Nous concevons des modèles d'intelligence artificielle qui résolvent des problèmes concrets : réduire les retours produit, anticiper les pannes machines ou trier automatiquement des milliers de documents par jour. Chaque projet part de vos données, pas d'un template générique.
Parlez-nous de votre projet
Quatre domaines d'expertise, chacun ancré dans des cas d'usage mesurables.
Nous entraînons des modèles de régression et de classification sur vos données historiques. Un distributeur alimentaire belge utilise notre moteur pour anticiper la demande à 72 heures et a réduit ses pertes de stock de 23 % en six mois.
Factures, bons de commande, rapports médicaux : nos pipelines d'OCR couplés à des modèles NLP extraient les champs pertinents et les injectent dans votre ERP. Temps de traitement moyen par document : 1,4 seconde.
Détection de défauts sur une ligne d'assemblage, comptage de véhicules sur un parking, tri de colis par étiquette. Nos modèles de détection d'objets tournent sur GPU embarqué ou dans le cloud selon vos contraintes de latence.
Avant d'écrire une ligne de code, nous auditons vos données, vos processus et votre infrastructure. Le livrable : un rapport de faisabilité chiffré avec un plan de route sur 12 semaines, pas une présentation PowerPoint de 80 diapositives.
Un projet IA typique dure entre 8 et 16 semaines. Voici comment nous structurons le travail.
Nous passons deux jours dans vos locaux pour comprendre le problème métier. On identifie les sources de données disponibles, on évalue leur qualité et on fixe ensemble un indicateur de succès mesurable (par exemple : réduire le taux de rebut de 15 %).
En trois semaines, notre équipe livre un premier modèle fonctionnel sur un échantillon de vos données. Ce prototype sert à valider l'approche technique et à obtenir un premier score de performance. Pas de surprise en fin de projet.
On enrichit les données, on teste plusieurs architectures (XGBoost, transformers, réseaux convolutifs selon le cas) et on optimise les hyperparamètres. Chaque itération est documentée dans un carnet de bord partagé.
Le modèle validé est conteneurisé (Docker) et exposé via une API REST sécurisée. Nous gérons le déploiement sur votre cloud (Azure, AWS ou GCP) ou sur vos serveurs internes si vos données ne doivent pas quitter la Belgique.
Un modèle en production dérive avec le temps. Nous surveillons les métriques de performance chaque semaine et réentraînons le modèle quand la précision chute sous le seuil convenu. Le contrat de maintenance inclut aussi les mises à jour de sécurité.
Deux projets récents qui illustrent notre approche.
En croisant les données météo, le trafic routier en temps réel et l'historique des tournées, notre modèle prédit les retards avec 91 % de justesse. Le transporteur réaffecte ses chauffeurs avant que le problème ne survienne, ce qui a fait passer son taux de livraison à l'heure de 82 % à 94 %.
Un fabricant de médicaments génériques nous a demandé de remplacer l'inspection visuelle manuelle. Notre réseau convolutif analyse 12 000 comprimés par heure et détecte les fissures, les variations de couleur et les éclats avec une sensibilité de 99,2 %. Le nombre de rappels de lots a été divisé par quatre.
Les interrogations que nos clients posent le plus souvent avant de lancer un projet.
Décrivez-nous votre problème en quelques lignes. Nous revenons vers vous sous 48 heures ouvrées.
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