« Quel est l'encours fournisseur à fin de mois ? » devrait être une question, pas un ticket adressé au service informatique. Ce copilote doit y répondre juste — et refuser de répondre plutôt que de donner un chiffre faux. Sujet en binôme.
Contexte
Les ERP concentrent l'essentiel de l'information financière et logistique d'une entreprise, mais leur complexité en limite l'usage au quotidien : les équipes finance et achats dépendent de rapports figés ou d'experts. Le projet démarre sur Odoo, open source et très répandu en Tunisie, avec un connecteur SAP en extension.
Ce que vous ferez
- Construire une chaîne text-to-SQL sur un schéma de plusieurs centaines de tables : sélection des tables pertinentes, génération, autocorrection par exécution
- Analyser statiquement chaque requête avant exécution : lecture seule, permissions selon le rôle, plafond de coût
- Automatiser la lecture des factures fournisseurs (OCR, extraction de champs) et leur rapprochement avec les bons de commande
- Détecter les anomalies comptables (forêts d'isolement, auto-encodeurs)
- Prototyper une prévision de trésorerie
- Constituer un jeu de 200 questions métier avec leurs réponses de référence
- Exposer le tout via une API FastAPI
Défis techniques
- Schémas volumineux qui dépassent le contexte d'un modèle
- Sûreté des requêtes générées : aucune écriture, aucune fuite hors du périmètre du rôle
- Fiabilité des chiffres restitués : une réponse fausse mais plausible est le pire scénario
- Qualité très variable des factures scannées
Livrables
- Un prototype fonctionnel connecté à une instance Odoo, intégré à la plateforme B2H
- Un connecteur SAP (au minimum une preuve de concept)
- Le jeu de 200 questions métier et les résultats d'évaluation
- Une documentation technique et une démonstration
- Le rapport de fin d'études
Critères de réussite
- Exactitude mesurée sur le jeu de 200 questions métier
- Précision et rappel de l'extraction des champs de factures
- Aucune requête en écriture ni hors permissions exécutée sur le jeu de tests
- Temps de réponse compatible avec un usage interactif
Environnement technique
- Text-to-SQL, LLM
- API Odoo, API SAP
- Document AI, OCR
- Python, FastAPI, scikit-learn
Profil recherché
- Étudiant(e)s en dernière année d'école d'ingénieurs ou de master, profil data ou IA
- SQL avancé : jointures complexes, plans d'exécution, modélisation
- Des notions de comptabilité ou d'ERP sont appréciées
- Exigence sur la justesse des chiffres
- Français courant et anglais technique
Modalités
- Durée : 4 à 6 mois (février – juin 2027 à titre indicatif)
- Encadrement par l'équipe technique B2H, avec un point hebdomadaire
- Intégration à la plateforme interne B2H (identité unique, bus d'événements, données partagées)
- Candidature : CV + lettre de motivation, 2 sujets maximum par candidat
- Date limite : 15/12/2026