Nous construisons des modèles d'intelligence artificielle qui résolvent des problèmes précis : prévision de la demande, tri automatique de documents, détection d'anomalies sur chaîne de production. Basés à Charleroi, nous travaillons avec des entreprises belges et européennes depuis 2019.
Discutons de votre projet IA
Chaque projet commence par un problème métier, pas par un algorithme. Voici les domaines où nous intervenons le plus souvent.
Prévision de ventes, anticipation de pannes machines, scoring de risque crédit. Nous entraînons des modèles sur vos données historiques et les intégrons à vos outils existants (ERP, CRM, tableurs). Le temps moyen entre le premier atelier et un prototype fonctionnel : quatre semaines.
Extraction de données depuis des factures, bons de commande ou rapports médicaux. Nos pipelines de traitement du langage naturel (NLP) lisent, classent et routent vos documents sans intervention humaine. Un client logistique a réduit son temps de traitement de 72 % en trois mois.
Contrôle qualité visuel, comptage d'objets, lecture de plaques. Nous déployons des réseaux de neurones convolutifs sur caméras industrielles ou drones. Le modèle tourne en local sur GPU embarqué, sans dépendance cloud, ce qui garantit une latence inférieure à 40 ms par image.
Vous avez entendu parler de machine learning mais vous ne savez pas par où commencer ? Nous auditons vos données, évaluons la faisabilité technique et estimons le retour sur investissement avant d'écrire la moindre ligne de code. L'audit dure entre cinq et dix jours ouvrables selon la complexité.
Nous ne vendons pas de plateforme SaaS générique. Chaque solution est construite pour un contexte précis : vos données, vos contraintes réglementaires, votre infrastructure IT. Deux principes guident notre travail.
Le premier : la transparence du modèle. Nous privilégions des architectures interprétables (arbres de gradient, régressions régularisées) quand la performance le permet. Quand un réseau profond est nécessaire, nous ajoutons des couches d'explication (SHAP, Grad-CAM) pour que vos équipes comprennent chaque prédiction.
Le second : la propriété des données. Vos jeux de données restent chez vous. Nous travaillons sur site ou via un VPN dédié, et tous les artefacts (code, poids du modèle, documentation) vous appartiennent à la livraison.
Un cadre reproductible, pas un processus rigide. Chaque étape produit un livrable concret.
Atelier d'une demi-journée avec vos experts métier. Nous définissons la question précise à laquelle le modèle doit répondre, les métriques de succès et les contraintes (budget, délai, RGPD).
Analyse statistique, détection de biais, évaluation de la qualité. Si les données manquent, nous proposons une stratégie de collecte ou d'enrichissement. Durée habituelle : une à deux semaines.
Un premier modèle fonctionnel, testé sur un jeu de validation, avec un rapport de performance chiffré. Vous voyez des résultats avant de vous engager sur la suite.
Conteneurisation (Docker), pipeline CI/CD, monitoring des dérives de données. Le modèle tourne en production avec des alertes automatiques si la précision chute sous le seuil convenu.
Les données évoluent, le modèle aussi. Nous proposons un contrat de maintenance qui inclut un ré-entraînement trimestriel et un rapport de performance mensuel.
Les interrogations que nos clients posent le plus souvent avant de démarrer un projet.
Un audit de faisabilité démarre à 4 500 € HT. Un prototype complet se situe entre 12 000 et 35 000 € selon la complexité. L'industrialisation et le monitoring ajoutent un forfait mensuel à partir de 800 €. Nous fournissons toujours un devis détaillé après l'atelier de cadrage.
Cela dépend du cas d'usage. Pour un modèle de classification d'images, quelques centaines d'exemples annotés suffisent si l'on utilise le transfer learning. Pour de la prévision de séries temporelles, deux à trois ans d'historique donnent généralement de bons résultats. Nous évaluons la quantité nécessaire lors de l'exploration.
Oui. Nous signons un accord de confidentialité (NDA) avant tout échange de fichiers. Les données ne quittent jamais votre infrastructure sauf demande explicite de votre part. Nos postes de travail sont chiffrés et nous n'utilisons aucun service cloud tiers sans votre accord écrit.
Notre bureau est à Charleroi, mais nous avons des clients en France, aux Pays-Bas et au Luxembourg. Les ateliers de cadrage se font sur site ; le reste du projet peut se dérouler à distance via visioconférence et partage d'écran sécurisé.
Python reste notre langage principal (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow). Pour le déploiement, nous utilisons FastAPI, Docker et Kubernetes. Côté données, PostgreSQL, Apache Spark ou DuckDB selon le volume. Nous adaptons la pile technique à ce qui existe déjà chez vous.
Décrivez-nous votre problème en quelques lignes. Nous vous répondons sous 48 heures avec une première analyse et, si le projet s'y prête, une proposition d'atelier de cadrage.
Boulevard de l'Europe 262a, 6000 Charleroi, Wallonie, Belgique