Avant de travailler avec Elevate AI Pro, notre équipe passait 14 heures par semaine à trier manuellement les anomalies de stock. Leur modèle de détection a réduit ce temps à 45 minutes. Nos pertes ont baissé de 31 % en cinq mois.

— Frédéric Lambotte, directeur opérationnel, TransLiège SA

Des résultats avant les promesses

Nous commençons par ce que nos clients disent, pas par ce que nous prétendons. Ce site raconte deux histoires réelles de projets livrés en Wallonie, avec des chiffres vérifiables.

Chaque cas illustre un problème concret, la méthode appliquée, et le résultat obtenu. Parcourez-les pour juger si notre approche correspond à vos besoins.

Étude de cas 01

Comment l'Artificial Intelligence a transformé la chaîne logistique de TransLiège

TransLiège gère 1 200 références dans trois entrepôts autour de Liège. Leur problème : les ruptures de stock coûtaient 8 000 € par mois en commandes urgentes et en clients perdus. Leur ERP signalait les anomalies trop tard.

Nous avons déployé un modèle de prévision de la demande basé sur des séries temporelles, entraîné sur 26 mois de données internes. Le modèle tourne chaque nuit et alimente un tableau de bord que les responsables d'entrepôt consultent à 7 h du matin.

Le déploiement a pris neuf semaines. Trois semaines de nettoyage de données, deux semaines de modélisation, deux semaines de tests en parallèle avec l'ancien système, puis deux semaines de formation des équipes.

Résultat après cinq mois : les ruptures de stock ont diminué de 31 %. Les commandes urgentes ont baissé de 42 %. Le retour sur investissement a été atteint au quatrième mois.

« Le tableau de bord est devenu l'outil le plus consulté de nos trois sites. » — F. Lambotte
Entrepôt logistique moderne avec système de suivi intelligent
Étude de cas 02

Analyse de sentiment pour le service client d'une enseigne retail wallonne

Maison Durieux, une chaîne de magasins de décoration avec sept points de vente en Wallonie, recevait 600 messages clients par semaine via email, formulaire web et réseaux sociaux. Deux personnes les triaient manuellement, souvent avec 48 heures de retard.

Nous avons construit un pipeline de traitement du langage naturel en français. Le système classe chaque message selon trois axes : urgence, thème (livraison, produit, facturation, autre) et tonalité (positif, neutre, négatif). Les messages urgents et négatifs sont routés immédiatement vers un responsable.

Magasin de décoration Maison Durieux avec outil d'analyse client

Temps de réponse moyen : de 48 h à 3 h

Le taux de satisfaction client mesuré par enquête post-interaction est passé de 62 % à 81 % en quatre mois.

Le projet a duré six semaines. Nous avons annoté manuellement 2 000 messages historiques avec l'équipe de Maison Durieux pour entraîner le modèle. La précision de classification atteint 89 % sur les messages en français, et 84 % sur ceux qui mélangent français et néerlandais.

« On ne perd plus de clients parce qu'un email est resté sans réponse pendant trois jours. » — Claire Durieux, fondatrice
Carte des capacités

Ce que nous savons faire, domaine par domaine

Plutôt qu'une liste de services abstraits, voici un tableau concret. Chaque ligne décrit un type de problème, la technique que nous utilisons, et le délai typique de livraison.

Domaine Technique principale Délai indicatif Exemple de livrable
Prévision de la demande Séries temporelles (Prophet, LSTM) 6 à 10 semaines Tableau de bord de prévision quotidienne
Classification de documents Traitement du langage naturel 4 à 7 semaines API de tri automatique intégrée à votre CRM
Détection d'anomalies Modèles d'isolation, autoencodeurs 5 à 8 semaines Alertes en temps réel par email ou webhook
Analyse d'image Vision par ordinateur (CNN) 8 à 14 semaines Module de contrôle qualité visuel
Chatbot interne LLM fine-tuné sur vos données 6 à 10 semaines Assistant conversationnel sur votre intranet
Optimisation de processus Recherche opérationnelle + ML 10 à 16 semaines Moteur de recommandation de planification

Les délais incluent la phase de compréhension des données, le développement, les tests et la formation de vos équipes. Nous ne livrons jamais un modèle sans documentation ni session de transfert de connaissances.

Votre situation correspond-elle à nos compétences ?

Nous ne sommes pas la bonne équipe pour tout le monde. Voici trois profils pour lesquels nous obtenons les meilleurs résultats, et un profil pour lequel nous recommandons une autre approche.

Vous avez des données mais pas de modèle

Votre entreprise collecte des données depuis au moins un an dans un ERP, un CRM ou des fichiers structurés. Vous savez qu'il y a de la valeur dedans, mais personne en interne n'a le temps ou les compétences pour construire un modèle prédictif. C'est exactement notre terrain.

Vous avez un processus manuel répétitif

Tri d'emails, vérification de factures, contrôle qualité visuel, classification de tickets. Si une tâche prend plus de dix heures par semaine et suit des règles identifiables, un modèle d'IA peut probablement la prendre en charge partiellement ou totalement.

Vous voulez un prototype rapide avant un gros investissement

Nous proposons des preuves de concept sur quatre semaines avec un budget plafonné. Si le prototype ne montre pas de valeur mesurable, vous n'allez pas plus loin. Pas d'engagement annuel, pas de licence logicielle récurrente.

En revanche, si vous cherchez un prestataire pour gérer votre infrastructure cloud ou développer une application mobile, nous ne sommes pas les bons interlocuteurs. Nous nous concentrons exclusivement sur la couche intelligence artificielle.

Méthode de travail

Comment un projet se déroule concrètement

Pas de méthodologie brevetée avec un nom inventé. Voici les étapes réelles, dans l'ordre où elles se passent.

Semaine 1 : diagnostic des données

Nous accédons à vos sources de données (base SQL, exports CSV, API). Nous vérifions la qualité, le volume et la couverture temporelle. À la fin de cette semaine, vous recevez un rapport de faisabilité de deux pages.

Semaines 2-3 : nettoyage et préparation

Les données brutes ne sont jamais prêtes à l'emploi. Valeurs manquantes, doublons, formats incohérents. Cette étape consomme souvent 40 % du budget total d'un projet. Nous le disons clairement dès le départ.

Semaines 4-6 : modélisation et itération

Nous testons plusieurs approches, comparons les performances sur un jeu de validation, et sélectionnons le modèle qui offre le meilleur compromis entre précision et interprétabilité. Vous participez à une revue intermédiaire.

Semaines 7-8 : intégration et tests en conditions réelles

Le modèle tourne en parallèle avec votre processus existant. Nous mesurons les écarts. Si les résultats ne correspondent pas aux attentes du rapport de faisabilité, nous ajustons ou nous arrêtons.

Semaine 9 : formation et transfert

Vos équipes apprennent à utiliser le livrable. Documentation technique, session de formation de trois heures, et un mois de support inclus après la livraison.

Contexte local

Pourquoi travailler avec une équipe basée à Liège

Nos bureaux se trouvent à Liège, au cœur de la Wallonie. Quand un client a besoin d'une réunion en personne pour discuter de données sensibles, nous sommes à 20 minutes en voiture de la plupart des zones industrielles de la province.

Le fuseau horaire compte aussi. Nos clients n'attendent pas six heures pour une réponse parce que nous sommes sur un autre continent. Et quand un modèle plante à 9 h du matin, quelqu'un est disponible à 9 h 15.

Nous comprenons le tissu économique wallon : PME industrielles, logistique liée à l'aéroport de Bierset, commerce de détail, secteur médical. Ces secteurs ont des contraintes réglementaires et des volumes de données spécifiques que nous connaissons par expérience directe.

Vue aérienne de Liège avec la Meuse et le centre-ville
Retours terrain

Ce que d'autres clients ont observé

Le diagnostic initial a révélé que 22 % de nos données étaient inutilisables. Sans ce nettoyage, n'importe quel modèle aurait donné des résultats faux. Personne d'autre ne nous avait dit ça aussi directement.

— Marc Henrotte, DSI, Clinique du Parc

Nous avons commencé par un prototype de quatre semaines pour 4 800 €. Le modèle a identifié des schémas de fraude que notre ancien système basé sur des règles ne détectait pas. Nous avons ensuite lancé le projet complet.

— Nathalie Peeters, responsable conformité, FinWal Group

Discutons de votre projet

Décrivez brièvement votre situation. Nous répondons sous 48 heures ouvrables avec une première évaluation gratuite.

+32 4 473 80 05

[email protected]

Jardin Leah 926 bis, 4000 Liège, Wallonia, Belgium

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Les résultats présentés dans les études de cas de ce site reflètent des projets spécifiques réalisés dans des conditions particulières. Ils ne constituent pas une garantie de résultats similaires pour d'autres projets. Les performances d'un modèle d'intelligence artificielle dépendent de la qualité, du volume et de la pertinence des données fournies par le client. Elevate AI Pro ne peut être tenu responsable de décisions prises sur la base des informations publiées sur ce site. Pour toute question, contactez-nous directement.

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