Atlas
Raisonner avec le contexte de l’entreprise.
Le moteur de raisonnement apporte aux agents les connaissances et les documents métier utiles au traitement.
Cas client · DICA France
Chez DICA France, KOREV relie un visualiseur destiné aux clients et une infrastructure d’IA cloud utilisée par les équipes. Atlas, Evidence et PRISM y remplissent des rôles complémentaires.
Source : données communiquées par KOREV pour une cohorte observée sur deux mois. Le délai commence à la génération du visuel. Ces comptes ne sont pas tous nécessairement de nouveaux clients de DICA.
Le coût d’expédition des échantillons physiques, la longueur des décisions clients et le rayonnement de la marque motivent le volet commercial. En interne, DICA veut assurer la continuité des connaissances face au turnover administratif et maîtriser son environnement d’IA.
Côté clients
Le client importe une photo d’un ascenseur, choisit un décor et obtient une simulation visuelle par IA. Il retrouve la référence correspondante pour préparer sa commande.
Le client part de son propre environnement.
Il sélectionne le décor à simuler.
Le visuel s’accompagne de la référence du décor pour la commande.
Les agents et l’algorithme de mapping des décors sont développés par KOREV. Les API OpenAI et Google servent à générer les visuels.
Les publics mentionnés comprennent les revendeurs, ascensoristes et aménageurs de vans. Les syndics et les cafés, hôtels et restaurants suivent des cycles de décision plus longs.
Le visuel est une simulation du décor ; il ne constitue pas une garantie de rendu physique ou de conformité technique.
Côté équipes
Evidence est accessible sur les postes opérationnels, alimenté par Atlas et adapté au corpus documentaire et aux connaissances des équipes.
Le moteur de raisonnement apporte aux agents les connaissances et les documents métier utiles au traitement.
L’environnement opérationnel accompagne la comptabilité, le commercial et l’administratif, la logistique, le marketing et la gestion d’une subdivision de l’activité.
Chez DICA, PRISM intervient sur les décisions financières critiques, la gestion des contrats et les briefs exécutifs, dans le périmètre de contrôle retenu pour ces traitements.
KOREV rapporte une forte réduction du temps de décision et une meilleure gestion des stocks, éclairée par les statistiques du visualiseur. Aucune mesure avant/après chiffrée n’est communiquée pour ces deux effets.
Les 280 comptes ayant commandé font partie des 300 comptes créés. Ce bilan décrit cette cohorte ; il ne mesure pas la conversion de tous les visiteurs du site ni un gain de ventes par rapport à un groupe de comparaison.
Déploiement et souveraineté
OVHcloud · Gravelines · France
L’installation cloud est hébergée chez OVHcloud à Gravelines, en France. La génération des visuels fait appel aux services externes OpenAI et Google ; les agents métier et le mapping sont développés par KOREV.
La souveraineté se décrit par périmètre : données, modèles, accès et flux. L’hébergement français ne signifie pas que tous les traitements du visualiseur restent dans le datacenter. Les modèles de génération d’images ont un rôle distinct du raisonnement métier d’Atlas.
Consulter les preuves et les limites de KOREVDéploiement, usages et résultats décrits à partir des informations communiquées par le dirigeant de KOREV le 30 octobre 2026. Les résultats commerciaux sont déclaratifs et ne constituent pas un audit indépendant.
Partons de votre activité, des connaissances utiles à vos équipes et des contrôles nécessaires pour cadrer un premier déploiement.
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