Artificial Intelligence au service de votre entreprise
Nous ne vendons pas de la technologie pour le plaisir. Chaque modèle, chaque pipeline de données, chaque interface que nous construisons répond à un besoin concret identifié avec vous. L'IA doit résoudre un problème, pas en créer de nouveaux.
Notre équipe à Gand travaille avec des PME, des institutions publiques et des startups en croissance. Nous parlons néerlandais, français et anglais, et nous préférons les réunions courtes aux présentations interminables.
« Ils ont réduit notre temps de traitement de factures de trois jours à quarante minutes. Pas avec un produit sur étagère, mais avec un modèle entraîné sur nos propres données. »
— Directrice financière, entreprise logistique à AnversSept principes qui guident chaque projet
Trop de projets IA échouent parce qu'ils partent de la technologie au lieu de partir du problème. Voici comment nous travaillons différemment.
1. Le diagnostic avant la solution
Avant d'écrire une seule ligne de code, nous passons entre deux et cinq jours à comprendre vos processus actuels. Nous observons, nous posons des questions, nous mesurons. Parfois, la réponse n'est pas l'IA. Et nous vous le dirons.
2. Des données propres, ou rien
Un modèle alimenté par des données désordonnées produit des résultats désordonnés. Nous investissons du temps dans le nettoyage, la structuration et la documentation de vos jeux de données. Ce travail ingrat fait la différence entre un prototype qui impressionne et un système qui fonctionne en production pendant des années.
3. L'explicabilité comme exigence
Quand un modèle recommande une décision, vos équipes doivent comprendre pourquoi. Nous privilégions des architectures interprétables : arbres de décision augmentés, réseaux avec couches d'attention visualisables, rapports SHAP intégrés aux interfaces utilisateur. Un algorithme opaque n'inspire pas confiance, et une équipe qui ne fait pas confiance à l'outil ne l'utilisera pas.
4. Le déploiement fait partie du projet
Un notebook Jupyter n'est pas un livrable. Nous déployons sur votre infrastructure existante, qu'il s'agisse d'un serveur on-premise, d'Azure, d'AWS ou de Google Cloud. Monitoring, alertes, retraining automatisé : tout est inclus dans le périmètre initial.
5. Former vos équipes, pas créer de dépendance
Chaque projet inclut un transfert de connaissances. Documentation technique, sessions de formation, support pendant les trois premiers mois. Notre objectif : que vous puissiez maintenir et faire évoluer le système sans nous appeler chaque semaine.
6. Itérer vite, valider souvent
Nous livrons un premier prototype fonctionnel en trois à six semaines. Pas un PowerPoint avec des maquettes. Un système qui tourne sur vos données réelles, que vos utilisateurs peuvent tester et critiquer. Les retours orientent les itérations suivantes.
7. Mesurer l'impact réel
Chaque projet définit des indicateurs de succès avant le démarrage. Réduction du temps de traitement, augmentation du taux de détection, diminution des erreurs manuelles. Si les chiffres ne bougent pas, nous ajustons l'approche. Gratuitement.
Carte de nos capacités techniques
Traitement du langage naturel
Classification de documents, extraction d'entités, résumé automatique, chatbots métier. Nous travaillons avec des modèles multilingues adaptés au français, néerlandais et anglais technique.
Vision par ordinateur
Détection d'anomalies sur lignes de production, comptage automatique, reconnaissance de produits, analyse d'images médicales. Du contrôle qualité industriel à la classification de colis.
Analyse prédictive
Prévision de la demande, scoring de risque, maintenance prédictive, détection de fraude. Nos modèles de séries temporelles intègrent des variables exogènes spécifiques à votre secteur.
Automatisation intelligente
Extraction de données depuis des PDF, emails et formulaires. Routage automatique de tickets. Génération de rapports. Nous connectons l'IA à vos outils existants via API.
Conseil et stratégie IA
Audit de maturité IA, feuille de route technologique, évaluation de faisabilité, sélection d'outils. Pour les organisations qui veulent comprendre avant d'investir.
Formation et accompagnement
Ateliers pratiques pour data analysts, développeurs et décideurs. Nous enseignons les fondamentaux du machine learning appliqué, pas la théorie abstraite. Sessions de une à cinq journées.
Deux approches selon votre maturité
Vous démarrez avec l'IA
Vous n'avez pas de data scientist en interne. Vos données existent mais ne sont pas structurées. Vous avez identifié un ou deux processus qui pourraient bénéficier d'automatisation.
Nous commençons par un audit de deux jours. Coût fixe, livrable concret : un rapport de faisabilité avec estimation de ROI et plan d'action en six mois. Aucun engagement au-delà de l'audit.
Un fabricant de textiles à Courtrai a démarré par cet audit. Six mois plus tard, leur système de contrôle qualité par vision détecte 94% des défauts que les opérateurs manquaient.
Vous avez déjà une équipe data
Vos data scientists maîtrisent Python et les bases du ML. Mais le passage en production reste un défi : performance en temps réel, intégration avec les systèmes legacy, monitoring des dérives de modèle.
Nous intervenons en renfort technique. MLOps, architecture de pipelines, optimisation de modèles, mise en place de CI/CD pour le machine learning. Nous travaillons avec votre équipe, pas à sa place.
Une fintech bruxelloise a réduit son temps de déploiement de modèle de 14 jours à 36 heures grâce à notre pipeline MLOps.
Ce que disent nos clients, dispersé dans la réalité
« Le modèle de prévision de la demande a réduit notre surstock de 22% en quatre mois. L'investissement a été rentabilisé avant la fin du premier trimestre. »
Responsable supply chain, distributeur alimentaire, Liège
« Ce qui m'a convaincu, c'est leur honnêteté. Sur trois cas d'usage que nous avions identifiés, ils nous ont déconseillé d'en poursuivre un. Ils avaient raison. »
CTO, startup medtech, Louvain-la-Neuve
« La formation de trois jours a transformé la façon dont notre équipe marketing utilise les données. Ils posent les bonnes questions maintenant. »
Directeur marketing, groupe hôtelier, Bruges
Questions fréquentes
Il n'y a pas de projet typique. Un audit de faisabilité démarre à 2 400 € HT. Un projet de développement complet, du diagnostic au déploiement, se situe généralement entre 15 000 et 80 000 € selon la complexité. Nous fournissons un devis détaillé après le diagnostic initial, sans surprise.
Le premier prototype testable est livré en trois à six semaines. La mise en production complète prend entre deux et cinq mois selon l'intégration nécessaire avec vos systèmes existants. Les projets d'automatisation documentaire sont souvent les plus rapides à déployer.
Oui. Nous signons un accord de confidentialité avant tout échange de données. Vos données ne quittent jamais votre infrastructure sans votre accord explicite. Quand nous travaillons sur des environnements cloud, nous utilisons des instances dédiées et chiffrées. Nous sommes conformes au RGPD et pouvons fournir un registre de traitement sur demande.
Nous avons une expérience approfondie en logistique, finance, industrie manufacturière et santé. Mais la méthodologie s'adapte. Si votre secteur génère des données structurées ou semi-structurées, nous pouvons probablement vous aider. Le diagnostic initial permet de le confirmer rapidement.
Chaque semaine, nous acceptons au maximum deux nouveaux projets de diagnostic. Cette limite nous permet de garantir la qualité de l'analyse initiale. Si votre demande est urgente, mentionnez-le dans votre message.
Parlons de votre projet
Décrivez brièvement votre besoin. Nous répondons sous 48 heures ouvrées.
Coordonnées directes
Voie de la Barbe 7, 9000 Ghent, Flanders, Belgium
Nos bureaux sont ouverts du lundi au vendredi, de 9h à 17h30. Nous acceptons les rendez-vous en visioconférence pour les clients hors de la région gantoise.