Nous construisons des modèles d'IA spécifiques à vos données, vos processus et vos contraintes réglementaires. Pas de solution générique : chaque algorithme est entraîné sur votre réalité opérationnelle, testé avec vos équipes et déployé dans votre infrastructure existante.
Parlez-nous de votre projet
Pendant deux à cinq jours, nous auditons vos sources : bases SQL, fichiers Excel, flux API, documents PDF. L'objectif est de mesurer la qualité, le volume et la fraîcheur des données disponibles. Nous identifions aussi les biais potentiels avant même de parler de modèle.
En trois semaines, nous livrons un prototype testable. Ce n'est pas une démo statique : c'est un modèle entraîné sur un échantillon de vos données réelles, avec une interface minimale que vos collaborateurs peuvent utiliser. Vous voyez les résultats, vous les contestez, nous ajustons.
Votre équipe métier teste le prototype pendant deux semaines. Chaque retour est consigné et priorisé. Nous recalibrons le modèle, ajoutons des garde-fous et documentons les cas limites. Cette phase réduit de 60 % les surprises en production.
Le modèle final est intégré dans votre environnement, que ce soit Azure, AWS, un serveur on-premise ou un simple conteneur Docker. Nous formons deux référents internes au monitoring et à la ré-entraînement périodique. Vous gardez la main.
Cinq domaines dans lesquels nous avons accumulé une expérience mesurable. Si votre besoin ne figure pas dans cette liste, contactez-nous quand même : nous vous dirons honnêtement si nous sommes les bons interlocuteurs.
Prévision de la demande, scoring de risque crédit, estimation de durée de vie d'un équipement. Nous travaillons avec des séries temporelles, de la régression et des forêts aléatoires selon le contexte. Précision typique : 85 à 93 % sur les jeux de validation croisée.
Extraction automatique de données depuis des factures, contrats, bons de commande ou rapports médicaux. Nous combinons OCR, NLP et des règles métier pour transformer un PDF en données structurées exploitables par votre ERP ou votre CRM.
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage d'objets sur images aériennes, détection d'anomalies visuelles. Nos modèles tournent sur GPU ou sur des cartes edge comme Jetson Nano pour du temps réel en usine.
Chatbots internes pour le support RH, assistants de recherche documentaire, agents de qualification de leads. Nous utilisons des modèles de langage (LLM) avec RAG (retrieval-augmented generation) pour ancrer les réponses dans vos documents internes et limiter les hallucinations.
Vous avez déjà un modèle en production mais vous doutez de sa fiabilité, de sa conformité au AI Act européen ou de ses biais ? Nous auditons le pipeline complet : données d'entraînement, architecture, métriques de performance et documentation technique.
Notre équipe compte douze personnes : six ingénieurs machine learning, deux spécialistes en données, un architecte cloud, une juriste spécialisée en protection des données et deux chefs de projet. Nous parlons français, néerlandais, anglais et allemand.
Chaque projet est piloté par un binôme technique et métier. Le chef de projet connaît votre secteur, l'ingénieur connaît les algorithmes. Ils se parlent tous les jours, et vous recevez un point d'avancement chaque vendredi à 16 h.
Nous refusons environ un projet sur quatre. Si vos données ne sont pas prêtes, si le cas d'usage ne justifie pas l'investissement ou si un outil existant fait déjà le travail, nous vous le disons. C'est plus utile qu'une facture.
Un prototype coûte entre 8 000 et 25 000 euros selon la complexité des données. Le déploiement complet, incluant l'intégration et la formation, se situe entre 30 000 et 120 000 euros. Nous facturons au forfait après le diagnostic initial, jamais en régie ouverte.
Ça dépend du problème. Pour de la classification d'images, quelques centaines d'exemples annotés suffisent grâce au transfer learning. Pour de la prévision de demande, il faut au minimum 18 mois d'historique. Le diagnostic initial sert précisément à répondre à cette question pour votre cas.
Vous. Le code source, les poids du modèle, la documentation et les scripts de ré-entraînement vous appartiennent intégralement. Nous ne conservons aucune copie de vos données après la livraison.
Notre juriste participe au diagnostic initial pour identifier la catégorie de risque de votre système selon le AI Act. Nous documentons chaque décision de conception dans un registre technique conforme à l'article 11 du règlement. Pour le RGPD, nous réalisons une analyse d'impact (DPIA) quand le traitement le requiert.
Le diagnostic de données est exactement conçu pour ça. Il dure moins d'une semaine, coûte un forfait fixe de 2 500 euros et se termine par un rapport qui vous dit si le projet vaut la peine d'être poursuivi. Aucune obligation de continuer avec nous.
Décrivez-nous le problème que vous voulez résoudre. Pas besoin de jargon technique : dites-nous ce qui bloque, ce qui prend trop de temps ou ce que vous aimeriez prédire. Nous revenons vers vous sous 48 heures ouvrables.