Python et scikit-learn
Pour les modèles tabulaires classiques : régression, classification, clustering. Rapide à mettre en place et facile à maintenir.
Les 5 étapes d'un projet
Un projet standard dure entre 6 et 12 semaines. Les projets plus simples (un seul modèle, données déjà structurées) peuvent être livrés en 4 semaines.
1
Appel de cadrage
Nous commençons par un appel vidéo de 30 minutes, gratuit et sans engagement. Vous nous décrivez votre activité, le problème que vous voulez résoudre et les données dont vous disposez. Nous posons des questions précises : combien de lignes de données ? Quel format ? Qui utilisera le résultat final au quotidien ?
Durée : 30 minutes
Livrable : Compte-rendu écrit avec notre première évaluation de faisabilité, envoyé par e-mail sous 24 heures.
Coût : Gratuit
Livrable : Compte-rendu écrit avec notre première évaluation de faisabilité, envoyé par e-mail sous 24 heures.
Coût : Gratuit
2
Audit et exploration des données
Si le projet semble réalisable, nous signons un accord de confidentialité et vous nous transmettez un échantillon de vos données. Notre équipe analyse la qualité, la complétude et la cohérence de ces données. Nous identifions les colonnes manquantes, les doublons, les valeurs aberrantes. Ce travail prend généralement entre 3 et 5 jours ouvrables.
Durée : 3 à 5 jours
Livrable : Rapport d'exploration avec statistiques descriptives, visualisations et recommandations de nettoyage.
Coût : Inclus dans le forfait Diagnostic (1 900 €) ou dans le projet sur mesure
Livrable : Rapport d'exploration avec statistiques descriptives, visualisations et recommandations de nettoyage.
Coût : Inclus dans le forfait Diagnostic (1 900 €) ou dans le projet sur mesure
3
Développement du modèle
C'est la phase technique. Nous sélectionnons les algorithmes adaptés à votre problème : régression, classification, séries temporelles, traitement du langage naturel ou vision par ordinateur. Nous testons plusieurs approches, comparons leurs performances sur vos données et retenons celle qui offre le meilleur rapport précision/coût de calcul.
Pendant cette phase, nous organisons un point hebdomadaire de 20 minutes pour vous montrer les résultats intermédiaires. Vous pouvez ainsi valider la direction prise et demander des ajustements avant que le développement ne soit trop avancé.
Durée : 2 à 6 semaines selon la complexité
Livrable : Prototype fonctionnel avec métriques de performance (précision, rappel, erreur moyenne) documentées.
Coût : Inclus dans le projet sur mesure
Livrable : Prototype fonctionnel avec métriques de performance (précision, rappel, erreur moyenne) documentées.
Coût : Inclus dans le projet sur mesure
4
Intégration et déploiement
Le modèle validé est intégré dans votre environnement technique. Concrètement, cela signifie que nous créons une API ou un connecteur qui relie le modèle à vos outils existants : votre ERP, votre CRM, votre base de données ou un simple tableur partagé. Nous configurons aussi un tableau de bord pour que vos équipes puissent consulter les prédictions et les résultats sans passer par un terminal.
Nous déployons le modèle sur un serveur sécurisé (hébergé en Belgique ou dans l'UE) et mettons en place un système de monitoring : si la performance du modèle se dégrade, nous recevons une alerte automatique.
Durée : 1 à 2 semaines
Livrable : Modèle en production, documentation technique, accès au tableau de bord.
Coût : Inclus dans le projet sur mesure
Livrable : Modèle en production, documentation technique, accès au tableau de bord.
Coût : Inclus dans le projet sur mesure
5
Formation et suivi
Nous formons vos collaborateurs à l'utilisation du tableau de bord et à l'interprétation des résultats. La session dure deux heures et peut se faire sur site à Liège ou par visioconférence. Nous remettons un guide utilisateur illustré.
Pendant les trois mois qui suivent la mise en production, nous corrigeons tout dysfonctionnement sans frais supplémentaires. Si vos données évoluent (nouveaux produits, nouvelle saisonnalité), nous ajustons le modèle. Au-delà de cette période, vous pouvez souscrire à notre formule d'accompagnement continu.
Durée : Formation de 2 heures + garantie de 3 mois
Livrable : Guide utilisateur, rapport mensuel de performance pendant la période de garantie.
Coût : Inclus dans le projet sur mesure
Livrable : Guide utilisateur, rapport mensuel de performance pendant la période de garantie.
Coût : Inclus dans le projet sur mesure
Les outils que nous utilisons
Nous choisissons nos outils en fonction du problème, pas l'inverse. Voici les technologies que nous maîtrisons le mieux.
PyTorch
Pour les réseaux de neurones profonds : traitement d'images, compréhension de texte, modèles de séries temporelles complexes.
PostgreSQL et dbt
Pour structurer, transformer et versionner vos données. Nous construisons des pipelines de données fiables qui alimentent les modèles automatiquement.
Docker et API REST
Chaque modèle est empaqueté dans un conteneur Docker et exposé via une API REST documentée. Cela facilite l'intégration avec n'importe quel système.
Pourquoi cette méthode fonctionne
Beaucoup de projets IA échouent parce que l'équipe technique construit un modèle sans comprendre le contexte métier. Le modèle est performant sur le papier mais inutilisable en pratique. Notre processus évite ce piège de deux manières.
D'abord, l'appel de cadrage et l'audit nous obligent à comprendre votre réalité avant d'écrire une seule ligne de code. Nous visitons vos locaux quand c'est possible. Nous parlons aux personnes qui utiliseront le résultat final, pas seulement à la direction.
Ensuite, les points hebdomadaires pendant le développement créent une boucle de rétroaction courte. Si un choix technique ne correspond pas à vos attentes, nous le corrigeons la semaine suivante, pas trois mois plus tard.
Le résultat : sur nos 38 projets livrés depuis 2021, 34 sont toujours en production aujourd'hui. Les quatre autres ont été remplacés par des versions améliorées que nous avons développées dans le cadre de notre accompagnement continu.
