Nous construisons des logiciels d'intelligence artificielle qui s'intègrent à vos outils existants, traitent vos données réelles et produisent des résultats mesurables. Pas de démonstrations spectaculaires qui s'effondrent en production.
Décrivez-nous votre projetChaque projet part d'un besoin opérationnel précis. Voici les quatre familles de solutions que nous livrons le plus souvent.
Extraction, classification et routage automatique de factures, contrats ou formulaires. Nos modèles de traitement du langage naturel lisent vos documents en néerlandais, français, allemand et anglais. Le temps de traitement d'une facture entrante passe en moyenne de 4 minutes à 8 secondes.
Nous entraînons des modèles sur vos données historiques de production, de ventes ou de capteurs IoT. L'objectif : anticiper les pannes, ajuster les stocks ou prévoir la demande à 12 semaines. Un client dans l'agroalimentaire a réduit ses pertes de matière première de 22 % en six mois grâce à un modèle de prévision de la demande.
Vous avez déjà un modèle ou un prototype Jupyter Notebook qui fonctionne sur le poste d'un data scientist ? Nous le transformons en API fiable, conteneurisée, monitorée, avec des tests automatisés et un pipeline de réentraînement. Temps moyen de mise en production : trois semaines.
Pas un chatbot générique. Un assistant qui connaît votre catalogue, vos procédures internes et vos tarifs. Il répond aux questions des clients ou des employés en s'appuyant sur votre base documentaire, avec des réponses vérifiables et traçables. Nous utilisons des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour limiter les hallucinations.
Un ingénieur passe une demi-journée dans vos locaux ou en visioconférence. Il observe le processus à automatiser, pose des questions aux opérateurs et identifie les données disponibles. Ce diagnostic est gratuit.
Nous rédigeons un document de cadrage : objectif mesurable, données nécessaires, architecture technique proposée, budget estimé et délai. Vous recevez ce document sous cinq jours ouvrables.
En deux à quatre semaines, nous livrons un prototype testable sur vos propres données. Vous pouvez le manipuler, le critiquer, le casser. C'est le moment de corriger le cap avant d'investir davantage.
Le prototype validé devient un logiciel de production : conteneurs Docker, monitoring Prometheus, alertes en cas de dérive du modèle, documentation technique. Nous déployons sur votre cloud (Azure, AWS, GCP) ou sur vos serveurs internes.
Chaque mois, nous analysons les performances du modèle. Si la précision baisse ou si vos données évoluent, nous réentraînons. Vous recevez un rapport mensuel avec les métriques clés et les actions prises.
Le diagnostic initial est offert. Un prototype fonctionnel démarre à 8 000 € pour un cas simple (classification de documents, par exemple). Un projet complet avec industrialisation et six mois de suivi se situe généralement entre 25 000 et 80 000 €, selon la complexité des données et l'intégration requise. Nous fournissons toujours un devis fixe après le cadrage.
Toutes les données restent dans votre infrastructure ou dans un environnement cloud dédié dont vous êtes le seul propriétaire. Nous signons un accord de traitement des données (DPA) conforme au RGPD avant tout échange de fichiers. Nos ingénieurs travaillent via des connexions VPN chiffrées et n'extraient jamais de données sur leurs postes personnels.
Non. La majorité de nos clients n'ont pas de data scientist en interne. Nous formons un référent technique de votre côté pour qu'il puisse surveiller les tableaux de bord et escalader les alertes. Si vous avez déjà une équipe data, nous travaillons en binôme avec elle et transférons progressivement la maintenance.
Python (PyTorch, scikit-learn, LangChain), FastAPI pour les services web, Docker et Kubernetes pour le déploiement, PostgreSQL ou MongoDB selon le cas. Pour les modèles de langage, nous utilisons des modèles open source (Mistral, Llama) ou les API d'OpenAI et Anthropic quand le client l'autorise. Le choix dépend des contraintes de latence, de coût et de souveraineté des données.
Notre bureau est à Gand, mais nous avons des clients aux Pays-Bas, en France et en Allemagne. Le diagnostic terrain peut se faire en visioconférence. Pour les projets qui nécessitent un accès physique à l'infrastructure, nous nous déplaçons dans un rayon de 400 km autour de Gand.
Décrivez-nous en quelques lignes ce que vous cherchez à automatiser ou à prédire. Nous revenons vers vous sous 48 heures avec une première analyse.
Porte Ed 52 bis, 9000 Ghent, Flanders, Belgium