« Nous avons réduit le temps de traitement des réclamations de 6 jours à 14 heures. L'équipe de Savvy AI Experts a construit un pipeline de classification qui fonctionne sans intervention humaine pour 73 % des dossiers entrants. »
— Directrice opérations, assureur bruxellois (projet livré en février 2025)
Secteur logistique
Prévision de la demande par réseau de neurones récurrents. Réduction du surstockage de 29 % sur 4 entrepôts en Wallonie.
Commerce en ligne
Moteur de recommandation déployé sur catalogue de 18 000 références. Hausse du panier moyen de 12 € en trois mois.
Santé
Extraction automatique de données cliniques à partir de comptes rendus PDF. Gain de 4 heures par semaine pour l'équipe de recherche.
Artificial Intelligence au service de votre entreprise
Dossier éditorial — pourquoi, comment, et avec qui
Notre point de départ, c'est toujours un problème concret. Un directeur financier qui passe trois jours par mois à consolider des rapports. Une responsable qualité qui examine manuellement des images de pièces usinées. Un service client submergé de tickets répétitifs.
On commence par un audit de deux semaines. Pas de présentation PowerPoint de 80 pages : un document de 8 à 12 pages qui identifie les jeux de données disponibles, les lacunes, les gains attendus, et un budget réaliste. Si le projet n'est pas viable, on le dit clairement.
Quand le feu vert est donné, le développement prend entre 6 et 16 semaines selon la complexité. On travaille en sprints courts avec un point hebdomadaire. Le livrable est un modèle intégré dans votre infrastructure existante, pas un prototype isolé sur un notebook Jupyter.
Après la mise en production, on surveille les performances du modèle pendant 90 jours. La dérive des données est le risque principal : un modèle entraîné en janvier peut perdre sa pertinence en juin si les données changent. On met en place des alertes automatiques et un plan de réentraînement.
Carte des capacités
| Domaine | Techniques utilisées | Délai moyen | Prérequis données |
|---|---|---|---|
| Automatisation documentaire | OCR, NLP, classification de texte | 8 semaines | 500+ documents annotés |
| Prévision et planification | Séries temporelles, gradient boosting | 10 semaines | 18 mois d'historique minimum |
| Vision industrielle | Détection d'objets, segmentation | 12 semaines | 2 000+ images labellisées |
| Agents conversationnels | LLM fine-tuné, RAG | 6 semaines | Base de connaissances structurée |
| Scoring et segmentation | Régression logistique, clustering | 7 semaines | Données CRM nettoyées |
| Détection d'anomalies | Autoencodeurs, isolation forest | 9 semaines | Flux de données en temps réel |
Votre parcours avec nous
Diagnostic initial
Entretiens avec vos équipes métier. Inventaire des sources de données. Identification des cas d'usage à fort retour. Livrable : rapport de faisabilité.
Prototype ciblé
Construction d'un modèle minimal sur un périmètre restreint. Test avec des données réelles, pas synthétiques. Validation par les utilisateurs finaux.
Mise en production
Intégration dans vos systèmes (API, batch, temps réel). Documentation technique complète. Formation de votre équipe IT au monitoring.
Suivi et évolution
Surveillance des métriques de performance. Réentraînement planifié. Extension à de nouveaux cas d'usage si les résultats le justifient.
Étude de cas : tri automatique du courrier entrant
Un cabinet d'avocats bruxellois recevait en moyenne 280 courriels par jour. Trois assistantes passaient chacune 90 minutes à trier et router les messages vers le bon avocat. Les erreurs de routage retardaient les dossiers d'un jour en moyenne.
Nous avons entraîné un modèle de classification multiclasse sur 14 000 courriels historiques, avec 23 catégories correspondant aux pratiques du cabinet. Le modèle atteint une précision de 91 % et route automatiquement les messages. Les cas ambigus sont signalés pour vérification humaine.
Résultat : les assistantes consacrent désormais ce temps à des tâches à plus forte valeur. Le délai de première réponse aux clients a diminué.
Diagnostic de compatibilité
L'IA n'est pas la bonne réponse à tous les problèmes. Voici comment savoir si votre situation s'y prête.
Vous avez des données
Pas besoin de téraoctets. Mais il faut un historique exploitable : fichiers structurés, bases de données, documents numérisés. Si tout est sur papier ou dans la tête de vos collaborateurs, la première étape sera la collecte.
Le problème est répétitif
L'IA excelle sur les tâches qui se répètent avec des variations. Classer des documents, détecter des défauts, prédire une quantité. Les décisions ponctuelles et stratégiques restent humaines.
Vous acceptez l'imperfection
Un modèle n'atteint jamais 100 %. Si votre processus exige zéro erreur, l'IA servira d'assistant avec validation humaine, pas de décideur autonome. C'est souvent suffisant pour diviser la charge de travail par deux.
Vous avez un sponsor interne
Un projet IA qui fonctionne a toujours un responsable métier impliqué. Sans cette personne, les modèles finissent dans un tiroir numérique. On vous aide à structurer cette gouvernance.
Beaucoup d'entreprises nous contactent après une première expérience décevante avec l'IA. Le scénario est presque toujours le même : un fournisseur a livré un prototype impressionnant en démo, mais inutilisable en production. Les données de test ne ressemblaient pas aux données réelles. Le modèle n'était pas intégré aux outils existants. Personne en interne ne savait le maintenir.
Notre approche est différente parce qu'elle est ennuyeuse. On passe du temps sur la qualité des données avant de toucher au moindre algorithme. On documente chaque décision technique. On forme vos équipes. Ce n'est pas spectaculaire, mais ça marche encore six mois après la livraison.
Si vous cherchez une démonstration éblouissante pour un comité de direction, nous ne sommes probablement pas le bon choix. Si vous cherchez un outil qui tourne en production et qui rapporte de l'argent, parlons-en.
Questions fréquentes
Quel budget prévoir pour un premier projet ?
Un audit de faisabilité coûte entre 3 500 € et 6 000 €. Le développement d'un modèle en production se situe généralement entre 15 000 € et 45 000 €, selon la complexité et le volume de données à traiter. On fournit un devis détaillé après l'audit.
Faut-il une équipe data en interne ?
Non, pas au départ. On peut livrer un projet complet sans que vous ayez un data scientist. En revanche, si vous prévoyez plusieurs projets IA, on recommande de recruter au moins un profil technique capable de surveiller les modèles au quotidien. On peut vous aider à rédiger la fiche de poste.
Quelles technologies utilisez-vous ?
Python est notre langage principal. Côté frameworks : scikit-learn, PyTorch, Hugging Face Transformers selon le cas. Pour le déploiement, on travaille avec Docker, FastAPI et les services cloud de votre choix (AWS, Azure, GCP). On s'adapte à votre infrastructure existante.
Comment gérez-vous la confidentialité des données ?
Toutes les données restent sur votre infrastructure ou sur un environnement cloud dédié. On signe un accord de confidentialité avant le début de chaque projet. On ne conserve aucune copie des données après la livraison, sauf accord explicite pour le suivi post-production.
Travaillez-vous uniquement à Bruxelles ?
Notre bureau est à Bruxelles, mais on intervient partout en Belgique. Les ateliers de cadrage se font idéalement en présentiel. Le développement et le suivi se font à distance sans problème.
Décrivez votre besoin
On vous répond sous 48 heures avec une première évaluation de faisabilité. Pas d'engagement, pas de jargon inutile.