Automatisation documentaire
Chaque jour, vos employés ouvrent des dizaines de documents : factures fournisseurs, bons de commande, contrats, courriers de réclamation. Ils en extraient manuellement les informations clés pour les saisir dans un logiciel de gestion. Ce travail répétitif prend du temps et génère des erreurs de frappe.
Nous entraînons un modèle de reconnaissance optique et de traitement du langage naturel spécifique à vos types de documents. Le système identifie les champs pertinents (montant, date, référence client, clauses contractuelles) et les injecte directement dans votre ERP, CRM ou base de données interne via une API sécurisée.
Le taux de précision observé chez nos clients oscille entre 94 % et 98 %, selon la qualité des scans et la variété des mises en page. Les documents que le modèle ne parvient pas à traiter avec certitude sont signalés à un opérateur humain pour validation. Résultat concret : un cabinet d'avocats de 25 personnes a économisé 14 heures de saisie par semaine, et un grossiste alimentaire a divisé par trois le délai de traitement de ses factures entrantes.
Analyse prédictive
Vos historiques de ventes, vos logs de production, vos données CRM contiennent des tendances que l'œil humain ne repère pas toujours. Nous construisons des modèles statistiques et des réseaux de neurones qui exploitent ces historiques pour anticiper la demande, scorer des prospects ou détecter des anomalies financières.
Un exemple concret : pour un e-commerçant belge vendant du matériel de bureau, nous avons développé un modèle de prévision de la demande à 12 semaines. Le modèle intègre les ventes passées, la saisonnalité, les promotions planifiées et les données météo (qui influencent les livraisons). Après six mois d'utilisation, le surstockage a baissé de 22 % et les ruptures de stock de 31 %.
Côté technique, nous travaillons principalement avec des modèles gradient boosting (XGBoost, LightGBM) pour les données tabulaires et des architectures transformer pour les séries temporelles longues. Le choix dépend du volume de données disponible et de la fréquence de mise à jour souhaitée.
Chatbots et assistants conversationnels
Un assistant IA entraîné sur votre documentation interne peut répondre aux questions de vos clients ou de vos collaborateurs, 24 heures sur 24, dans les trois langues nationales belges plus l'anglais. Il ne s'agit pas d'un simple arbre de décision : le modèle comprend des reformulations, gère le contexte d'une conversation à plusieurs tours et sait quand transférer l'échange à un agent humain.
Nous utilisons des modèles de langage de grande taille, affinés sur votre corpus (FAQ, manuels produits, tickets de support résolus). Le déploiement se fait sur votre site web, votre application mobile ou votre canal Teams/Slack. Le temps moyen de mise en production est de quatre à six semaines, formation de l'équipe incluse.
Chez un opérateur télécom régional, notre chatbot traite 1 200 conversations par semaine avec un taux de résolution au premier contact de 74 %. Les demandes restantes sont redirigées vers le support humain avec un résumé automatique de la conversation, ce qui réduit le temps de traitement de l'agent de 40 %.
Vision par ordinateur
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage d'objets sur des images aériennes, lecture automatique de plaques d'immatriculation : la vision par ordinateur couvre un large éventail de cas d'usage industriels.
Nous développons des modèles de détection et de classification d'images adaptés à votre environnement. L'entraînement nécessite un jeu de données annoté ; si vous n'en disposez pas, nous organisons la collecte et l'annotation avec votre équipe. Un projet typique de contrôle qualité visuel démarre avec 500 à 2 000 images annotées et atteint une précision exploitable en production après trois itérations d'entraînement.
Pour un fabricant de pièces métalliques à Liège, notre modèle détecte les micro-fissures sur des photos haute résolution prises en fin de chaîne. Le taux de détection atteint 96,3 %, contre 88 % pour l'inspection visuelle humaine sur le même lot test. Les pièces suspectes sont automatiquement déviées vers un poste de vérification manuelle.
Notre processus en cinq étapes
Chaque projet suit le même cadre méthodologique, que nous adaptons en durée et en profondeur selon la complexité du cas d'usage.
Audit gratuit
Deux heures de discussion et d'exploration de vos données. Nous identifions les cas d'usage à fort impact et écartons ceux pour lesquels l'IA n'apporterait pas de gain mesurable.
Cadrage et devis
Nous rédigeons un document de spécification avec le périmètre exact, les livrables, le calendrier et le budget. Vous validez avant tout démarrage.
Développement du modèle
Préparation des données, entraînement, évaluation. Nous itérons jusqu'à atteindre les seuils de performance définis dans le cadrage.
Intégration et tests
Le modèle est connecté à vos systèmes existants via API. Nous testons en conditions réelles avec un échantillon de données de production.
Formation et suivi
Votre équipe apprend à utiliser et à surveiller le système. Nous assurons un suivi post-livraison dont la durée dépend du forfait choisi.
Technologies que nous utilisons
Nous ne sommes liés à aucun éditeur. Le choix technologique dépend du problème, pas de nos préférences. Voici les outils que nous employons le plus souvent :
- Python (PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers) pour l'entraînement des modèles
- FastAPI et Flask pour les microservices d'inférence
- Docker et Kubernetes pour le déploiement conteneurisé
- PostgreSQL et Elasticsearch pour le stockage et la recherche de données
- AWS SageMaker, Azure ML ou serveurs on-premise selon votre infrastructure
- Tesseract et PaddleOCR pour la reconnaissance optique de caractères
Tout le code source vous appartient. Nous documentons chaque composant et fournissons un guide de maintenance pour que votre équipe technique puisse intervenir de manière autonome après la fin du projet.