Nous construisons des modèles d'apprentissage automatique qui répondent à des problèmes précis : prévision de la demande, détection d'anomalies, classification de documents. Chaque projet démarre par vos données, pas par un pitch commercial.
Parlez-nous de votre projetQuatre domaines d'expertise, chacun avec ses propres outils et ses propres métriques de succès. Pas de catalogue générique : chaque intervention est calibrée sur vos contraintes techniques et réglementaires.
Prévision de ventes, estimation de churn, scoring de leads. Nous entraînons des modèles sur vos données historiques, puis nous les intégrons directement dans vos systèmes existants via une API REST. Le temps moyen entre le brief et la première prédiction en production : cinq semaines.
Fraude bancaire, pannes industrielles, comportements réseau suspects. Nos algorithmes non supervisés apprennent le fonctionnement normal de votre système et signalent les écarts en temps réel. Nous travaillons avec des seuils ajustables pour limiter les faux positifs à moins de 2 %.
Classification automatique de courriels, extraction d'informations dans des contrats, chatbots métier. Nous utilisons des modèles de langage affinés sur votre vocabulaire sectoriel, en français, néerlandais et anglais. Les données restent sur vos serveurs ou dans un cloud européen.
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage d'objets par drone, reconnaissance de documents scannés. Nous déployons des réseaux convolutifs optimisés pour tourner sur du matériel modeste : pas besoin de GPU dédié pour l'inférence dans la plupart des cas.
Ce client bruxellois gérait 14 000 références avec des prévisions de stock basées sur des moyennes mobiles. Nous avons remplacé ce calcul par un modèle gradient boosting entraîné sur trois ans de données de vente, de météo et de calendrier scolaire. Résultat : 23 % de ruptures en moins et un surstock réduit de 17 % sur la première saison.
Prédiction de demande
Le cabinet recevait 800 courriels par jour. Chaque message devait être classé dans l'un des 42 dossiers actifs. Un modèle de classification fine-tuné sur leurs archives a atteint 91 % de précision après deux semaines d'entraînement. Le temps de tri manuel est passé de quatre heures à quarante minutes quotidiennes.
NLP / classificationNous auditons vos sources : bases SQL, fichiers Excel, API tierces. L'objectif est de savoir ce qui est exploitable immédiatement et ce qui nécessite un nettoyage. Ce diagnostic prend entre trois et cinq jours ouvrables.
Un premier modèle tourne sur un échantillon de vos données en deux semaines. Vous voyez les premières métriques (précision, rappel, F1) et vous décidez si le projet mérite d'avancer. Aucun engagement financier au-delà de cette phase si les résultats ne convainquent pas.
Le modèle validé est packagé dans un conteneur Docker, exposé via une API documentée et connecté à vos outils métier. Nous mettons en place un pipeline de ré-entraînement automatique pour que le modèle reste pertinent quand vos données évoluent.
Chaque mois, nous vérifions la dérive du modèle (data drift, concept drift) et ajustons les hyperparamètres si nécessaire. Un tableau de bord Grafana vous donne une vue en temps réel sur les performances. Le contrat de maintenance est résiliable tous les trimestres.
Le diagnostic initial est facturé 1 500 € hors TVA. Le prototype coûte entre 4 000 et 8 000 € selon la complexité. L'industrialisation dépend du volume de données et du nombre d'intégrations, mais la fourchette habituelle se situe entre 12 000 et 30 000 €. Nous envoyons un devis détaillé après le diagnostic.
Ça dépend du cas d'usage. Pour un modèle de classification de texte, quelques milliers d'exemples étiquetés suffisent souvent. Pour de la prévision de séries temporelles, deux ans d'historique constituent un bon point de départ. Si vos données sont insuffisantes, nous pouvons recourir à des techniques d'augmentation ou de transfer learning.
Par défaut, nous travaillons sur votre infrastructure ou sur un cloud européen (OVH, Scaleway, Azure West Europe). Aucune donnée ne quitte l'Union européenne. Nous signons un accord de traitement de données conforme au RGPD avant le début de chaque projet.
Oui. Nous exposons chaque modèle via une API REST standard. Si votre ERP supporte les appels HTTP (SAP, Odoo, Dynamics), l'intégration est directe. Pour les systèmes plus anciens, nous développons un connecteur sur mesure.
Il n'y a pas de durée minimale pour la phase projet. Le contrat de maintenance, lui, court par trimestre et peut être arrêté avec un préavis de 30 jours. Vous restez propriétaire du code et des modèles dans tous les cas.
Décrivez-nous votre problème en quelques lignes. Nous répondons sous 48 heures ouvrables.
Jardin Corentin 57, 1000 Brussels, Brussels-Capital Region, Belgium