Questions générales
Le diagnostic initial de deux semaines est gratuit. Nous l'offrons parce qu'il nous permet de comprendre votre contexte et de proposer un devis réaliste. Les projets de prototype démarrent à partir de 8 000 euros. Un déploiement complet, incluant l'intégration dans votre système existant et la formation de vos équipes, se situe généralement entre 25 000 et 120 000 euros selon la complexité du modèle, le volume de données à traiter et le nombre de systèmes à connecter. Nous facturons par phase : vous validez chaque étape avant de passer à la suivante.
L'audit terrain dure deux semaines. Le prototype est livré trois à cinq semaines après la fin de l'audit. Vous disposez donc d'un premier modèle fonctionnel, testé sur vos données réelles, en sept semaines au maximum. Le déploiement complet prend ensuite entre quatre et douze semaines supplémentaires, selon le nombre d'intégrations nécessaires avec vos outils existants (ERP, CRM, bases de données internes).
Oui. Nous hébergeons les données sur des serveurs situés en Belgique ou, si vous le préférez, dans un autre pays de l'Union européenne. Aucune donnée n'est transférée hors de l'UE sans votre accord écrit explicite. Avant chaque déploiement, nous réalisons une analyse d'impact sur la protection des données (AIPD) et vous fournissons le rapport complet pour vos dossiers de conformité RGPD.
Non. Environ la moitié de nos clients sont des PME sans équipe IT dédiée. Nous prenons en charge l'infrastructure technique : serveurs, bases de données, mise en production. Si vous avez un responsable informatique, nous collaborons avec lui pour respecter vos politiques de sécurité et vos choix technologiques. Si vous n'en avez pas, nous gérons tout et vous formons à l'utilisation quotidienne de l'outil livré.
Nos modèles sont principalement développés en Python, avec des bibliothèques comme PyTorch et scikit-learn. Pour le traitement du langage naturel, nous utilisons des modèles de type transformer, souvent des versions spécialisées de CamemBERT pour le français. La vision par ordinateur repose sur des architectures de réseaux convolutifs (ResNet, EfficientNet) adaptées à chaque cas d'usage. L'infrastructure de production tourne sur des conteneurs Docker déployés sur des serveurs Linux. Nous choisissons la technologie en fonction du problème, pas l'inverse.
Questions techniques et pratiques
Aucun modèle n'est parfait. Nous définissons avec vous un seuil de précision acceptable avant le déploiement. Par exemple, pour un système de tri de courriels, un taux de classification correcte de 94 % peut être suffisant si les erreurs sont facilement repérables par un opérateur humain. Chaque mois, nous mesurons la performance réelle du modèle sur vos données de production. Si la précision descend sous le seuil convenu, nous ré-entraînons le modèle avec les nouvelles données accumulées. Ce suivi est inclus dans le contrat pendant les douze premiers mois.
Cela dépend du type de problème. Pour de la classification de documents, quelques centaines d'exemples annotés suffisent souvent pour un premier prototype. Un modèle de prévision de la demande a besoin d'au moins 18 mois d'historique de ventes pour produire des résultats fiables. Si vos données sont insuffisantes, nous pouvons utiliser des techniques de transfert d'apprentissage : un modèle pré-entraîné sur un grand corpus est affiné avec vos données spécifiques, ce qui réduit considérablement le volume nécessaire.
Oui, c'est même notre mode de fonctionnement habituel. Nous exposons les modèles via une API REST sécurisée que votre logiciel appelle pour obtenir des prédictions ou des classifications. Si vous utilisez SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics ou un ERP développé en interne, nous développons les connecteurs nécessaires. L'objectif est que vos collaborateurs continuent à travailler dans leurs outils habituels, avec l'intelligence artificielle qui tourne en arrière-plan.
Vous. Le contrat prévoit que le modèle entraîné, le code source spécifique à votre projet et la documentation technique vous appartiennent intégralement à la livraison finale. Nous conservons le droit d'utiliser les méthodes génériques (pas vos données) dans d'autres projets, mais le modèle lui-même, entraîné sur vos données, est votre propriété exclusive.
Chaque déploiement inclut une formation pratique de deux jours pour les utilisateurs principaux. Cette formation couvre l'utilisation quotidienne de l'outil, l'interprétation des résultats et la procédure à suivre quand le modèle produit un résultat inattendu. Pour les équipes techniques, nous proposons une formation complémentaire de trois jours sur la maintenance du modèle : comment surveiller les métriques de performance, comment déclencher un ré-entraînement et comment modifier les paramètres de base sans intervention de notre part.
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