Nous construisons des modèles d'apprentissage automatique qui résolvent des problèmes concrets : prédire la demande, détecter les anomalies, automatiser les tâches répétitives. Chaque solution est entraînée sur vos données, pas sur des jeux de données génériques.
Parlez-nous de votre projetNos projets se répartissent en quatre familles. Chacune repose sur des techniques différentes, et le choix dépend de votre volume de données, de votre infrastructure et du résultat attendu.
Régression, séries temporelles, gradient boosting : nous construisons des pipelines qui anticipent la demande, les pannes ou les comportements clients. Le temps moyen entre le premier atelier et la mise en production est de six semaines.
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage de pièces, lecture automatique de documents scannés. Nous utilisons des architectures convolutives (ResNet, EfficientNet) adaptées à des images de résolution industrielle, souvent avec moins de 500 exemples annotés grâce au transfer learning.
Classification de tickets, extraction d'entités dans des contrats, chatbots internes connectés à votre base documentaire. Nous travaillons avec des modèles de type transformer, fine-tunés sur votre vocabulaire métier, y compris en néerlandais et en français.
Un modèle ne sert à rien s'il reste dans un notebook. Nous intégrons les inférences dans vos flux existants via des API REST, des connecteurs cloud (Azure, GCP) ou des déclencheurs événementiels. Monitoring, alertes de dérive, re-training automatique : tout est inclus.
Nous passons deux à trois jours à explorer vos sources : bases SQL, fichiers Excel, logs applicatifs. L'objectif est de mesurer la qualité, le volume et la fraîcheur des données disponibles avant de promettre quoi que ce soit.
Quel indicateur voulez-vous améliorer ? De combien ? En combien de temps ? Nous formulons le problème comme une tâche de machine learning précise, avec une métrique de succès chiffrée.
En deux semaines, un premier modèle tourne sur un échantillon représentatif. Vous voyez les résultats, vous les contestez, nous itérons. Pas de rapport de 80 pages : un dashboard interactif.
Le modèle validé est conteneurisé, testé, documenté. Nous déployons sur votre infrastructure ou sur un cloud managé. Les temps de réponse cibles sont définis contractuellement.
Les données changent, les modèles vieillissent. Nous surveillons les performances chaque semaine et déclenchons un re-training quand la précision descend sous le seuil convenu.
Ce client basé à Anvers gérait 4 000 références avec des ruptures fréquentes le week-end. Nous avons entraîné un modèle XGBoost sur trois ans d'historique de ventes, croisé avec la météo et le calendrier scolaire belge.
Résultat : ruptures réduites de 38 % en quatre mois.
Un fabricant de composants automobiles à Liège perdait du temps avec des inspections visuelles manuelles. Nous avons déployé un modèle de détection d'objets (YOLOv8) entraîné sur 1 200 images annotées par leurs opérateurs.
Résultat : temps d'inspection divisé par cinq, taux de faux positifs inférieur à 2 %.
Décrivez-nous votre problème en quelques lignes. Nous vous répondons sous 48 heures avec une première analyse de faisabilité, sans engagement.
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