterchemie und Batterietyp. - Packlisten verhindern, dass inkompatible Sammler oder Zielstandorte gemeinsam gruppiert werden. - Erstellung und Aktualisierung der BSD über Trackdéchets mit Nachverfolgung der erforderlichen Unterschriften. - Annahme der gemeldeten Batterien und Behandlungsschritte werden in derselben Fachakte nachverfolgt. - Oberflächen für interne Teams und Sammelpartner. ## Überwachung und Modellierung der Straßenbeleuchtung (Intelligente Stadt und Energie) Context: Frankreich | 2024 Challenge: Ein Kunde, der sich auf das öffentliche Beleuchtungsmanagement für Kommunen und deren Dienstleister spezialisiert hat, benötigte eine einzige Plattform, um die öffentliche Beleuchtung zu verwalten, Zeitpläne anzupassen, Anomalien zu erkennen und Wartungsarbeiten zu planen. Approach: Entwicklung einer Webanwendung als Steuerungsportal mit Analyse-Dashboards. Der Echtzeit-Stack umfasst AWS S3, DuckDB/Parquet, Shell-/Cron-Pipelines, ein FastAPI-Backend und eine TypeScript-/SvelteKit-Oberfläche. Impact: Netzverantwortliche nutzen die Anwendung jeden Morgen. Verbrauchs- und Störungsmessungen werden dynamisch angepasst; vorausschauende Wartung und Warnmeldungen sind in mehr als 40 Gebieten im Einsatz. Key Metrics: Messungen/Tag: >100 M, Gebiete: +40 Stack: DuckDB, SvelteKit, PostgreSQL, FastAPI Details: - Kontinuierliche Erfassung der Beleuchtungszähler mit optimierter Speicherung in AWS S3 und Parquet. - Shell/Cron-Pipelines zum Aktualisieren des Caches. - DuckDB-Analysen liefern sofort KPIs über mehrere Jahre hinweg, mit dynamischen Visualisierungen zur Anzeige der Ergebnisse. - Mandatsverwaltungssystem für Dateneigentümer und -nutzer. - Alarm-Dashboards für Betreiber (Ausfälle, Verbrauch, Zeitplananomalien). - Offene REST API zur Anbindung der Systeme von Betreibern und Kommunen. - Mandantenverwaltung mit detaillierten Berechtigungen und Segmentierung pro Stadt. ## KI-Analyse von Social-Media-Kampagnen (NGO & Engagement) Context: International | 2023 Challenge: Die NGO musste Umweltnarrative auf Facebook und Instagram vergleichen, um Kommunikationsinvestitionen zu steuern. Approach: LLM-Methodik (ChatGPT und spezialisierte Prompts) zur Bewertung von Tonalität, Themen und Perspektiven. Die Ergebnisse wurden mit Facebook- und Instagram-KPIs nach Zielgruppentyp (Alter, Land, Interessen) korreliert und in vergleichenden Visualisierungen aufbereitet. Impact: Budgets wurden nach Land und Plattform neu verteilt; der Analyserahmen kann nun intern genutzt werden. Key Metrics: Beiträge analysiert: 60 k, Sprachen: 8, Visualisierungen: 50+ Stack: LLM, OpenAI, NLP, TypeScript Details: - Spezifische Prompts zur Erfassung von Tonalität, Akteuren, Themen und Emotionen auf Facebook und Instagram. - Automatisierte Pipeline: soziale Daten → LLM → Bewertung von Themen/Tönen/Perspektiven pro Zielgruppentyp. - Kreuzanalyse mit Beitragsleistung, um vorrangige Themen zu empfehlen. - Dokumentierte Methodik, die von lokalen Teams reproduziert werden kann. - Enablement-Sitzungen zur Interpretation von Empfehlungen und zur Anpassung von Budgets. ## Datenhub & NLP (Einzelhandel und Unterhaltungselektronik) Context: Global | 2021-2023 Challenge: Kundenbewertungen eines führenden Elektronikunternehmens in Frankreich zentralisieren und ihre Analyse mit KI und Dashboards industrialisieren. Approach: Airflow-Pipelines sammeln Daten verschiedener Anbieter und Erhebungsverantwortlicher per API in BigQuery. Hinzu kommen GCP-Governance, NLP mit HuggingFace, BERTopic, QA und LLMs, Tableau-Dashboards sowie die interne Bereitstellung der Daten für weitere Teams. Impact: Der Kundenservice ruft klassifizierte Themen und eskalierte Warnmeldungen sofort ab und verfolgt Anfragen präziser. Das Produktteam erkennt und antizipiert Mängel sowie Logistikprobleme. Die Rechtsabteilung kann Rechtsstreitigkeiten frühzeitig erkennen. Key Metrics: Quellen integriert: +25, Bewertungen analysiert: Ganz Frankreich Stack: GCP, Airflow, NLP, LLM, Tableau, HuggingFace Details: - Multi-API-Sammlung (Mystery Shopping, CRM, soziale Netzwerke, Rezensionen), orchestriert von Airflow. - Cloud-Richtlinien: Teamsegmentierung, Datenlokalisierung, Sicherheit und Best Practices. - Analyse- und Klassifizierungspipeline mit LLMs. - NLP-Pipelines für Ähnlichkeit, Sentiment und Themen in mehreren Sprachen. - Design und Implementierung von Dashboards, die täglich vom Customer & Market insights-Team verwendet werden. - Dokumentation und Schulung für Daten- und Fachteams. - Automatisierte Exporte von Erkenntnissen an Marketingeinheiten und Agenturen. ## Nahezu Echtzeit-Data Warehouse (Einzelhandel und Unterhaltungselektronik) Context: Europa | 2020-2021 Challenge: Im Rahmen einer ERP-Migration sollten 98 umfangreiche JSON-Geschäftsobjekte mit komplexen Strukturen (Filialen, Lager, Benutzer, Kassenbons, Bestände usw.) von Azure nach Snowflake migriert werden, um Qlik nahezu in Echtzeit zu versorgen. Approach: Automatische Generierung Hunderter SQL- und Scala-Abfragen aus den Spezifikationen, um komplexe Objekte zu entflechten. Das System erzeugt und versorgt mehr als 150 Tabellen und Ansichten, die in Echtzeit aktualisiert werden. Die Daten werden über Kafka/ADF von ADLS nach Snowflake übernommen und dort mit Streams und Tasks orchestriert. Impact: Minutengenaue Feeds für BI-Teams, die täglich Millionen von Dateien verarbeiten. Übergang zum neuen Analysesystem, gefolgt von der Abschaffung des alten Systems. Key Metrics: Geschäftsobjekte: 98, Tabellen und Ansichten: 150+, Latenz: <1 min Stack: Snowflake, Azure, Kafka, ADF, Qlik Details: - Automatische SQL-Generierung aus XML-Metadaten, um Bereitstellungen zu beschleunigen. - Über Snowflake Tasks orchestrierte Delta-Updates mit eigener Überwachung. - Benutzerdefinierte Scala-Funktionen zum Denormalisieren verschachtelter JSON. - Coaching für Analysten zur Nutzung der neuen Echtzeit-Feeds. - Umgebungsmanagement über Snowflake API (Test / Pre-Prod / Prod). ## Vom identifizierten Fahrzeug bis zum übernommenen Abfall. Wir entwickeln Anwendungen, mit denen Hersteller und Recycler ihre Rücknahmen steuern: Fahrzeuge identifizieren, Batterien einstufen, Abholungen vorbereiten, Preise verhandeln sowie Dokumente erstellen und nachverfolgen. https://www.fdti.eu/de/expertises/economie-circulaire ## Geschäftsdokumente extrahieren, analysieren und kontrollieren. Die Prüfung einer Gerichtsakte vorbereiten, Unterlagen eines Jahresabschlusses kontrollieren, ein technisches Dokument qualifizieren: Wir entwickeln die Verarbeitung und die Oberflächen, die Ihre Dokumente mit dem nächsten fachlichen Schritt verbinden. https://www.fdti.eu/de/expertises/analyse-documentaire ## Die Prüfung einer Akte vorbereiten und Unstimmigkeiten sichtbar machen. Gerichtsdokumente, Jahresabschlüsse, fehlende Unterlagen und Vertraulichkeitskonsistenz: Prüfungsarbeit organisieren. https://www.fdti.eu/de/expertises/analyse-documentaire/akten-und-pruefungen ## Eine Quelle qualifizieren, ihre Grundlage finden und ein Korpus organisieren. Suche nach Passagen, thematische Qualifikation und Zusammenfassungen regulatorischer Quellen zur Vorbereitung fachlicher Lektüre. https://www.fdti.eu/de/expertises/analyse-documentaire/wissen-und-monitoring ## Dokumente, Signaturen und Fachakte verbinden. Dokumenterzeugung, elektronische Signatur, Statusverfolgung und Austausch mit bestehenden Anwendungen. https://www.fdti.eu/de/expertises/analyse-documentaire/extraktion-und-integration # EXPERTISE https://www.fdti.eu/de/expertises # CONTACT Email: info@fdti.eu Callback requests: use any contact call-to-action on the website; only an email address or phone number is required. Address: 8 place Roger Salengro, 31000 Toulouse, Frankreich # IT # Intelligenza artificiale, automazione e software su misura | FDTI FDTI progetta copiloti IA, automazioni e applicazioni aziendali su misura, integrate con dati, SaaS e strumenti interni esistenti. # OVERVIEW ## IA, codice e dati al servizio dei vostri processi aziendali Realizziamo strumenti che collegano dati, piattaforme SaaS e sistemi interni per rendere le operazioni più rapide, affidabili e automatizzate. L'IA non è un accessorio: diventa una componente centrale dei processi quotidiani. ## Il nostro approccio - I vostri dati e strumenti come punto di partenza. Codice e IA dove contano davvero. Operazioni più fluide, affidabili e automatizzate. - Partiamo dal lavoro reale dei vostri team : documenti da elaborare, informazioni da trovare, decisioni da preparare, coordinamento da semplificare e attività da automatizzare. Individuare le fasi in cui l'IA offre un vantaggio concreto Collegare le fonti giuste: database, SaaS, file, API e strumenti interni Progettare un sistema robusto, sicuro e utilizzabile ogni giorno - Forniamo il livello di soluzione più adatto all'esigenza: un copilota, un flusso assistito, un'API, un back office o un'applicazione aziendale completa. Copiloti IA : ricerca, sintesi, supporto alle decisioni, scrittura assistita Automazione dei processi : elaborazione documentale, qualificazione, coordinamento, avvisi, reporting Applicazioni aziendali : portali, dashboard, back office, API sicure e strumenti interni Architettura, sicurezza, messa in produzione e monitoraggio fanno parte del prodotto. Definiamo con ogni cliente accessi, hosting, flussi di dati e controlli adatti al suo contesto. # EXPERTISE & TECHNOLOGIES ### Applicazioni web e API Interfacce aziendali, back office, portali e API robuste per integrare correttamente logica applicativa e IA nei vostri sistemi esistenti. Tools: TypeScript, React, Svelte, REST API, GraphQL ### Cloud e infrastruttura Infrastruttura, messa in produzione e sicurezza per garantire sistemi affidabili, scalabili e ben integrati. Tools: AWS, Azure, google cloud, docker, terraform ### Intelligenza artificiale Copiloti, assistenti aziendali, ricerca aumentata, agenti e automazioni basati su modelli linguistici. Tools: OpenAI, hugging face, pytorch ### Dati Raccolta, strutturazione, modellazione e distribuzione dei dati: la base necessaria per alimentare flussi, dashboard e sistemi di IA utili. Tools: Python, DuckDB, DBT, Bigquery, Snowflake, Airflow # TRUSTED BY Samsung, Cognac, Mastercard, Euro-CRM, Stellantis, Galloo, Agence Française de Développement, SNAM, AIMVP, BlaBlaCar, Valorauto, The Vibe Agency, Ford # CERTIFICATION FDTI Consulting è stata accreditata al Crédit d’Impôt Innovation (CII) dalla Direction Générale des entreprises per il periodo 2020-2024. Questo accreditamento passato non costituisce una garanzia di ammissibilità attuale. # USE CASES & SUCCESS STORIES ## Piattaforma IA per i tribunali di commercio francesi (Giustizia e settore pubblico) Context: Francia | 2025 Challenge: Un editore di software per le cancellerie dei tribunali di commercio francesi desiderava integrare funzionalità di IA direttamente nella propria piattaforma, per migliorare velocità e precisione di alcune attività lunghe e ripetitive. Approach: Architettura modulare strutturata per casi d'uso di IA, con LLM specializzati. API di intelligenza artificiale ospitata sui server del cliente (FastAPI), perfettamente integrata nello strumento esistente e accessibile anche ad altri utenti tramite API sicura. Portale TypeScript/SvelteKit. Impact: Preanalisi IA eseguita in parallelo ai flussi aziendali: circa 400.000 pratiche elaborate all'anno per un primo caso d'uso, con un significativo risparmio di tempo e nel rispetto dei requisiti di riservatezza del settore giudiziario. Key Metrics: Pratiche elaborate / anno: 400.000, Tempo risparmiato: ≈16 giorni-persona/giorno, Tribunali serviti: 48 Stack: LLM, FastAPI, Keycloak, TypeScript, SvelteKit, PostgreSQL Details: - Modellazione di casi d'uso critici: sintesi dei procedimenti, convalida dei fascicoli ed estrazione automatizzata di documenti sensibili con LLM e OCR. - Implementazione completa nell'ambiente VPN del cliente, con monitoraggio dettagliato delle prestazioni e SLA contrattuali. - Portale self-service per generare chiavi API, monitorare i consumi e diagnosticare le richieste. - Cicli di riannotazione per migliorare i modelli e strumenti di audit su tutti i flussi. - Programma di adozione: formazione, guide operative e supporto dedicato. - Implementazione TypeScript/SvelteKit per offrire un'esperienza fluida senza interferire con i software esistenti. ## Piattaforma per un contenzioso collettivo (Giustizia e settore pubblico) Challenge: In un contenzioso collettivo, migliaia di persone compaiono in decisioni giudiziarie e file inviati da parti diverse. La sfida è estrarre i dati con l’aiuto dell’IA e collegare automaticamente le persone tra le fonti prima di preparare i calcoli di risarcimento. Approach: Una piattaforma su misura ospitata nell’ambiente del cliente segue le stesse persone dall’appello alla sentenza, nonostante le diverse versioni scambiate da avvocati, difesa, periti e giudici. L’IA estrae i dati dalle decisioni PDF; l’importazione individua le colonne utili in ogni foglio e collega le persone tra le fonti. Le valutazioni peritali alimentano i calcoli di danni, spese, acconti e valute. I team verificano i casi incerti e le correzioni; dati originali e decisioni registrate restano consultabili. Impact: Per ogni persona, i team ritrovano fonti, valutazioni mediche, osservazioni, valori originali e adottati, oltre ai dettagli dei calcoli e delle correzioni. Possono verificare le pratiche e preparare le tabelle per la sentenza senza confondere un calcolo preparatorio con una decisione giudiziaria. Key Metrics: Persone coinvolte: 20.000 Stack: IA, OCR, Python, FastAPI, SQLite Details: - Strutturare decisioni PDF e importare fogli di calcolo degli avvocati le cui colonne, intestazioni e versioni cambiano tra gli invii. - Collegare le persone tra decisioni e file degli avvocati, verificando omonimie, cambi di cognome e casi incerti. - Distinguere valutazioni peritali, osservazioni delle parti e valori utilizzati nei calcoli. - Storicizzare correzioni e convalide registrate nell’applicazione, conservando valori originali e motivi documentati. - Preparare calcoli e dati per le tabelle da inserire nelle sentenze Word, sotto controllo umano. ## Piattaforma di gestione dei veicoli fuori uso (Aftermarket e riciclo) Context: Europa | 2020-2025 Challenge: Dopo la creazione di Valorauto, joint venture tra Stellantis e Galloo, una piattaforma per l'economia circolare doveva modernizzare il proprio sistema per gestire il ritiro B2B e B2C dei veicoli fuori uso e seguirne il percorso dalla raccolta presso il proprietario alla demolizione. Approach: Sviluppo del portale Valorauto con interfacce per dichiarazione, amministrazione e monitoraggio dei veicoli tra i diversi soggetti, processi aziendali e API Azure Functions distribuiti sull'infrastruttura Azure del cliente (database MSSQL, Azure Service Bus) per orchestrare uno stack .NET esistente che collega proprietari e centri per veicoli fuori uso. Impact: Tracciabilità end-to-end per la divisione economia circolare del gruppo, con una rete di oltre 5 000 aziende partner e un supporto al costruttore nell'adempimento degli obblighi connessi alla responsabilità estesa del produttore (EPR). Key Metrics: Paesi coperti: 5, Rete di partner: +5 000, Punteggio Trustpilot: 4,8 Stack: TypeScript, SvelteKit, Azure, Azure Functions, MSSQL, .NET, Azure Service Bus Details: - Sviluppo end-to-end della piattaforma, dei database e delle API. - Progettazione completa del flusso di dichiarazione per concessionari, centri di riparazione e privati. - API Azure Functions per collegare i sistemi logistici, CRM e finanziari del gruppo. - Integrazione via API con l'ecosistema degli altri operatori dell'economia circolare (riciclatori, proprietari, acquirenti e sistemi collettivi EPR). - Mappatura in tempo reale dei flussi di materiali e generazione automatica dei documenti normativi. - Gestione multimarca: regole locali, cataloghi e prezzi per paese. - Infrastruttura Azure dimensionata per assorbire i picchi di attività normativa e gli audit. - Dashboard operative e normative che consolidano i flussi B2B e B2C. - Notifiche e-mail personalizzate per ogni utente (officine, concessionari, privati) in ogni fase del flusso. ## Marketplace per batterie di seconda vita (Aftermarket e riciclo) Context: Europa | 2024 Challenge: Un costruttore automobilistico aveva bisogno di uno strumento centrale per gestire raccolta, riciclo e rivendita delle batterie, in collaborazione con partner e acquirenti. Lo strumento doveva garantire la tracciabilità completa del processo per rispondere ai vincoli normativi legati alla strutturazione dei sistemi di responsabilità estesa del produttore (EPR). Approach: Marketplace web collegato agli ERP dei partner, utilizzato come piattaforma logistica e di incontro tra domanda e offerta. Tracciabilità end-to-end, flussi automatizzati verso acquirenti o riciclatori e negoziazione di prezzi e condizioni con i partner integrata nell'applicazione. L'intero processo può essere gestito dal portale o tramite API. Impact: 500 batterie avviate ogni mese al riutilizzo o al riciclo da centinaia di detentori e operatori, con rendicontazione centralizzata per le autorità e un'interfaccia di amministrazione per il personale del cliente. La soluzione è integrata nell'ecosistema esistente. Key Metrics: Batterie/mese: 500, Partner collegati: +300, Paesi coperti: 18 Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Keycloak Details: - Sviluppo end-to-end della piattaforma, dei database e delle API. - Processo dichiarativo completo per le batterie a fine vita e generazione automatica dei documenti logistici. - Integrazione API con riciclatori e sistemi collettivi EPR per monitorare prelievi, test, certificati e proposte di prezzo. - Area acquirenti per reperire batterie ricondizionabili e orchestrare la transazione. - Valutazione della qualità e della conformità dei partner e SLA condivisi. - Reporting normativo consolidato, esportabile con un clic. - Notifiche e-mail automatiche per partner e acquirenti nelle diverse fasi (raccolta, test, rivendita). - Federazione delle identità tramite Keycloak per le entità del gruppo e i partner esterni. ## Piattaforma operativa per un riciclatore di batterie (Aftermarket e riciclo) Context: Francia Challenge: Un riciclatore doveva riunire in un unico strumento le dichiarazioni delle batterie, l'esame preliminare, la preparazione delle raccolte, i documenti di tracciabilità e le fasi di ricezione e trattamento. Approach: Sviluppo di un'applicazione aziendale che collega dichiarazioni, cataloghi delle batterie, liste dei colli, controlli di raggruppamento, BSD tramite la piattaforma francese Trackdéchets e azioni di ricezione. Impact: I team seguono le pratiche dalla dichiarazione al trattamento, con controlli espliciti sugli operatori della raccolta, sui siti destinatari, sulle firme e sugli stati documentali dei flussi francesi. Stack: SvelteKit, FastAPI, PostgreSQL, Trackdéchets Details: - Qualificazione delle dichiarazioni in base alla chimica, alla sottochimica e alla tipologia delle batterie. - Creazione di liste dei colli senza combinare operatori della raccolta o siti destinatari incompatibili. - Creazione e aggiornamento dei BSD francesi tramite Trackdéchets, con monitoraggio delle firme previste. - Ricezione delle dichiarazioni e monitoraggio delle fasi di trattamento nella stessa pratica operativa. - Interfacce adatte ai team interni e ai partner della raccolta. ## Supervisione e modellazione dell'illuminazione pubblica (Smart city ed energia) Context: Francia | 2024 Challenge: Un cliente specializzato nella gestione dell'illuminazione pubblica per comuni e fornitori aveva bisogno di un'unica piattaforma per controllare l'illuminazione, regolare gli orari, rilevare anomalie e pianificare la manutenzione. Approach: Sviluppo di un'applicazione web che funge da portale di gestione e offre dashboard di analisi. Stack in tempo reale AWS S3 + DuckDB/Parquet, pipeline Shell/Cron, API FastAPI e interfaccia TypeScript/SvelteKit. Impact: Applicazione consultata ogni mattina dai gestori di rete. Dati su consumi e guasti aggiornati dinamicamente, con manutenzione predittiva e un sistema di allerta adottati in oltre 40 territori. Key Metrics: Misure/giorno: >100 mln, Territori: +40 Stack: DuckDB, SvelteKit, PostgreSQL, FastAPI Details: - Raccolta continua dei contatori dell'illuminazione e archiviazione ottimizzata in S3 + Parquet. - Pipeline Shell/Cron per aggiornare la cache. - Analisi DuckDB per generare istantaneamente KPI su diversi anni di storico e visualizzazioni dinamiche dei risultati. - Sistema di gestione dei mandati legati ai proprietari e agli utenti dei dati. - Dashboard di allerta dedicate agli operatori (guasti, consumi, anomalie degli orari). - API REST aperta per collegare gli strumenti aziendali dei fornitori e dei comuni. - Gestione multi-ente con autorizzazioni granulari e segmentazione per gestore. ## Analisi con IA delle campagne social media (ONG e coinvolgimento) Context: Internazionale | 2023 Challenge: L'ONG doveva confrontare le narrazioni ambientali su Facebook e Instagram per orientare gli investimenti nella comunicazione. Approach: Metodologia basata su LLM (ChatGPT e prompt specializzati) per valutare tono, argomenti e prospettive, con correlazione ai KPI di Facebook e Instagram per tipologia di pubblico (età, paese, interessi) e visualizzazioni comparative. Impact: Riallocazione del budget per paese e piattaforma e adozione interna del modello di analisi. Key Metrics: Post analizzati: 60 mila, Lingue: 8, Visualizzazioni: 50+ Stack: LLM, OpenAI, NLP, TypeScript Details: - Prompt specifici per rilevare tono, soggetti, temi ed emozioni su Facebook e Instagram. - Pipeline automatizzata: raccolta dei dati social → LLM → valutazione di argomenti, toni e prospettive per tipo di pubblico. - Incrocio delle valutazioni con le prestazioni dei post per consigliare i temi prioritari. - Metodologia documentata e riproducibile dai team locali. - Sessioni di formazione per interpretare le raccomandazioni e adeguare i budget. ## Data hub e NLP (Retail ed elettronica) Context: Globale | 2021-2023 Challenge: Centralizzare i flussi di recensioni dei clienti di un leader dell'elettronica in Francia e industrializzarne l'analisi con IA e dashboard. Approach: Pipeline per raccogliere i dati tramite API dai diversi fornitori e responsabili della raccolta, da Airflow a BigQuery, governance GCP, NLP (HuggingFace, BERTopic, QA, LLM), restituzione in dashboard Tableau e distribuzione interna dei dati ai team interessati. Impact: Il servizio clienti individua immediatamente i temi classificati e le segnalazioni e segue le richieste con maggiore precisione. Il team di prodotto rileva in anticipo difetti e problemi logistici; il team legale individua potenziali controversie. Key Metrics: Fonti integrate: +25, Commenti analizzati: Tutta la Francia Stack: GCP, Airflow, NLP, LLM, Tableau, HuggingFace Details: - Raccolta multi-API (mystery shopping, CRM, social media, recensioni) orchestrata da Airflow. - Policy cloud: segmentazione per team, localizzazione dei dati, sicurezza e buone pratiche. - Pipeline di analisi e classificazione con LLM. - Pipeline NLP per similarità, sentiment e argomenti in più lingue. - Progettazione e implementazione delle dashboard utilizzate quotidianamente dal team Customer & Market Insights. - Documentazione e formazione dei team dati e business. - Esportazioni automatizzate degli insight verso le business unit marketing e le agenzie. ## Data warehouse retail in tempo reale (Retail ed elettronica) Context: Europa | 2020-2021 Challenge: Nell'ambito di una migrazione ERP, trasferire 98 oggetti aziendali JSON con struttura complessa e volumi elevati (negozi, magazzini, utenti, scontrini, scorte...) da Azure a Snowflake per alimentare Qlik quasi in tempo reale. Approach: Generazione automatica di centinaia di query SQL e Scala dalle specifiche per appiattire gli oggetti complessi. Il sistema genera e alimenta oltre 150 tabelle e viste aggiornate in tempo reale. Acquisizione ADLS→Snowflake tramite Kafka/ADF e orchestrazione mediante stream e task. Impact: Flussi aggiornati minuto per minuto per i team BI e diversi milioni di file elaborati ogni giorno. Transizione al nuovo sistema di analisi e successiva dismissione del sistema precedente. Key Metrics: Oggetti aziendali: 98, Tabelle e viste: 150+, Latenza: <1 min Stack: Snowflake, Azure, Kafka, ADF, Qlik Details: - Generazione SQL automatica dai metadati XML per accelerare i rilasci. - Aggiornamenti delta orchestrati da Snowflake Tasks con monitoraggio dedicato. - Funzioni Scala personalizzate per denormalizzare i JSON annidati. - Coaching degli analisti per sfruttare i nuovi flussi in tempo reale. - Gestione multiambiente tramite API Snowflake (test / pre-prod / prod). ## Dal veicolo identificato al rifiuto preso in carico. Sviluppiamo le applicazioni che consentono a industrie e riciclatori di gestire i ritiri: identificare un veicolo, qualificare una batteria, preparare un prelievo, negoziare un prezzo, generare e monitorare i documenti. https://www.fdti.eu/it/expertises/economie-circulaire ## Estrarre, analizzare e controllare i vostri documenti aziendali. Preparare la lettura di una pratica giudiziaria, controllare i documenti di un deposito di bilancio, qualificare un documento tecnico: sviluppiamo i trattamenti e le interfacce che collegano i vostri documenti alla successiva azione aziendale. https://www.fdti.eu/it/expertises/analyse-documentaire ## Preparare l’esame di una pratica e rendere visibili le incoerenze. Documenti giudiziari, bilanci, pezzi mancanti e coerenza della riservatezza: organizzare il lavoro di verifica. https://www.fdti.eu/it/expertises/analyse-documentaire/pratiche-e-controlli ## Qualificare una fonte, ritrovare il suo supporto e organizzare un corpus. Ricerca di passaggi, qualificazione per tema e riassunti di fonti regolatorie per preparare la lettura degli esperti. https://www.fdti.eu/it/expertises/analyse-documentaire/conoscenza-e-monitoraggio ## Collegare documenti, firme e pratica aziendale. Generazione di documenti, firma elettronica, monitoraggio degli stati e scambi con applicazioni esistenti. https://www.fdti.eu/it/expertises/analyse-documentaire/estrazione-e-integrazione # EXPERTISE https://www.fdti.eu/it/expertises # CONTACT Email: info@fdti.eu Callback requests: use any contact call-to-action on the website; only an email address or phone number is required. Address: 8 place Roger Salengro, 31000 Toulouse, France