De la première discussion à la mise en production
Voici comment se déroule un projet type chez Ai Logic Verse. La durée totale varie de six à seize semaines selon la complexité.
Diagnostic gratuit
Nous commençons par un appel d'une heure (en visio ou dans nos locaux, Place Haley 449 à Liège). L'objectif est simple : comprendre votre problème métier, identifier les données disponibles et évaluer si une solution d'IA est pertinente. Parfois, un script Python de 50 lignes suffit. D'autres fois, il faut un modèle de deep learning entraîné sur plusieurs semaines de données. Nous vous le disons franchement dès ce premier échange.
À l'issue du diagnostic, vous recevez un document de deux pages : résumé du problème, données nécessaires, approche technique proposée, estimation de durée et de budget. Ce document est gratuit et sans engagement.
Audit et préparation des données
Les données sont le carburant de tout modèle. Nous auditons vos sources : bases SQL, fichiers CSV, API tierces, logs serveur. Nous vérifions la qualité (valeurs manquantes, doublons, incohérences temporelles) et documentons chaque anomalie dans un rapport d'audit.
Si vos données sont insuffisantes, nous proposons des stratégies de collecte ou d'augmentation. Par exemple, pour un client du secteur médical qui ne disposait que de 800 images radiologiques, nous avons utilisé des techniques d'augmentation (rotation, recadrage, ajustement de contraste) pour tripler le jeu d'entraînement sans compromettre la validité clinique.
Cette étape dure généralement une à trois semaines. Elle se termine par la livraison d'un pipeline de nettoyage reproductible, versionné sous Git.
Développement et entraînement du modèle
Nous sélectionnons les algorithmes en fonction de la nature du problème. Régression linéaire pour une prévision de ventes simple. Forêts aléatoires ou gradient boosting pour de la classification tabulaire. Réseaux de neurones convolutifs pour de la vision par ordinateur. Transformers pour le traitement du langage naturel.
Le développement se fait en sprints de deux semaines. À la fin de chaque sprint, vous recevez une démo interactive : un notebook Jupyter ou une petite application web où vous pouvez tester le modèle avec vos propres entrées. Nous partageons les métriques de performance (précision, rappel, F1-score, erreur quadratique moyenne) et les comparons aux seuils définis lors du diagnostic.
Si les résultats sont en dessous des objectifs, nous ajustons l'architecture, les hyperparamètres ou la stratégie de feature engineering. Pas de facturation supplémentaire pendant la phase projet tant que le périmètre initial n'a pas changé.
Intégration et déploiement
Un modèle qui fonctionne dans un notebook ne sert à rien s'il n'est pas connecté à vos systèmes. Nous déployons les modèles sous forme d'API REST conteneurisées (Docker), hébergées sur votre infrastructure ou sur un serveur cloud européen (OVH, Scaleway).
Pour les cas d'automatisation, nous intégrons les sorties du modèle directement dans votre ERP, votre CRM ou vos outils de messagerie via des connecteurs standards (Zapier, n8n, API natives). Un exemple concret : pour un transporteur de Charleroi, nous avons connecté un modèle d'optimisation de tournées à son logiciel de planification Transics. Les chauffeurs reçoivent désormais leurs itinéraires optimisés chaque matin à 6 h, sans intervention manuelle.
Suivi, maintenance et transfert de compétences
Les modèles d'IA se dégradent avec le temps : les données changent, les comportements clients évoluent, les conditions de marché bougent. Nous proposons un contrat de maintenance qui inclut le monitoring des performances (alertes automatiques si la précision descend sous un seuil), le réentraînement périodique (mensuel ou trimestriel selon le cas) et un support technique par e-mail avec réponse sous 24 heures ouvrées.
En parallèle, nous formons votre équipe. Deux demi-journées de formation pratique sont incluses dans chaque projet : l'une pour comprendre le fonctionnement du modèle, l'autre pour apprendre à interpréter les résultats et à déclencher un réentraînement. Notre objectif est que vous puissiez fonctionner de manière autonome après six mois.
Outils et technologies utilisés
Nous travaillons principalement avec Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow), SQL et dbt pour la transformation de données, MLflow pour le suivi des expériences, et Docker pour le déploiement. Les tableaux de bord sont construits avec Metabase ou Grafana.
Tout le code est versionné sous Git et documenté. Vous recevez un accès complet au dépôt à la fin du projet. Pas de dépendance à des outils propriétaires fermés : si vous décidez de changer de prestataire dans deux ans, votre code vous appartient et fonctionne sans nous.
Pour les projets nécessitant du calcul GPU intensif (entraînement de réseaux de neurones profonds, par exemple), nous utilisons des instances GPU louées à l'heure chez OVH ou Scaleway. Le coût GPU est facturé au réel, sans marge.
Questions fréquentes
Les interrogations que nos prospects posent le plus souvent avant de démarrer un projet.
Les projets démarrent à 4 500 € pour une preuve de concept simple (un modèle, un jeu de données, livraison en quatre semaines). Un projet complet avec intégration ERP et formation se situe entre 12 000 € et 35 000 €. Nous établissons un devis fixe après le diagnostic gratuit, sauf demande explicite de facturation au temps passé.
Cela dépend du problème. Pour de la classification tabulaire, quelques centaines de lignes suffisent parfois. Pour de la vision par ordinateur, il faut souvent plusieurs milliers d'images. Lors du diagnostic, nous évaluons si vos données sont suffisantes et, si ce n'est pas le cas, nous proposons des solutions concrètes : collecte ciblée, augmentation de données, utilisation de modèles pré-entraînés (transfer learning).
Oui. Nous signons un accord de confidentialité (NDA) avant tout échange de données. Vos fichiers sont stockés sur des serveurs européens chiffrés (AES-256 au repos, TLS 1.3 en transit). Nous n'utilisons jamais les données d'un client pour entraîner un modèle destiné à un autre client. À la fin du projet, nous supprimons toutes les copies de vos données de nos systèmes, sauf demande contraire de votre part.
Nous avons des clients en France, au Luxembourg et aux Pays-Bas. Les réunions se font en visioconférence, et nous nous déplaçons pour les ateliers de cadrage si nécessaire. La facturation peut se faire en euros avec TVA intracommunautaire pour les clients européens disposant d'un numéro de TVA valide.