Détail de chaque service
Analyse prédictive et modélisation
Nous construisons des modèles statistiques et de machine learning qui anticipent des événements futurs à partir de vos données historiques. Prévision de la demande, estimation du risque de défaut de paiement, anticipation des pannes d'équipement : le champ d'application dépend de vos données et de vos objectifs métier.
Le travail commence par un nettoyage et une exploration de vos données. Nous testons plusieurs algorithmes (forêts aléatoires, gradient boosting, réseaux de neurones selon le cas) et retenons celui qui offre le meilleur compromis entre précision et explicabilité. Vous recevez un tableau de bord qui affiche les prédictions et les métriques de performance du modèle.
- Audit et nettoyage des données (2 semaines)
- Prototypage et sélection d'algorithme (3 à 6 semaines)
- Intégration dans votre système existant (ERP, CRM, BI)
- Tableau de bord de suivi en temps réel
- Trois mois de maintenance et d'ajustement inclus
Automatisation par traitement du langage naturel
Les e-mails, tickets support, contrats et factures contiennent des informations que vos employés extraient manuellement chaque jour. Nous automatisons cette extraction grâce à des modèles de traitement du langage naturel (NLP) entraînés sur vos propres documents.
Concrètement, le modèle lit un document entrant, en extrait les champs pertinents (montant, date, numéro de référence, catégorie de problème) et les injecte dans votre logiciel métier. Pour les tickets support, il identifie aussi le niveau d'urgence et propose un brouillon de réponse que l'agent peut valider ou modifier.
Nous travaillons en français, néerlandais et anglais. Les modèles multilingues que nous utilisons gèrent les trois langues dans un même pipeline, ce qui est pratique pour les entreprises bruxelloises dont les clients écrivent dans différentes langues.
- Analyse de vos flux documentaires actuels
- Annotation et entraînement sur vos données réelles
- Connexion à votre CRM, ERP ou helpdesk via API
- Gestion multilingue (FR, NL, EN)
- Rapport de précision mensuel pendant six mois
Vision par ordinateur
Contrôle qualité sur chaîne de production, comptage de personnes dans un espace commercial, lecture automatique de plaques d'immatriculation : la vision par ordinateur transforme des flux vidéo ou des images en données exploitables.
Nous installons des caméras (ou utilisons celles que vous avez déjà) et développons un modèle de détection d'objets adapté à votre cas. Pour un projet de contrôle qualité dans l'agroalimentaire, par exemple, le modèle analyse chaque produit sur le convoyeur et signale les défauts visuels (forme, couleur, emballage endommagé) en moins de 200 millisecondes.
Le traitement se fait localement, sur un serveur installé dans vos locaux. Aucune image ne quitte votre réseau, ce qui simplifie la conformité RGPD et réduit la latence.
- Étude de faisabilité avec vos images existantes
- Collecte et annotation d'un jeu de données d'entraînement
- Développement et optimisation du modèle de détection
- Installation du serveur de traitement sur site
- Formation de votre équipe technique à la maintenance
Formation et ateliers pratiques
Votre équipe data veut monter en compétences sur le machine learning sans passer par un cursus universitaire de deux ans ? Nos ateliers de un à cinq jours sont conçus pour des professionnels qui ont déjà des bases en programmation Python et en statistiques.
Chaque atelier alterne entre théorie (30 %) et exercices pratiques (70 %). Les exercices portent sur vos propres données quand c'est possible, ce qui vous permet de repartir avec un prototype fonctionnel à la fin de la formation.
Nous proposons quatre modules : introduction au machine learning supervisé, traitement du langage naturel, séries temporelles et prévision, et déploiement de modèles en production. Vous pouvez choisir un seul module ou les combiner sur une semaine complète.
- Supports de cours et notebooks Jupyter fournis
- Exercices sur vos propres jeux de données
- Groupes de 4 à 12 participants maximum
- En présentiel à Bruxelles ou en visioconférence
- Attestation de participation
Comment se déroule un projet
Chaque mission suit un processus en quatre étapes. La durée totale varie de quatre semaines (pour un projet d'automatisation simple) à quatre mois (pour un système de vision par ordinateur industriel).
1. Audit des données
Nous examinons vos sources de données, leur qualité, leur volume et leur format. Cette phase dure deux semaines et se conclut par un rapport qui décrit les opportunités identifiées, les risques techniques et une estimation de coût pour la suite du projet.
2. Prototypage
Nous développons un premier modèle fonctionnel et le testons sur un échantillon de vos données. Vous pouvez voir les résultats intermédiaires chaque semaine lors d'un point de 30 minutes. Cette phase dure entre trois et six semaines.
3. Intégration
Le modèle validé est connecté à vos systèmes (ERP, CRM, base de données, application web). Nous travaillons avec votre équipe IT pour garantir que le déploiement respecte vos contraintes de sécurité et de performance. Comptez deux à quatre semaines.
4. Suivi et ajustement
Pendant trois mois après le déploiement, nous surveillons les performances du modèle et le réentraînons si nécessaire. Vous recevez un rapport mensuel avec les métriques clés : précision, rappel, temps de réponse et volume traité.
Tarifs indicatifs
Les prix ci-dessous sont des fourchettes HT. Le tarif exact dépend du volume de données, de la complexité du modèle et du niveau d'intégration requis. Nous établissons un devis détaillé après l'audit initial.
Audit initial
- Analyse de vos sources de données
- Identification des cas d'usage prioritaires
- Rapport écrit avec recommandations
- Présentation à votre équipe de direction
Projet standard
- Audit, prototypage et intégration inclus
- Tableau de bord de suivi
- 3 mois de maintenance post-déploiement
- Documentation technique complète
Formation
- Supports de cours et notebooks
- Exercices sur vos données
- Attestation de participation
- Suivi par e-mail pendant 1 mois