1 Analyse prédictive
Modèles de prévision de la demande, scoring de risque, détection d'anomalies dans les flux financiers. Nous travaillons avec vos données historiques pour entraîner des modèles supervisés, puis nous les intégrons directement dans vos outils existants (ERP, CRM, tableaux de bord internes).
2 Traitement du langage naturel
Classification automatique de tickets, extraction d'informations depuis des documents non structurés, chatbots internes pour le support technique. Nous utilisons des architectures transformer adaptées à la taille de vos corpus, souvent en néerlandais et en français simultanément.
3 Vision par ordinateur
Contrôle qualité sur ligne de production, lecture automatique de bons de livraison, reconnaissance de pièces dans un entrepôt. Nos solutions tournent sur du matériel standard, pas besoin d'infrastructure GPU dédiée pour l'inférence.
4 Automatisation décisionnelle
Remplacement de règles métier manuelles par des arbres de décision entraînés sur vos données. Résultat typique : réduction de 40 à 65 % du temps de traitement pour les tâches de routage, d'approbation et de catégorisation.
5 Transfert et formation
Chaque projet inclut un volet formation. Vos équipes apprennent à surveiller les modèles, interpréter les résultats, et déclencher un réentraînement quand la performance dérive. Nous restons disponibles pendant 90 jours après la mise en production.
Comment un distributeur anversois a réduit ses erreurs de commande de 58 %
Un grossiste en pièces automobiles traitait manuellement 1 200 lignes de commande par jour. Les erreurs de saisie représentaient 7 % du volume. Nous avons déployé un modèle de reconnaissance optique couplé à un classificateur de références produits.
En trois mois, le taux d'erreur est passé à 2,9 %. Le gain en temps de vérification a libéré deux postes à temps plein, réaffectés au service client.
Projet livré en 11 semaines, coût total inférieur à 45 000 €.
« Le modèle a changé notre façon de traiter les commandes. »
Directeur logistique, AnversRésultats observés chez nos clients
Clinique privée, Bruxelles
Tri automatique des demandes de rendez-vous par spécialité. Temps de réponse moyen réduit de 4 heures à 22 minutes. Le modèle NLP traite le français, le néerlandais et l'anglais.
Société de leasing, Gand
Scoring de risque client basé sur 18 variables au lieu de 5. Taux de défaut à 12 mois réduit de 3,1 % à 1,7 % sur le portefeuille traité par le modèle.
Fabricant alimentaire, Malines
Détection visuelle de défauts d'emballage sur ligne rapide. Réduction de 72 % des retours pour emballage endommagé. Le système fonctionne sur une caméra industrielle standard.
Ce que disent nos partenaires
Ils ont pris le temps de comprendre nos contraintes réglementaires avant de proposer quoi que ce soit. Le modèle de classification qu'ils ont livré fonctionne depuis neuf mois sans intervention manuelle.
Responsable conformité, secteur financierL'approche est pragmatique. Pas de jargon inutile, des livrables clairs, et une formation qui a permis à notre équipe data de prendre le relais en autonomie.
CTO, entreprise logistique, FlandreQualité et accessibilité des données
Nous auditons vos sources de données : formats, volumes, fréquence de mise à jour, doublons, valeurs manquantes. Un modèle ne vaut que ce que valent ses données d'entraînement.
Infrastructure technique existante
Serveurs, cloud, bande passante, outils de versioning. Nous vérifions si votre environnement peut héberger un modèle en production ou s'il faut prévoir une migration.
Compétences internes
Qui dans votre équipe peut maintenir un modèle ? Faut-il former des profils existants ou recruter ? Nous cartographions les compétences actuelles et les écarts à combler.
Cas d'usage prioritaires
Nous identifions les processus où l'IA génère le retour le plus rapide. Souvent, ce n'est pas le cas d'usage le plus spectaculaire, mais celui où les données sont déjà prêtes et le volume suffisant.
Contraintes réglementaires
RGPD, AI Act européen, normes sectorielles. Nous intégrons ces contraintes dès la conception pour éviter les surprises au moment du déploiement.
Budget et calendrier réalistes
Un projet IA pilote coûte entre 15 000 et 60 000 € selon la complexité. Nous fournissons une estimation détaillée avec des jalons mensuels.
Mesure de la performance
Quels indicateurs suivre ? Précision du modèle, temps de traitement, taux d'erreur, satisfaction utilisateur. Nous définissons les métriques avant de commencer le développement.
Phase 1 : cadrage (1 à 2 semaines)
Entretiens avec les parties prenantes, accès aux données, définition du périmètre. Livrable : note de cadrage avec objectifs mesurables.
Phase 2 : prototypage (3 à 6 semaines)
Développement d'un premier modèle sur un sous-ensemble de données. Tests de performance, itérations rapides. Livrable : prototype fonctionnel avec rapport de performance.
Phase 3 : déploiement (2 à 4 semaines)
Intégration dans votre environnement de production. Monitoring automatisé, alertes en cas de dérive. Livrable : modèle en production, documentation technique, tableau de bord de suivi.
Phase 4 : transfert (continu)
Formation de vos équipes, support pendant 90 jours, revue trimestrielle optionnelle. Vous gardez la propriété complète du code et des modèles.
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Décrivez votre situation en quelques lignes. Nous revenons vers vous sous 48 heures avec une première analyse.
Basés à Anvers, nous intervenons dans toute la Belgique et les pays limitrophes.