Nous construisons des modèles de machine learning, des pipelines d'automatisation et des systèmes de vision par ordinateur. Chaque solution est pensée pour un cas métier précis, pas pour une démo générique.
Parlez-nous de votre projet
Quatre pôles de compétence, chacun ancré dans des projets réels livrés à des entreprises wallonnes et bruxelloises.
Extraction de données depuis des factures, des e-mails ou des documents scannés. Nos pipelines NLP traitent le français, le néerlandais et l'anglais avec un taux d'erreur inférieur à 2 % sur les champs structurés. Le temps de traitement passe de plusieurs heures à quelques secondes.
Prévision de la demande, scoring de risque crédit, détection d'anomalies dans des séries temporelles : nous entraînons des modèles sur vos données historiques et les connectons à vos tableaux de bord existants. Un client dans la logistique a réduit ses surstocks de 23 % en six mois grâce à un modèle de prévision hebdomadaire.
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage de véhicules, reconnaissance de pièces mécaniques. Nous déployons des modèles YOLO et des réseaux de segmentation directement sur des caméras industrielles ou des GPU embarqués. Le temps d'inférence reste sous les 40 ms par image.
Pas toutes les entreprises ont besoin d'un modèle sur mesure. Parfois, un audit de deux jours suffit pour identifier les processus où l'IA apportera un gain mesurable. Nous formons aussi vos équipes à l'utilisation d'outils comme LangChain, Hugging Face ou des API de grands modèles de langage.
De la première réunion au modèle en production, voici comment un projet type se déroule chez nous.
Nous passons une demi-journée avec votre équipe pour comprendre le processus métier, les données disponibles et le résultat attendu. Pas de jargon technique à ce stade : l'objectif est de formuler une question claire à laquelle un modèle peut répondre.
Nos data engineers se connectent à vos sources (ERP, CRM, fichiers CSV, bases SQL) et évaluent la qualité des données. Si des lacunes existent, nous proposons un plan de collecte réaliste avant de poursuivre.
En deux à quatre semaines, nous livrons un prototype fonctionnel. Ce n'est pas un PowerPoint : c'est un notebook interactif ou une API que vos collaborateurs peuvent tester sur des cas réels.
Le modèle validé est conteneurisé, testé et déployé sur votre infrastructure cloud ou on-premise. Nous mettons en place un monitoring des performances pour détecter toute dérive du modèle dans le temps.
Chaque trimestre, nous analysons les métriques de production et réentraînons le modèle si nécessaire. Vous recevez un rapport de performance clair, avec des recommandations concrètes.
Les interrogations que nos clients posent le plus souvent avant de démarrer un projet.
Décrivez votre besoin en quelques lignes. Nous revenons vers vous sous 48 heures ouvrables avec une première analyse.
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