L'Artificial Intelligence qui fait tourner votre entreprise

Nous construisons des modèles d'intelligence artificielle adaptés à vos données, vos équipes et vos objectifs concrets. Pas de gadgets : des outils qui réduisent vos coûts et accélèrent vos décisions.

Discutons de votre prochain projet IA
Équipe d'ingénieurs analysant des données d'intelligence artificielle sur un grand écran
87 modèles déployés en production
14 secteurs industriels couverts
6 sem. durée moyenne d'un premier pilote
32 % réduction de coûts opérationnels constatée

Ce que nous faisons concrètement

Chaque projet part d'un problème métier précis. Voici les quatre domaines où nous intervenons le plus souvent.

Analyse prédictive

Prédiction de la demande, détection d'anomalies sur les chaînes de production, scoring de leads commerciaux. Nous entraînons des modèles sur vos données historiques, les testons sur des périodes passées et ne les déployons que si les métriques sont satisfaisantes.

Automatisation intelligente

Extraction de données depuis des factures, classification automatique de tickets support, routage de courriels. Les tâches répétitives que vos équipes effectuent manuellement sont prises en charge par des pipelines IA reliés à vos outils existants (ERP, CRM, SharePoint).

Vision par ordinateur

Contrôle qualité visuel sur ligne de production, comptage d'objets dans un entrepôt, lecture automatique de plaques ou de codes. Nous travaillons avec des caméras industrielles standard et livrons des modèles optimisés pour fonctionner sur du matériel modeste.

Conseil et audit IA

Avant de coder quoi que ce soit, nous auditons vos données, vos processus et votre infrastructure. L'audit dure entre deux et quatre semaines et produit une feuille de route chiffrée : quels cas d'usage lancer, dans quel ordre, avec quel retour attendu.

Traitement du langage

Résumé automatique de rapports, chatbots internes connectés à votre base documentaire, analyse de sentiment sur les avis clients. Nous utilisons des modèles de langage adaptés à votre vocabulaire métier, pas des solutions génériques.

Notre méthode en cinq étapes

Un projet IA réussi suit un chemin précis. Voici celui que nous appliquons systématiquement.

1. Cadrage

Deux jours d'ateliers avec vos équipes pour identifier le problème, les données disponibles et les contraintes techniques.

2. Exploration

Analyse exploratoire des données brutes. Nous vérifions la qualité, les biais potentiels et le volume nécessaire.

3. Prototype

Construction d'un premier modèle en trois à quatre semaines. Test sur des cas réels, mesure de la performance.

4. Déploiement

Intégration dans votre environnement de production avec monitoring, alertes et documentation technique.

5. Suivi

Revue trimestrielle des performances du modèle. Ré-entraînement si les données évoluent, ajustements si le besoin change.

Un exemple concret

Voici comment un projet typique se déroule, du premier appel au résultat mesurable.

Entrepôt logistique moderne avec convoyeurs automatisés
Logistique

Prédiction des retours produits pour un distributeur e-commerce

Un distributeur basé en Flandre recevait chaque mois environ 12 000 retours produits. Le tri manuel mobilisait six personnes à temps plein. L'objectif : anticiper les retours dès la commande pour adapter le stock et réduire les coûts de traitement.

Nous avons entraîné un modèle de classification sur 18 mois d'historique de commandes, en croisant les caractéristiques produit, le profil client et la saisonnalité. Le pilote a duré cinq semaines.

Après trois mois en production, le distributeur a réduit ses coûts de traitement des retours de 28 % et réaffecté deux postes à des tâches à plus forte valeur ajoutée.

-28 % coûts de traitement
5 sem. du cadrage au pilote
91 % précision du modèle

Questions fréquentes

Les interrogations que nos clients posent le plus souvent avant de démarrer un projet.

Cela dépend du cas d'usage. Pour une classification simple, quelques milliers d'exemples suffisent. Pour de la prédiction temporelle, il faut généralement au moins 12 mois d'historique. Lors de l'étape de cadrage, nous évaluons précisément ce dont vous disposez et ce qui manque.

Un audit initial se situe entre 5 000 et 12 000 euros. Un projet complet, du prototype au déploiement, démarre autour de 25 000 euros pour un cas d'usage unique. Nous fournissons toujours un devis fixe après la phase de cadrage, sans surprise en cours de route.

Oui. Nous travaillons sur votre infrastructure ou sur un cloud privé configuré pour votre compte. Aucune donnée n'est partagée avec des tiers. Les contrats incluent une clause de confidentialité stricte et nous respectons le RGPD à chaque étape.

C'est pour cette raison que nous commençons par un prototype rapide. Si les résultats du pilote sont insuffisants, nous vous le disons clairement et nous arrêtons là. Vous ne payez pas pour un déploiement qui ne tient pas ses promesses.

Des ingénieurs en machine learning, des data engineers et des consultants métier. La plupart ont travaillé dans l'industrie avant de rejoindre l'équipe, ce qui leur permet de comprendre les contraintes opérationnelles, pas seulement les algorithmes.

Parlons de votre projet

Décrivez-nous votre situation en quelques lignes. Nous vous répondons sous 48 heures avec une première analyse gratuite.

Parc Neal 1, 2000 Antwerp, Flanders, Belgium
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+32 3 094 14 91