Votre agence machine learning qui transforme vos données en décisions automatiques et rentables.

Scoring de leads, prévision de la demande, détection de fraude, classification de documents. Vous avez les données, il manque le système qui les exploite. On le construit, on l'intègre dans vos outils, et on le maintient pour vous.

Le constat

Vos données dorment.
Vos concurrents les exploitent déjà

Chaque jour, votre CRM, vos commandes et vos interactions clients génèrent des milliers de signaux. Sans modèle pour les lire, ces signaux restent du bruit. Avec le bon modèle, ils deviennent des décisions.

Des décisions prises au feeling

Qui relancer en priorité ? Quel produit va manquer dans 3 semaines ? Quel client risque de partir ? Aujourd'hui, ces réponses reposent sur l'intuition. Le machine learning les transforme en prédictions chiffrées.

Des tâches de tri et d'analyse faites à la main

Vos équipes passent des heures à classer des tickets, catégoriser des emails ou vérifier des lignes de commande. Ce sont exactement les tâches qu'un modèle de classification traite en quelques secondes.

Un historique riche mais inexploité

Vous avez 3, 5, 10 ans de données dans vos outils. Personne ne les analyse au-delà d'un tableur. Cet historique contient des patterns que seul un modèle entraîné peut extraire et transformer en avantage concurrentiel.

Ce qu'on livre

Un modèle prédictif intégré, surveillé, rentable

Pas une liste de possibilités. Un système ML construit sur vos données, branché sur vos outils, qui produit des prédictions exploitables dès la mise en service. Quatre engagements concrets.

  1. 01

    Un modèle entraîné sur vos données réelles

    Pas de modèle générique adapté à la marge. On entraîne sur votre historique, vos cas métier, vos exceptions. Le résultat colle à votre réalité opérationnelle, pas à une démo.

  2. 02

    Une intégration directe dans vos outils

    Le modèle tourne dans votre environnement existant via API. Les prédictions arrivent dans votre CRM, votre ERP ou votre tableau de bord. Personne ne change ses habitudes.

  3. 03

    Un ROI mesuré, et maintenu dans le temps

    On définit ensemble ce que "ça marche" veut dire pour vous, temps récupéré, erreurs supprimées, chiffre d'affaires protégé, puis on surveille ces résultats en continu. Vos données changent, le modèle doit suivre : on détecte les dérives et on ré-entraîne avant que la performance ne se dégrade, pas après.

Audit gratuit

45 minutes pour savoir si vos données
valent de l'or ou du bruit

On analyse vos cas d'usage, la qualité de vos données et le ROI potentiel. Vous repartez avec une réponse claire, même si vous ne travaillez pas avec nous.

Emails
Documents
CRM
NotaIQ
Factures traitées
Relances auto
Rapports générés
FAQ

Vos questions sur le machine learning

Les réponses aux questions que se posent les dirigeants avant de lancer un projet de machine learning.

Réserver un audit gratuit

L'intelligence artificielle est le domaine large. Le machine learning en est une branche : il permet à un système d'apprendre à partir de vos données historiques pour faire des prédictions ou des classifications sans être explicitement programmé pour chaque cas. En pratique, quand on parle de scoring, de prévision ou de détection automatique, c'est du machine learning.

Ça dépend du cas d'usage. Pour de la classification de documents ou du scoring de leads, quelques milliers d'exemples suffisent souvent. Pour de la prévision de demande avec saisonnalités, il faut idéalement 12 à 24 mois d'historique. L'audit initial sert justement à évaluer si vos données sont suffisantes avant tout engagement.

Oui. Le modèle s'intègre via API dans vos outils existants (CRM, ERP, outil de gestion). Vos équipes continuent de travailler dans leur environnement habituel. Les prédictions arrivent directement là où elles sont utiles, sans interface supplémentaire à apprendre.

Chaque prédiction est traçable. On met en place un monitoring qui compare les prédictions du modèle aux résultats réels. Quand l'écart dépasse un seuil défini ensemble, on est alerté et on ajuste. Un modèle ML sans surveillance finit toujours par se dégrader.

Ça dépend de la complexité du cas d'usage et de l'état de vos données. Certains projets se bouclent en quelques semaines, d'autres nécessitent un travail de préparation des données plus conséquent. L'audit initial est gratuit et vous donne une estimation réaliste avant tout engagement.

Toujours. On travaille exclusivement sur infrastructure européenne. Vos données ne sont jamais transférées hors d'Europe, les accès sont contrôlés et journalisés, et la conformité RGPD est intégrée dans l'architecture du projet dès le départ.