Nous concevons des modèles d'intelligence artificielle calibrés sur vos données réelles, pas sur des démos génériques. Chaque algorithme que nous livrons passe par des tests de robustesse avant d'atteindre votre production.
Décrivez-nous votre défi
Chaque projet commence par une question métier précise. Voici les quatre familles de solutions que nous développons le plus souvent.
Nous entraînons des modèles de régression, de classification et de séries temporelles adaptés à vos volumes de données. Un client dans la logistique a réduit ses erreurs de prévision de stock de 31 % en six mois grâce à un modèle gradient boosting recalibré chaque semaine.
Extraction d'entités, résumé automatique, analyse de sentiment : nous ajustons des modèles de type transformer à votre corpus. Un assureur bruxellois classe désormais 85 % de ses courriels entrants sans intervention humaine, avec un taux d'erreur inférieur à 4 %.
Nous connectons vos outils existants (ERP, CRM, bases documentaires) à des agents IA qui prennent en charge les tâches répétitives. Le temps moyen de traitement d'un dossier passe souvent de 45 minutes à moins de 8 minutes, sans changer de logiciel.
Détection d'anomalies sur lignes de production, comptage d'objets en temps réel, lecture automatique de documents scannés. Notre pipeline de vision tourne sur GPU cloud ou sur vos serveurs locaux selon vos exigences de latence et de confidentialité.
Nous sommes une équipe de douze ingénieurs et data scientists installés à Bruxelles depuis 2018. Nos bureaux se trouvent Avenue du Centre, à dix minutes à pied de la Gare Centrale. Cette proximité n'est pas anecdotique : nous tenons à rencontrer nos clients en personne au démarrage de chaque projet, parce qu'un bon modèle commence par une bonne compréhension du problème.
Notre spécialité, c'est le passage de la preuve de concept à la production. Beaucoup d'entreprises ont déjà testé des prototypes IA qui fonctionnaient dans un notebook Jupyter mais n'ont jamais atteint un environnement réel. Nous structurons le code, les pipelines de données et le monitoring dès le premier sprint pour éviter ce piège.
Nous refusons régulièrement des projets quand les données disponibles ne justifient pas une approche par apprentissage automatique. Un modèle statistique classique ou même un ensemble de règles métier suffit parfois. Vous payer un réseau de neurones là où une régression linéaire fait le travail serait malhonnête.
Chaque engagement suit ce cadre. Les durées varient selon la complexité, mais la séquence reste la même.
Nous passons deux à cinq jours avec vos équipes métier pour formuler la question de façon mesurable. Quel indicateur doit bouger, de combien, dans quel délai ? Sans cette étape, le risque de construire un modèle inutile est élevé.
Inventaire des sources, vérification de la qualité, identification des biais potentiels. Nous produisons un rapport écrit qui détaille ce qui est exploitable et ce qui manque. Durée habituelle : une à deux semaines.
Un premier modèle tourne en trois à quatre semaines. Il n'est pas parfait, mais il permet de valider l'approche avec des résultats chiffrés. Si les performances sont insuffisantes, nous ajustons la stratégie avant d'investir davantage.
Le modèle validé est intégré dans votre infrastructure via des API REST ou des jobs batch. Nous mettons en place le monitoring de la dérive des données (data drift) et les alertes associées.
Un modèle vieillit. Nous proposons des contrats de maintenance qui incluent le réentraînement périodique, la mise à jour des features et un rapport mensuel de performance.
Les interrogations que nos prospects posent le plus souvent avant de signer.
Un cadrage + prototype démarre à 15 000 € hors TVA. L'industrialisation complète se situe généralement entre 40 000 et 120 000 € selon le nombre de sources de données et les contraintes d'intégration. Nous fournissons toujours un devis fixe après l'étape de cadrage.
Python (scikit-learn, PyTorch, Hugging Face Transformers), Apache Airflow pour l'orchestration, MLflow pour le versioning des modèles, et Docker/Kubernetes pour le déploiement. Si votre stack impose Azure ML ou AWS SageMaker, nous nous adaptons.
Oui, si vous le souhaitez. Nous pouvons travailler entièrement sur des serveurs hébergés en Belgique ou dans l'UE. Pour les clients soumis au RGPD ou à des réglementations sectorielles strictes, nous proposons aussi un déploiement on-premise.
Pas nécessairement. Certains projets de classification d'images fonctionnent avec quelques centaines d'exemples grâce au transfer learning. Pour les séries temporelles, nous recommandons au minimum deux ans d'historique. L'audit des données en étape 2 clarifie ce point rapidement.
C'est précisément pourquoi nous séparons le cadrage du reste du projet. Si le prototype montre que l'objectif n'est pas atteignable avec les données disponibles, vous ne payez que la phase de cadrage et de prototypage. Pas d'engagement sur une industrialisation inutile.
Décrivez votre situation en quelques lignes. Nous répondons sous 48 heures ouvrables.
