Nous construisons des logiciels d'intelligence artificielle qui traitent vos données métier, pas des démos génériques. Chaque modèle est entraîné sur vos cas réels, testé avec vos équipes et livré en sprints de cinq jours.
Lancez votre prototype en 5 joursQuatre familles de AI software, chacune calibrée sur un type de décision précis.
Prévision de la demande, détection d'anomalies sur chaîne de production, scoring de risque crédit. Nous travaillons avec vos données historiques (minimum 6 mois) pour entraîner un modèle supervisé, puis nous le conteneurons via Docker pour un déploiement sur votre infrastructure existante.
Extraction de clauses contractuelles, classification de factures, synthèse automatique de rapports médicaux. Le pipeline combine OCR, NLP et un LLM fine-tuné sur votre terminologie. Résultat : un document traité en 4 secondes au lieu de 12 minutes.
Un assistant conversationnel branché sur votre base de connaissances interne (Confluence, SharePoint, PDF techniques). Il répond en contexte, cite ses sources et escalade vers un humain quand sa confiance descend sous 70 %. Déploiement sur Teams, Slack ou votre portail web.
Vous avez déjà un modèle mais il dort dans un notebook Jupyter ? Nous auditons le code, optimisons l'inférence, construisons l'API REST et connectons le tout à votre ERP ou CRM. Audit de faisabilité IA offert pour tout nouveau projet.
Pas de cahier des charges de 80 pages. On commence petit, on mesure, on itère.
Atelier de 3 heures avec vos experts métier. On identifie la décision à automatiser, les données disponibles et le critère de succès mesurable.
Entraînement d'un premier modèle sur un échantillon de vos données. Vous voyez un résultat concret avant la fin de la semaine.
Tests avec vos équipes terrain. On mesure la précision, le temps de réponse et le taux d'erreur. Si les métriques ne tiennent pas, on ajuste avant de continuer.
Déploiement conteneurisé, monitoring automatique, documentation technique et formation de votre équipe. Le tout en 2 à 6 semaines selon la complexité.
Un distributeur belge de matériel industriel recevait 400 tickets par jour. Trois personnes les triaient manuellement vers 14 catégories. Temps moyen : 3 minutes par ticket.
Nous avons entraîné un classifieur NLP sur 18 mois d'historique. Le modèle attribue la bonne catégorie dans 91 % des cas. Les 9 % restants sont signalés pour vérification humaine. Le tri prend désormais 8 secondes.
Résultat net : deux des trois agents ont été réaffectés à des tâches de relation client à plus forte valeur ajoutée.
Un prototype de 5 jours démarre à 4 800 € HT. La mise en production complète varie entre 12 000 € et 45 000 € selon le volume de données, le nombre d'intégrations et les exigences de disponibilité. Nous fournissons un devis fixe après l'atelier de cadrage.
Pour un modèle supervisé classique, 2 000 exemples étiquetés suffisent souvent à obtenir un premier résultat exploitable. Si vous avez moins de données, nous utilisons des techniques de few-shot learning ou du fine-tuning de LLM pré-entraînés. L'atelier de cadrage permet justement d'évaluer ce point.
Par défaut, tout reste sur votre infrastructure ou sur un cloud européen (OVH, Scaleway, Azure West Europe). Aucune donnée ne transite par des serveurs hors UE sauf demande explicite de votre part. Nous signons un accord de traitement des données conforme au RGPD avant de commencer.
Nous proposons un contrat de maintenance qui inclut le monitoring des performances du modèle, le ré-entraînement trimestriel sur vos nouvelles données et un support technique avec un temps de réponse de 4 heures ouvrables. Ce contrat est optionnel : le code et les modèles vous appartiennent dès la livraison.
Notre bureau est à Liège, mais nous accompagnons des clients dans toute la zone euro. Les ateliers de cadrage se font en visioconférence quand la distance l'exige. Pour la mise en production, un accès VPN à votre environnement suffit.
Décrivez votre problématique en quelques lignes. Nous vous répondons sous 24 heures avec une première évaluation de faisabilité.
