Notre méthode en quatre étapes

1. Audit des données

Nous passons deux à trois jours sur site pour cartographier vos sources de données : ERP, CRM, fichiers Excel, bases SQL, flux API. L'objectif est de comprendre ce qui existe réellement, pas ce que la documentation prétend. Nous identifions les lacunes, les doublons et les biais potentiels avant de toucher au moindre algorithme.

2. Cadrage du cas d'usage

Un modèle de machine learning qui ne répond pas à une question métier précise est un gaspillage de budget. Nous travaillons avec vos équipes opérationnelles pour formuler un problème clair : réduire le taux de retour produit de 8 %, anticiper les pannes machines 48 heures à l'avance, classer automatiquement les tickets de support entrants. Un seul cas d'usage à la fois.

3. Prototype et validation

En quatre semaines, nous livrons un prototype fonctionnel. Pas un PowerPoint, pas un rapport de 80 pages. Un modèle entraîné sur vos données, connecté à votre environnement, que vos collaborateurs peuvent tester. Si les résultats ne sont pas convaincants, nous ajustons ou nous arrêtons : pas de facturation supplémentaire à ce stade.

4. Déploiement et transfert

Le prototype validé passe en production. Nous formons vos équipes techniques à la maintenance du modèle, documentons le pipeline de données et mettons en place un monitoring des performances. L'objectif est votre autonomie complète sous trois mois.

Domaines d'intervention

Traitement du langage naturel

Classification de documents, extraction d'entités, chatbots internes, analyse de sentiment sur les avis clients. Nous travaillons avec des modèles pré-entraînés que nous affinons sur votre vocabulaire métier spécifique.

Prévision et séries temporelles

Prévision de la demande, optimisation des stocks, détection d'anomalies dans les flux financiers. Nos modèles combinent des approches statistiques classiques (ARIMA, Prophet) et des réseaux récurrents selon la complexité du signal.

Vision par ordinateur

Contrôle qualité sur ligne de production, reconnaissance de pièces défectueuses, comptage automatique d'objets dans des entrepôts. Nous déployons des modèles de détection d'objets (YOLO, Faster R-CNN) adaptés à vos contraintes matérielles.

Automatisation de processus

Extraction automatique de données depuis des factures PDF, routage intelligent des e-mails, scoring de leads dans votre CRM. Chaque automatisation est conçue pour s'intégrer aux outils que vos équipes utilisent déjà.

Analyse prédictive RH

Prédiction du turnover, identification des facteurs de désengagement, recommandation de parcours de formation. Nous travaillons dans le respect strict du RGPD et des réglementations belges sur la vie privée des employés.

Formation et montée en compétences

Ateliers pratiques de 2 jours pour vos data analysts, formations sur mesure pour vos développeurs, sessions de sensibilisation pour le comité de direction. Chaque formation utilise vos propres jeux de données comme support.

Cas concret : contrôle qualité automatisé

Un fabricant de pièces plastiques basé à Liège perdait en moyenne 340 heures par mois en inspection visuelle manuelle. Trois opérateurs vérifiaient chaque pièce à l'œil nu, avec un taux de détection des défauts d'environ 82 %.

Nous avons déployé un système de vision par ordinateur entraîné sur 14 000 images de pièces conformes et non conformes. Le modèle atteint un taux de détection de 96,4 % et traite 1 200 pièces par heure.

-62 % de coûts d'inspection

Les trois opérateurs ont été réaffectés à des tâches de supervision et de maintenance préventive. Le retour sur investissement a été atteint en 5 mois.

Questions fréquentes

Combien coûte un projet IA typique ?

Le diagnostic initial est gratuit. Un prototype complet (audit + cadrage + développement + tests) se situe entre 8 000 € et 25 000 € selon la complexité des données et du modèle requis. Nous fournissons un devis détaillé après l'audit, sans engagement.

Faut-il disposer de beaucoup de données pour commencer ?

Cela dépend du cas d'usage. Pour du traitement de texte, quelques centaines de documents annotés suffisent souvent grâce au transfer learning. Pour de la vision par ordinateur, nous recommandons au moins 2 000 images. Si vos données sont insuffisantes, nous vous aidons à mettre en place une stratégie de collecte avant de lancer le développement.

Nos données restent-elles en Belgique ?

Oui. Nous travaillons exclusivement sur des infrastructures cloud hébergées dans l'Union européenne (AWS eu-west-1 à Francfort ou Azure West Europe à Amsterdam). Si vous le souhaitez, nous pouvons aussi déployer les modèles sur vos propres serveurs on-premise.

Quelle est la différence entre machine learning et deep learning ?

Le machine learning regroupe des algorithmes qui apprennent à partir de données structurées : régressions, arbres de décision, forêts aléatoires. Le deep learning utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches, particulièrement efficaces pour les données non structurées comme les images, le texte libre ou l'audio. Nous choisissons l'approche la plus simple qui résout votre problème.

Proposez-vous un accompagnement après le déploiement ?

Nous proposons un contrat de maintenance optionnel qui inclut le monitoring des performances du modèle, le ré-entraînement trimestriel sur les nouvelles données et un support technique par e-mail avec un délai de réponse de 4 heures ouvrables.

Parlons de votre projet

Décrivez-nous brièvement votre problématique. Nous vous répondons sous 24 heures avec une première analyse et, si pertinent, une proposition de rendez-vous pour l'audit gratuit.

Drève des Chaisiers 9, 1000 Brussels, Brussels-Capital Region, Belgium