Nous avions accumulé trois ans de données clients sans jamais les exploiter. Precision AI Tech a construit un modèle de scoring en six semaines qui a réduit notre taux de désabonnement de 18 % au premier trimestre. — Directrice CRM, logistique portuaire, Anvers
Le diagnostic initial a révélé que 40 % de nos données étaient inutilisables en l'état. Leur équipe a nettoyé, restructuré et livré un pipeline fonctionnel avant même de parler de modèle prédictif. Approche rare. — CTO, scale-up fintech, Bruxelles
Après deux prestataires qui avaient promis des résultats « en quelques jours », on avait perdu confiance dans l'IA. Precision AI Tech a posé un calendrier réaliste, tenu chaque jalon, et le système tourne depuis quatorze mois sans intervention. — Responsable innovation, industrie alimentaire, Gand
Artificial Intelligence appliquée, sans promesses creuses
Precision AI Tech conçoit des systèmes d'intelligence artificielle qui résolvent des problèmes concrets : prédire la demande sur une chaîne logistique, détecter des anomalies dans un flux financier, automatiser le tri de documents juridiques. Nous travaillons depuis Gand avec des entreprises belges et européennes, de la PME industrielle au groupe coté.
Chaque projet commence par un diagnostic de faisabilité. Pas de maquette PowerPoint : nous auditons vos données, évaluons leur qualité, identifions les cas d'usage où l'IA apporte un gain mesurable, et écartons ceux où elle n'en apporte pas. Ce filtre évite les budgets gaspillés.
Carte des capacités
| Domaine | Ce que nous faisons | Exemple concret | Durée type |
|---|---|---|---|
| Diagnostic data | Audit de qualité, cartographie des sources, rapport de faisabilité AI | Audit de 2,3 millions de lignes CRM pour un distributeur pharmaceutique | 2 à 4 semaines |
| Modélisation prédictive | Régression, classification, séries temporelles, scoring | Prédiction de la demande hebdomadaire pour 1 200 références produit | 6 à 10 semaines |
| Traitement du langage | Extraction d'entités, résumé automatique, classification de textes | Tri automatique de 15 000 courriers entrants par mois pour un assureur | 8 à 12 semaines |
| Vision par ordinateur | Détection d'objets, contrôle qualité visuel, OCR avancé | Inspection de soudures sur ligne de production automobile | 10 à 16 semaines |
| Intégration et MLOps | Déploiement API, monitoring de modèles, retraining automatisé | Pipeline CI/CD pour un modèle de détection de fraude en temps réel | 4 à 8 semaines |
Parcours d'un projet type
- Prise de contact. Vous décrivez votre problème métier par téléphone ou par e-mail. Nous posons des questions sur vos données, vos systèmes existants et vos contraintes réglementaires.
- Diagnostic de faisabilité. Nous accédons à un échantillon de vos données, évaluons leur volume, leur qualité et leur structure. Livrable : un rapport écrit avec recommandation go/no-go.
- Cadrage technique. Définition du périmètre, choix de l'architecture, estimation du calendrier. Vous recevez un devis détaillé poste par poste.
- Développement itératif. Sprints de deux semaines avec démo à chaque itération. Vous voyez le modèle progresser et pouvez ajuster les priorités.
- Validation et déploiement. Tests sur données réelles, intégration dans votre environnement, documentation technique complète.
- Suivi post-livraison. Monitoring des performances du modèle pendant trois mois inclus. Retraining planifié si les données évoluent.
Pourquoi certaines entreprises échouent avec l'IA
Le problème n'est presque jamais l'algorithme. Dans la majorité des cas que nous auditons, l'échec vient de données mal préparées, d'un objectif métier imprécis ou d'une absence de pipeline de déploiement.
Un modèle de machine learning brillant en notebook Jupyter ne vaut rien s'il ne tourne pas en production, alimenté par des données fraîches, avec des alertes quand sa précision dérive. C'est la partie que beaucoup de prestataires négligent.
Nous consacrons environ 30 % du budget de chaque projet au nettoyage de données et à l'infrastructure MLOps. Ce ratio peut sembler élevé. Il explique pourquoi nos modèles tiennent dans la durée.
Questions fréquentes
Quel volume de données faut-il pour démarrer un projet ?
Cela dépend du cas d'usage. Pour un modèle de classification de textes, quelques milliers d'exemples annotés suffisent souvent. Pour de la prédiction de séries temporelles, nous demandons au minimum deux ans d'historique. Le diagnostic initial permet de trancher.
Travaillez-vous avec des données sensibles (santé, finance) ?
Oui. Nous appliquons les exigences du RGPD et, selon le secteur, les normes spécifiques (pseudonymisation, chiffrement au repos, accès restreint). Nos environnements de développement sont hébergés en Belgique ou dans l'UE.
Combien coûte un projet AI ?
Un diagnostic de faisabilité démarre à 3 500 €. Un projet complet de modélisation et déploiement se situe généralement entre 25 000 € et 120 000 €, selon la complexité. Nous fournissons un devis fixe après le cadrage technique.
Proposez-vous de la formation pour nos équipes internes ?
Nous formons vos data analysts ou développeurs à l'utilisation et à la maintenance du modèle livré. Ce transfert de compétences est inclus dans chaque projet. Des ateliers plus larges sur les fondamentaux du machine learning sont disponibles sur demande.
Que se passe-t-il si le modèle ne donne pas les résultats attendus ?
Le diagnostic de faisabilité existe précisément pour réduire ce risque. Si, malgré cela, les performances en production s'écartent significativement des objectifs convenus, nous itérons sans surcoût pendant la période de suivi post-livraison.
Notre ancrage à Gand
Nos bureaux se trouvent au Parvis au Bois de Construction 760/2, 9000 Ghent, Flanders, Belgium, à dix minutes à pied de Gent-Sint-Pieters. Ce n'est pas anecdotique : la proximité avec l'écosystème tech flamand, l'Université de Gand et les pôles de recherche en IA de la région nous donne accès à des profils pointus et à des collaborations académiques.
Nous intervenons sur site chez nos clients quand le projet le requiert (accès restreint aux données, ateliers de cadrage), mais la majorité du développement se fait depuis Gand, avec des points de synchronisation réguliers par visioconférence.
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Parvis au Bois de Construction 760/2, 9000 Ghent, Flanders, Belgium
Nous répondons sous 48 heures ouvrables. Si votre demande est urgente, appelez-nous directement.
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Avertissement
Les résultats décrits sur ce site (réduction de taux de désabonnement, précision de modèles, délais de livraison) reflètent des projets passés et ne garantissent pas des résultats identiques pour chaque nouveau client. Les performances d'un système d'intelligence artificielle dépendent de la qualité des données fournies, de la complexité du problème et des contraintes techniques propres à chaque environnement. Precision AI Tech s'engage à fournir un diagnostic honnête de faisabilité avant tout engagement contractuel.