Modèles prédictifs
Prévision de la demande, scoring de leads, détection de churn. Nous entraînons des modèles sur vos données historiques et les exposons via une API REST sécurisée.
- Délai moyen : 6 semaines
- Livrable : modèle + dashboard de suivi
Diagnostic gratuit
Votre organisation est-elle prête pour l'Artificial Intelligence ?
Avant d'investir dans un modèle prédictif ou un chatbot, il faut savoir où vous en êtes. Cochez les affirmations qui correspondent à votre situation. Le score s'affiche en temps réel.
« Nous avons réalisé ce diagnostic avec trois de nos clients industriels en région wallonne. Deux d'entre eux ont découvert qu'ils disposaient déjà de 80 % des données nécessaires pour automatiser leur contrôle qualité. »
— Équipe airesourcegenius, retour terrain 2025Checklist de maturité IA
Cochez chaque point qui décrit votre situation actuelle. Le compteur se met à jour automatiquement.
Score : 0 / 8
Cochez les cases pour voir votre niveau de maturité.
Carte des capacités
Ce que nous déployons concrètement
Chaque projet commence par un audit de deux jours sur site ou en visioconférence. Nous cartographions vos flux de données, identifions les goulots d'étranglement et proposons un plan d'action en 5 livrables.
Notre équipe bruxelloise travaille avec Python, PyTorch et les API d'OpenAI, mais aussi avec des outils low-code quand le contexte s'y prête. Le choix technologique dépend de vos contraintes, pas de nos préférences.
Traitement du langage naturel
Classification de tickets, extraction d'entités dans des contrats, résumé automatique de comptes-rendus. Nous fine-tunons des LLM ou utilisons du RAG selon le volume de données.
- Langues : français, néerlandais, anglais
- Intégration CRM ou ERP possible
Vision par ordinateur
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage d'objets en entrepôt, lecture automatique de documents scannés. Caméras industrielles ou smartphones.
- Précision cible : > 95 %
- Déploiement edge ou cloud
Automatisation intelligente
Connexion de modèles IA à vos workflows existants via Zapier, Make ou des scripts Python sur mesure. L'objectif : supprimer les tâches à faible valeur ajoutée sans remplacer vos outils.
- ROI mesurable dès le premier mois
Conseil et formation
Ateliers de sensibilisation pour les équipes métier, formation technique pour vos développeurs, accompagnement stratégique pour la direction. Formats d'une demi-journée à cinq jours.
- Sur site à Bruxelles ou en distanciel
- Supports de cours inclus
Parcours type d'un projet IA
Chaque engagement suit un cadre adaptable. Voici les étapes habituelles, de la prise de contact au suivi post-déploiement.
Appel de cadrage (30 min)
Nous écoutons votre problème métier, pas votre souhait technologique. Si l'IA n'est pas la bonne réponse, nous vous le disons.
Audit de données (2 jours)
Inventaire des sources, évaluation de la qualité, identification des biais potentiels. Rapport écrit avec recommandations.
Prototype fonctionnel (3 à 6 semaines)
Un premier modèle testable sur un échantillon réel. Vous voyez les résultats avant de vous engager sur la suite.
Intégration et tests (2 à 4 semaines)
Connexion à vos systèmes, tests de charge, validation métier. Nous documentons chaque endpoint et chaque seuil de décision.
Mise en production et monitoring
Déploiement progressif avec alertes automatiques en cas de dérive du modèle. Contrat de maintenance optionnel sur 12 mois.
« Le prototype a été livré en quatre semaines. Nous avons réduit de 35 % le temps de classification de nos factures fournisseurs dès le premier mois. »
— Responsable achats, entreprise logistique à Liège
Retour d'expérience
Pourquoi nos clients reviennent
La plupart de nos missions durent entre deux et quatre mois. Après le déploiement, 7 clients sur 10 nous confient un second cas d'usage dans les six mois qui suivent.
Ce n'est pas un hasard. Nous livrons un code documenté, des modèles reproductibles et un transfert de compétences réel. Votre équipe peut itérer sans nous. Quand elle choisit de nous rappeler, c'est pour aller plus loin, pas pour corriger ce qui a été fait.
Questions fréquentes avant de démarrer
Faut-il une équipe data en interne ?
Non. Nous pouvons assurer l'intégralité du développement et du déploiement. En revanche, il nous faut un interlocuteur métier qui connaît les données et peut valider les résultats. Un profil technique en interne accélère le projet mais n'est pas un prérequis.
Combien coûte un premier projet ?
Un audit de données démarre à 2 500 €. Un prototype fonctionnel se situe entre 8 000 € et 25 000 € selon la complexité. Nous fournissons un devis détaillé après l'appel de cadrage, sans engagement.
Nos données restent-elles confidentielles ?
Oui. Nous signons un accord de confidentialité (NDA) avant tout échange de données. Les modèles sont entraînés sur une infrastructure cloud européenne (AWS eu-west-1 ou Azure West Europe) et les données ne quittent jamais l'UE sauf demande explicite de votre part.
Quelle est la différence entre IA générative et IA prédictive ?
L'IA prédictive analyse des données passées pour anticiper un événement futur : churn, panne, pic de demande. L'IA générative produit du contenu nouveau : texte, image, code. Les deux sont utiles, mais pas pour les mêmes cas d'usage. Nous vous aidons à choisir.
Peut-on commencer petit et élargir ensuite ?
C'est exactement ce que nous recommandons. Un pilote ciblé sur un seul processus permet de mesurer le ROI rapidement et de convaincre les parties prenantes internes avant d'industrialiser.
Prise de contact
Décrivez votre projet en quelques lignes
Nous répondons sous 48 heures ouvrables. Si votre demande est urgente, appelez-nous directement.
Coordonnées directes
Rue Latifa 664/2, 1000 Brussels, Brussels-Capital Region, Belgium
Vous hésitez encore ? Réservez un appel de cadrage de 30 minutes, sans engagement. Nous vous dirons franchement si l'IA peut résoudre votre problème.
+32 2 144 71 99