Analyse prédictive
Nous entraînons des modèles de régression et de classification sur votre historique de données. Un distributeur bruxellois a réduit ses ruptures de stock de 31 % en six mois grâce à notre moteur de prévision de la demande.
Des résultats concrets grâce à l'Artificial Intelligence
Nous construisons des modèles d'intelligence artificielle qui résolvent vos problèmes opérationnels. Pas de buzzwords, pas de promesses vagues : des algorithmes entraînés sur vos données, déployés dans votre infrastructure, mesurables en euros économisés.
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Ce que nous construisons
Chaque projet part d'un problème métier précis. Voici les domaines où nos algorithmes font la différence.
Vision par ordinateur
Détection de défauts sur ligne de production, comptage automatique, lecture de documents scannés. Nos pipelines de vision tournent sur GPU ou en edge computing selon vos contraintes de latence.
Automatisation intelligente
Extraction automatique de factures, tri de tickets de support, routing d'e-mails. Nous connectons des modèles NLP à vos outils existants (ERP, CRM, helpdesk) via API REST. Le temps de traitement moyen passe de 12 minutes à 45 secondes par document.
Tableaux de bord IA
Vos KPI enrichis par des indicateurs prédictifs. Au lieu de constater un problème après coup, vous le voyez arriver 72 heures avant. Nous livrons des dashboards interactifs intégrés à Power BI, Grafana ou votre stack interne.
Conseil et audit data
Avant de coder quoi que ce soit, nous auditons vos jeux de données. Qualité, volume, biais potentiels, conformité RGPD. Cet audit dure entre deux et quatre semaines et produit un rapport priorisé avec un ROI estimé par cas d'usage.
Notre méthode en cinq étapes
Un projet IA réussi repose sur une méthodologie rigoureuse. Voici comment nous travaillons, du premier appel à la mise en production.
1. Cadrage du problème
Nous passons une demi-journée avec vos équipes métier pour formuler le problème en termes mesurables. Quel indicateur doit bouger, de combien, dans quel délai ? Sans cette étape, le risque de construire un modèle inutile est réel.
2. Exploration des données
Nos data engineers se connectent à vos sources (bases SQL, fichiers CSV, API tierces) et produisent un rapport exploratoire. On y identifie les variables pertinentes, les valeurs manquantes et les corrélations surprenantes.
3. Prototypage rapide
En deux à trois semaines, nous livrons un premier modèle fonctionnel. Ce prototype tourne sur un échantillon de vos données et donne déjà une idée de la performance atteignable. Vous pouvez le tester, le critiquer, le casser.
4. Industrialisation
Le modèle validé est packagé dans un conteneur Docker, intégré à votre pipeline CI/CD et monitoré en continu. Nous mettons en place des alertes automatiques si la performance du modèle dérive au fil du temps.
5. Suivi et ré-entraînement
Les données changent. Un modèle entraîné en janvier peut perdre en précision en juin. Nous proposons un contrat de maintenance qui inclut le ré-entraînement trimestriel et l'ajout de nouvelles features quand votre activité évolue.
Deux projets récents
Des chiffres, pas des slogans.
Logistique — tri automatique de colis
Un opérateur logistique wallon triait 8 000 colis par jour à la main. Notre système de vision par ordinateur identifie désormais la destination de chaque colis en 0,3 seconde. Le taux d'erreur est passé de 4,2 % à 0,6 %.
−85 % d'erreurs de tri
Santé — aide au diagnostic radiologique
En collaboration avec un hôpital bruxellois, nous avons entraîné un réseau convolutif pour détecter des anomalies pulmonaires sur des radiographies thoraciques. Le modèle atteint une sensibilité de 94 % et sert de second avis pour les radiologues de garde.
94 % de sensibilitéQuestions fréquentes
Combien coûte un projet IA typique ?
Ça dépend de la complexité des données et du niveau d'intégration. Un prototype exploratoire démarre à 8 000 €. Un système complet déployé en production se situe entre 25 000 € et 90 000 €. Nous fournissons toujours une estimation détaillée après l'audit initial, avant tout engagement.
Faut-il beaucoup de données pour commencer ?
Pas forcément des millions de lignes. Pour certains cas de classification, 2 000 exemples étiquetés suffisent. Pour de la prévision temporelle, il faut idéalement 18 à 24 mois d'historique. Lors de l'audit, nous évaluons si vos données sont exploitables et, le cas échéant, nous proposons des stratégies d'augmentation.
Nos données restent-elles en Belgique ?
Oui. Nous travaillons avec des fournisseurs cloud disposant de centres de données en Belgique ou dans l'UE. Si vous préférez un hébergement on-premise, nous déployons directement sur vos serveurs. Le contrat précise toujours la localisation exacte du stockage et du traitement.
Quel délai entre le premier contact et un prototype fonctionnel ?
Comptez quatre à six semaines : deux semaines d'audit et d'exploration, puis deux à trois semaines de développement du prototype. Ce calendrier suppose que l'accès aux données est rapide. Si des étapes de nettoyage lourdes sont nécessaires, on ajoute une à deux semaines.
Proposez-vous de la formation pour nos équipes ?
Nous organisons des ateliers de deux jours destinés aux profils techniques (data analysts, développeurs) et des sessions d'une demi-journée pour les décideurs. L'objectif : que vos équipes comprennent ce que fait le modèle, comment interpréter ses sorties et quand alerter en cas de comportement anormal.
Parlons de votre projet
Décrivez-nous votre problème en quelques lignes. Nous revenons vers vous sous 48 heures avec une première analyse.
Chemin Joana 65 bis, 1000 Brussels, Brussels-Capital Region, Belgium
