Nous construisons des modèles d'apprentissage automatique qui résolvent des problèmes précis : prédire la demande, détecter les anomalies, automatiser le tri documentaire. Pas de promesses vagues, juste du code qui tourne en production.
Parlez-nous de votre projet
Quatre domaines dans lesquels nos algorithmes apportent un gain mesurable.
Vos données historiques alimentent des modèles de régression et de séries temporelles. Nous prédisons les ventes, les pannes machines ou les pics de fréquentation avec un horizon de 4 à 12 semaines. Le modèle se recalibre chaque nuit via un pipeline automatisé.
Classification de tickets support, extraction d'entités dans des contrats, résumé automatique de rapports. Nos modèles NLP s'entraînent sur votre vocabulaire métier, pas sur un corpus générique. Le résultat : une précision supérieure à 91 % sur vos propres jeux de test.
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage de véhicules, lecture de compteurs : nos réseaux convolutifs traitent les flux vidéo en temps réel. Nous livrons le modèle, le serveur d'inférence et le tableau de bord de supervision.
Quand les règles métier deviennent trop nombreuses pour un script classique, un agent IA prend le relais. Nous connectons des modèles décisionnels à vos ERP, CRM ou outils internes via des API REST. Le temps de traitement d'un dossier passe de 45 minutes à 90 secondes.
Cinq étapes, du premier appel à la mise en production.
Un appel de 30 minutes pour comprendre votre problème. Nous posons des questions sur vos données disponibles, vos systèmes existants et le résultat attendu. Aucun engagement à ce stade.
En deux semaines, nous analysons un échantillon de vos données. Vous recevez un rapport qui indique la performance estimée du modèle, les risques identifiés et le budget prévisionnel. Si les chiffres ne tiennent pas, nous vous le disons franchement.
Sprints de deux semaines. À chaque itération, vous testez un prototype fonctionnel. Les métriques de performance (précision, rappel, latence) sont partagées dans un tableau de bord accessible en ligne.
Le modèle final tourne dans un conteneur Docker sur votre infrastructure ou sur un cloud belge (OVH, Scaleway). Nous rédigeons la documentation technique et formons votre équipe à l'utilisation du tableau de bord.
Un modèle d'IA dérive avec le temps. Nous surveillons la qualité des prédictions via des alertes automatiques et recalibrons le modèle chaque trimestre. Ce suivi est inclus dans nos contrats annuels.
Décrivez-nous votre problème en quelques lignes. Nous revenons vers vous sous 24 heures ouvrables avec une première analyse.
Porte Leandre 472, 7500 Tournai, Wallonie, Belgique