Ecomaison, éco-organisme
Repérer les déclarations suspectes sans tout contrôler à la main
Chez Ecomaison, le contrôle des déclarations trimestrielles des adhérents reposait sur des comparaisons manuelles et une cinquantaine d’audits par an, pour environ 12 000 adhérents. Koïno a construit sur Google Cloud un outil qui détecte, regroupe et explique les anomalies de la filière Meuble, validé en comité de pilotage puis présenté au comité de direction.
Par Maxence Morin, cofondateur de KoïnoPublié le Mis à jour le
En bref
Ecomaison, éco-organisme de la filière Meuble, dispose d’un outil de détection des anomalies dans les déclarations trimestrielles de ses adhérents, construit par Koïno sur Google Cloud de mars à septembre 2026. L’outil normalise les déclarations, rapproche automatiquement le barème d’une année sur l’autre, applique des règles et des agents IA qui regroupent les signaux en anomalies, ajoute le contexte trouvé sur le web, puis suit chaque anomalie jusqu’à sa décision. Validé en comité de pilotage, il n’a pas encore de gain chiffré ; un second lot est en cours.
L’outil de détection d’Ecomaison est une application construite sur Google Cloud qui analyse chaque déclaration trimestrielle d’un adhérent, la compare à son historique et au reste du marché, et signale les écarts à vérifier avec leur explication.
Quel problème fallait-il résoudre chez Ecomaison ?
Ecomaison est l’éco-organisme qui organise la collecte et le recyclage des produits de ses adhérents, dont les meubles. Chaque trimestre, les adhérents déclarent leurs volumes de ventes sur un barème de codes produits, et leur éco-participation en découle. Le contrôle reposait sur des comparaisons faites à la main dans Qlik et sur une cinquantaine d’audits par an, pour environ 12 000 adhérents : une erreur de saisie, un produit mal classé ou inclus à tort pouvait passer inaperçu.
La comparaison d’une année sur l’autre, principal moyen de contrôle, se heurtait au barème lui-même. Les codes comptent onze chiffres et changent régulièrement : entre 2024 et 2025, la catégorie des sièges est passée de quatorze codes à trois. Les adhérents vont de la PME qui déclare une centaine de codes à la place de marché qui en déclare jusqu’à 5 000. Sans outil pour rapprocher les barèmes et repérer les écarts, les audits ne pouvaient pas viser les bonnes déclarations.
Qu’a construit Koïno pour Ecomaison ?
Koïno a construit l’outil sur Google Cloud, dans l’environnement d’Ecomaison : les déclarations sont lues dans BigQuery puis rangées dans la base de l’outil. Le premier chantier a été la donnée : nettoyage, normalisation, puis une correspondance automatique du barème d’une année sur l’autre, recalculée à chaque mise à jour, qui rend les séries comparables malgré les changements de codes. Des règles de détection comparent ensuite chaque déclaration à l’historique de l’adhérent et au reste du marché.
Des agents IA regroupent les signaux selon la hiérarchie des codes (adhérent, famille, type de produit, matériau), pour éviter les détections en double. Un agent de recherche sur le web ajoute le contexte, par exemple un redressement judiciaire qui explique une chute des ventes. Chaque anomalie suit un circuit (en attente, en cours, confirmée, écartée), avec la déclaration brute ligne par ligne, les règles expliquées dans l’outil et un tableau de bord. Une utilisatrice clé d’Ecomaison a testé l’outil avant sa diffusion.
De la déclaration trimestrielle à l’anomalie traitée : le barème d’abord, l’IA ensuite
- Les déclarationsVolumes trimestriels des adhérents, lus dans BigQuery
- Barème rapprochéCodes d’une année sur l’autre mis en correspondance automatiquement
- Règles de détectionÉcarts à l’historique de l’adhérent et au reste du marché
- Agents IASignaux regroupés en anomalies, contexte cherché sur le web
- Circuit de traitementEn attente, en cours, confirmée ou écartée, décision tracée
- Tableau de bordAnomalies par enjeu financier, par adhérent et par responsableAnomalies à traiterDéclaration ligne à ligneEnjeu financier
Avant et après le projet
Ce qui a changé dans le contrôle des déclarations. Aucun gain n’a encore été chiffré.
Contrôle des déclarations
AvantComparaisons manuelles dans Qlik et audits
AprèsAnomalies détectées, regroupées et expliquées par l’outil
Changements de barème
AvantSéries rompues d’une année sur l’autre
AprèsCorrespondance recalculée à chaque mise à jour
Décision sur une anomalie
AvantVérifications manuelles au cas par cas
AprèsCircuit suivi : en attente, en cours, confirmée, écartée
Ce qui est livré, ce qui reste à mesurer
L’outil a été présenté en entier au dernier comité de pilotage, le 10 septembre 2026, puis au comité de direction. Ecomaison dispose d’un outil qui lit les déclarations de la filière Meuble, rapproche les barèmes, détecte et regroupe les anomalies, les explique et en suit le traitement. Aucun gain n’est encore chiffré : ni montant régularisé, ni taux de fausses alertes. Le déploiement est prévu de façon progressive, des plus gros comptes vers les autres.
Depuis octobre 2026, Koïno construit le lot suivant. Une déclaration corrigée est rattachée à la déclaration d’origine au lieu de l’écraser, avec l’historique des scores et des statuts pour l’audit. Quand un gestionnaire écarte une anomalie, il choisit un motif dans une liste fermée (saisonnalité, nouvelle gamme, fusion, justificatif fourni) : c’est ce qui permettra de mesurer les fausses alertes et d’ajuster les seuils. Une journée de travail en binôme avec l’Espace service transfère la maîtrise de l’outil.
Ce que nous en retenons
Avant de chercher des anomalies, il faut rendre les déclarations comparables : le rapprochement automatique du barème a été le premier livrable, et c’est lui qui rend chaque détection explicable. Une alerte écartée sans motif est une information perdue : le motif saisi permettra de mesurer la détection.
Rédigé par
Maxence MorinCofondateur et président de Koïno, expert en IA
Il porte la technique et les opérations de Koïno : il conçoit et met en production des agents et des automatisations pour les entreprises, publie avec des écoles et des laboratoires d’IA, et intervient régulièrement sur l’IA en entreprise.
Son profil LinkedInQuestions sur ce cas
Ce qu’on nous demande le plus souvent à propos de ce projet.
Comment détecter automatiquement les anomalies dans des déclarations d’adhérents ?
En trois temps chez Ecomaison. D’abord rendre les déclarations comparables : nettoyage, normalisation et correspondance du barème d’une année sur l’autre. Ensuite appliquer des règles qui comparent chaque déclaration à l’historique de l’adhérent et au reste du marché. Enfin laisser des agents IA regrouper les signaux en anomalies et chercher le contexte sur le web. Chaque anomalie est expliquée et suivie jusqu’à la décision d’un gestionnaire.
Comment gérer les changements de codes d’un barème d’une année sur l’autre ?
Par une correspondance recalculée automatiquement. Chez Ecomaison, les codes comptent onze chiffres et évoluent souvent : la catégorie des sièges est passée de quatorze codes à trois entre 2024 et 2025. L’outil rapproche les anciens et les nouveaux codes à chaque mise à jour du barème ou des données, et montre l’évolution d’une année sur l’autre. Sans cette étape, la comparaison interannuelle se brise sur toutes les catégories modifiées.
L’IA décide-t-elle qu’une déclaration est fausse ?
Non. L’outil signale et explique, le gestionnaire décide. Chaque anomalie montre la règle qui l’a déclenchée, des graphiques avec leur clé de lecture et la déclaration brute ligne par ligne, que l’on peut partager avec l’adhérent. Le gestionnaire la confirme ou l’écarte. Avec le lot en cours, il indiquera le motif de chaque rejet, ce qui servira à mesurer les fausses alertes et à ajuster les seuils.
Combien de temps faut-il pour construire un tel outil ?
Chez Ecomaison, le projet a duré de mars à septembre 2026, du lancement au dernier comité de pilotage, avec cinq comités en route et une utilisatrice clé associée aux tests. Le travail de fond sur la donnée est venu en premier : nettoyer, normaliser et rapprocher les barèmes avant toute détection. Le lot suivant, lancé en octobre 2026, ajoute la gestion des déclarations corrigées et des motifs de rejet.
Peut-on étendre la détection à d’autres filières ?
C’est la question ouverte chez Ecomaison : les filières jouets, bricolage et jardin, puis le bâtiment, sont à l’étude. Les règles doivent être adaptées à chaque filière, car le barème et le marché diffèrent : une baisse d’activité dans le bâtiment ne doit pas passer pour une anomalie. La méthode vaut pour tout organisme qui contrôle des déclarations : rendre comparable, détecter par des règles, expliquer, faire décider un humain.