Comment Carbonapp automatise sa chaîne projet-financeur : de la saisie manuelle au matching intelligent par IA

CHIFFRES CLÉS

0 saisie manuelle pour publier un projet‍

100 % des projets normalisés automatiquement‍

4 critères de matching scorés automatiquement

PROBLÉMATIQUE

Carbonapp connecte des financeurs à des projets de compensation carbone, un métier de mise en relation complexe, qui repose sur la qualité de l'information disponible des deux côtés. Or, la plateforme se heurtait à deux blocages structurels qui se renforçaient mutuellement.

D'un côté, la mise en ligne des projets était lente et inégale : chaque page projet était rédigée manuellement, avec une qualité variable selon les contributeurs. De l'autre, le matching entre financeurs et projets était traité à la main, critère par critère : budget, tonnage, localisation, typologie, un processus chronophage, difficile à fiabiliser et impossible à scaler.

Le nœud du problème : tant que les projets n'étaient pas présentés de façon homogène et structurée, aucun algorithme de matching ne pouvait être fiable.

En amont du projet, plusieurs enjeux clés ont été identifiés :

• Standardiser et enrichir automatiquement les pages projets à partir de documents bruts
• Automatiser le matching financeur-projet sur des critères multiples et pondérés
• Créer une synergie entre les deux modules pour que l'un alimente l'autre
• Réduire drastiquement le temps de saisie manuelle et gagner en scalabilité

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SOLUTION

Qolaig a conçu un système end-to-end articulé autour de deux briques qui fonctionnent en tandem, la qualité de l'une conditionnant la fiabilité de l'autre.

01. Génération automatique des pages projets

À partir d'un PDF descriptif de 10 à 20 pages, le système extrait automatiquement les données clés, enrichit les informations via scraping web, et produit un contenu narratif structuré, homogène et optimisé. Ce contenu est injecté directement sur la plateforme via API sans saisie manuelle, sans variabilité de qualité. La même logique de traitement automatique de documents a été appliquée aux contrats de Pan Distribution.

02. Matching intelligent financeur-projet

Une fois les projets normalisés, le moteur de recommandation entre en action. À partir du dossier d'un financeur, l'API calcule un score de pertinence pour chaque projet selon plusieurs critères pondérés : tonnage disponible, marge, géolocalisation, typologie de projet. Les recommandations les plus pertinentes remontent automatiquement, rapidement et de façon reproductible.

03. Une synergie qui rend le système scalable

Les deux modules sont conçus pour se nourrir mutuellement : des pages projets enrichies et normalisées rendent le scoring plus précis, et un matching plus fiable renforce la valeur de la plateforme pour les financeurs. C'est cette boucle vertueuse qui permet à Carbonapp de croître sans faire croître proportionnellement ses ressources humaines.

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RÉSULTATS

• Mise en ligne automatisée des pages projets à partir d'un simple PDF
• 100 % des projets normalisés et structurés selon un format homogène exploitable par le moteur de matching
• Scoring multi-critères : tonnage, marge, géolocalisation, typologie, calculé automatiquement par projet
• Scalabilité débloquée : le volume de projets et de financeurs peut croître sans alourdir les opérations

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RETOUR SUR INVESTISSEMENT

Dans une plateforme de mise en relation, la qualité du matching est le produit. Chaque heure passée à saisir manuellement un projet ou à qualifier un financeur à la main était une heure soustraite à la croissance. En automatisant les deux extrémités de la chaîne, l'enrichissement des projets et le scoring des recommandations, Carbonapp peut désormais absorber une hausse de volume sans hausse proportionnelle des coûts opérationnels. La scalabilité n'est plus un horizon : c'est une réalité architecturale. Une logique que l'on retrouve chez Liora, dont la base de connaissance s'enrichit à chaque interaction.

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FAQ

Combien coûte un workshop IA chez Qolaig ?

Le workshop IA est facturé 5 000 € HT pour une journée sur site. 50 % de ce montant est déduit des frais de développement si le projet se poursuit.

Combien de temps faut-il pour déployer une solution ?

Les premiers cas d'usage sont généralement en production 2 à 6 semaines après le workshop.

Mes données restent-elles confidentielles ?

Oui. Elles ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles tiers et restent dans votre environnement, avec un hébergement adapté à vos contraintes RGPD.

Qu'a déployé Qolaig pour Carbonapp ?

Un système qui génère automatiquement les pages projets à partir d'un PDF et un moteur de matching entre financeurs et projets.

Sur quels critères repose le matching ?

Le tonnage disponible, la marge, la géolocalisation et la typologie de projet, pondérés et scorés automatiquement.

Faut-il encore saisir les projets à la main ?

Non. Un PDF descriptif suffit : les données sont extraites, enrichies et publiées sur la plateforme via API.