Nous construisons des modèles prédictifs, des pipelines d'automatisation et des outils de traitement du langage naturel pour les entreprises qui veulent exploiter leurs données sans recruter une équipe IA interne.
Parlez-nous de votre projet
Chaque projet commence par un problème métier concret. Pas par un algorithme à la mode.
Prévision de la demande, scoring client, détection d'anomalies. Nous entraînons des modèles sur vos données historiques et les intégrons à vos outils existants via une API REST documentée. Le résultat : des décisions fondées sur des chiffres, pas sur l'intuition.
Classification automatique de tickets, extraction d'entités dans des contrats, chatbots qui comprennent vraiment le contexte. Nos modèles NLP sont entraînés en français, néerlandais et anglais, les trois langues du marché belge.
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage d'objets en entrepôt, lecture automatique de documents scannés. Nous déployons des modèles de détection d'objets optimisés pour fonctionner sur du matériel standard, sans GPU coûteux en périphérie.
Connexion entre vos ERP, CRM et bases de données avec des workflows pilotés par l'IA. Un client logistique a réduit de 72 % le temps de traitement de ses bons de commande en six semaines grâce à un pipeline que nous avons conçu.
Avant d'écrire une ligne de code, nous auditons vos jeux de données : volume, qualité, biais potentiels. Un audit dure entre cinq et dix jours ouvrables et produit un rapport exploitable avec des recommandations priorisées.
Pas de présentation PowerPoint de 80 diapositives. Un processus itératif, testé sur plus de cent projets.
Nous passons deux jours avec votre équipe pour comprendre le problème métier, identifier les sources de données disponibles et définir un indicateur de succès mesurable. Le livrable : un document d'une page qui résume le périmètre, les risques et le calendrier.
En deux à trois semaines, nous livrons un premier modèle fonctionnel. Ce prototype tourne sur un échantillon de vos données réelles, pas sur un jeu de données public. Vous pouvez le tester, le critiquer, le casser.
Le modèle validé est packagé dans un conteneur Docker, documenté et connecté à vos systèmes. Nous mettons en place un monitoring des performances : si la précision baisse, une alerte part automatiquement.
Les données changent. Les modèles aussi. Nous proposons un contrat de maintenance qui inclut le réentraînement trimestriel, la surveillance des dérives et un support technique par e-mail avec un délai de réponse de quatre heures ouvrables.
Ce distributeur basé en Flandre gérait 4 200 références avec des tableurs Excel. Les ruptures de stock représentaient 8 % du chiffre d'affaires perdu chaque trimestre.
Nous avons entraîné un modèle gradient boosting sur trois ans d'historique de ventes, croisé avec les données météo et le calendrier des promotions. Le modèle recalcule les prévisions chaque nuit et pousse les commandes suggérées dans leur ERP.
Le retour sur investissement a été atteint au bout du deuxième mois.
Décrivez-nous votre problématique en quelques lignes. Nous vous répondons sous 48 heures avec une première analyse gratuite.
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