Services Artificial Intelligence
Nous intervenons sur quatre domaines principaux : l'analyse prédictive, l'automatisation de processus, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Chaque prestation suit un processus structuré en cinq étapes, de l'audit initial au suivi post-déploiement.
Voici le détail de ce que chaque service inclut, avec des exemples concrets tirés de nos projets récents.
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Nos prestations en détail
Analyse prédictive et modélisation statistique
Nous construisons des modèles de régression, de classification et de séries temporelles à partir de vos données historiques. L'objectif est de vous donner une visibilité chiffrée sur ce qui va probablement se passer dans les prochaines semaines ou les prochains mois.
Un exemple : pour un grossiste en pièces automobiles basé à Gand, nous avons développé un modèle de prévision de la demande par référence produit. Le modèle utilise 18 mois d'historique de ventes, les données météo et le calendrier des jours fériés belges. Résultat : une réduction de 19 % du stock dormant en quatre mois.
Chaque modèle est livré avec un rapport d'évaluation qui précise la marge d'erreur attendue, les variables les plus influentes, et les conditions dans lesquelles le modèle risque de se tromper. Nous ne vous donnons pas un score de précision isolé : nous vous expliquons ce qu'il signifie pour votre activité.
Automatisation intelligente de processus
Certaines tâches répétitives consomment un temps disproportionné par rapport à leur valeur. Nous identifions ces tâches, et nous construisons des pipelines qui les exécutent automatiquement avec un taux d'erreur mesurable.
Concrètement, cela peut prendre la forme d'un système d'extraction automatique de données depuis des factures PDF (OCR couplé à un modèle de classification), d'un routeur intelligent d'e-mails entrants qui attribue chaque message au bon département, ou d'un générateur de rapports hebdomadaires à partir de vos bases de données.
Nous avons déployé un pipeline d'extraction de factures pour un cabinet comptable de 35 personnes à Bruxelles. Le système traite 400 factures par jour avec un taux de précision de 96,2 % sur les champs clés (montant, date, numéro de TVA). Les 3,8 % restants sont signalés pour vérification manuelle. Le temps de traitement est passé de 4 minutes par facture à 12 secondes.
Traitement du langage naturel (NLP)
Nous développons des systèmes qui comprennent et génèrent du texte en français, néerlandais et anglais. Nos deux linguistes computationnels travaillent aux côtés des ingénieurs pour garantir que les modèles gèrent correctement les nuances propres à chaque langue.
Les applications les plus demandées : chatbots de support client, analyse de sentiment sur les avis en ligne, classification automatique de tickets, et résumé automatique de documents longs. Nous utilisons des modèles de fondation que nous affinons (fine-tuning) sur vos données spécifiques. Cela donne des résultats nettement meilleurs qu'un modèle générique utilisé tel quel.
Pour une chaîne hôtelière flamande, nous avons construit un système d'analyse de sentiment qui traite les avis TripAdvisor et Booking en trois langues. Le système identifie les thèmes récurrents (propreté, petit-déjeuner, bruit) et génère un rapport mensuel par établissement. La direction utilise ces rapports pour prioriser les investissements de rénovation.
Vision par ordinateur
Nos modèles de vision analysent des images et des flux vidéo en temps réel. Nous travaillons avec des architectures convolutives (CNN) et des modèles de détection d'objets adaptés à vos contraintes matérielles.
Cas d'usage fréquents : contrôle qualité visuel sur ligne de production, comptage automatique de personnes ou de véhicules, et détection d'anomalies sur des images techniques. Nous avons déployé un système de contrôle qualité pour un fabricant de composants plastiques à Malines. Le système inspecte 120 pièces par minute via une caméra industrielle et détecte les défauts de surface (rayures, bulles, décoloration) avec une précision de 98,4 %. Les pièces défectueuses sont automatiquement déviées vers un bac de rejet.
Le modèle tourne sur un GPU embarqué directement sur la ligne, sans connexion cloud. La latence de traitement est de 45 millisecondes par image.
Notre méthode de travail
Chaque projet suit ces cinq étapes. La durée totale varie de quatre semaines (forfait Démarrage) à plusieurs mois (forfait Entreprise).
Diagnostic
Nous analysons vos données existantes, vos processus métier et vos objectifs. Ce diagnostic dure entre deux et cinq jours selon la complexité. À la fin, vous recevez un document qui décrit ce qui est faisable, ce qui ne l'est pas, et pourquoi.
Conception
Nous définissons l'architecture technique, choisissons les algorithmes adaptés, et préparons le pipeline de données. Vous validez le périmètre fonctionnel avant que nous écrivions la première ligne de code.
Développement
Nous travaillons en sprints de deux semaines. À chaque fin de sprint, vous recevez une démo fonctionnelle que vous pouvez tester. Les retours sont intégrés dans le sprint suivant.
Intégration
Le modèle est connecté à vos systèmes (ERP, CRM, base de données, API interne). Nous testons les performances en conditions réelles avec un sous-ensemble de données de production.
Suivi
Après la mise en production, nous surveillons les performances du modèle pendant toute la durée du support inclus. Si la précision baisse, nous réentraînons le modèle sur vos données récentes.
Technologies que nous utilisons
Nous ne sommes pas liés à un fournisseur unique. Nous choisissons les outils en fonction de votre infrastructure existante et de vos contraintes (budget, latence, confidentialité des données).
Langages et frameworks
Python est notre langage principal. Nous utilisons PyTorch pour les réseaux de neurones, scikit-learn pour les modèles classiques, et Hugging Face Transformers pour le NLP. Pour le déploiement, nous travaillons avec FastAPI, Docker et Kubernetes.
Infrastructure cloud et on-premise
Nous déployons sur AWS, Google Cloud ou Azure selon votre préférence. Pour les entreprises qui ne veulent pas envoyer leurs données dans le cloud, nous installons les modèles sur vos serveurs internes ou sur du matériel edge (NVIDIA Jetson, par exemple).
Données et pipelines
Apache Airflow pour l'orchestration des flux de données, PostgreSQL ou BigQuery pour le stockage, et MLflow pour le versioning des modèles. Chaque modèle est versionné, reproductible et auditable.
Monitoring
Nous mettons en place des alertes automatiques quand la distribution des données d'entrée change (data drift) ou quand la précision du modèle descend sous un seuil défini avec vous. Le tableau de bord est accessible via un navigateur, sans installation.
Prêt à démarrer ?
Le premier appel de diagnostic est gratuit et dure 30 minutes. Nous y évaluons la faisabilité de votre projet et vous indiquons quel forfait correspond à votre situation.