Artificial Intelligence : comprendre, évaluer, adopter

Famille de techniques où un algorithme apprend des régularités à partir de données historiques, sans être programmé règle par règle. Quand un client nous demande de « prédire le taux de churn », c'est presque toujours du machine learning supervisé qu'on met en place : on fournit des exemples de clients partis et restés, et le modèle apprend à distinguer les signaux faibles.

Sous-ensemble du machine learning qui empile plusieurs couches de neurones artificiels. Utile quand les données sont massives et non structurées : images de pièces défectueuses sur une chaîne de production, transcriptions d'appels téléphoniques, documents PDF scannés. Le coût d'entraînement est plus élevé, et les résultats sont plus difficiles à expliquer aux décideurs. Nous recommandons cette approche uniquement quand les méthodes classiques plafonnent.

Capacité d'un système à comprendre, interpréter et générer du texte humain. Les chatbots, la classification automatique de courriels, l'extraction d'informations depuis des contrats : tout cela relève du NLP. En Belgique, la difficulté supplémentaire est le multilinguisme. Nos pipelines gèrent le français, le néerlandais, l'anglais et l'allemand sans modèle séparé pour chaque langue.

Modèle de type GPT, Claude ou Mistral, entraîné sur d'immenses corpus de texte. Puissant pour la génération, la synthèse et la reformulation. Dangereux si mal cadré : hallucinations, fuites de données confidentielles, coûts d'API qui explosent. Nous auditons systématiquement la pertinence d'un LLM avant de le proposer. Parfois, un simple classifieur à 200 lignes de code fait mieux le travail.

Analyse automatique d'images ou de vidéos. Contrôle qualité visuel, comptage de personnes dans un espace, lecture automatique de plaques ou de codes-barres endommagés. Nous travaillons avec des caméras industrielles standard et des modèles pré-entraînés que nous affinons sur vos propres images. Le temps de mise en production typique : entre cinq et dix semaines selon la complexité du cas.

Pratiques d'ingénierie qui permettent de déployer, surveiller et mettre à jour un modèle IA en production. Sans MLOps, un modèle vieillit en silence : ses prédictions se dégradent parce que les données du monde réel changent. Nous installons des pipelines de ré-entraînement automatique et des tableaux de bord de dérive pour chaque projet livré.

Distorsion systématique dans les résultats d'un modèle, souvent héritée des données d'entraînement. Un modèle de scoring de CV entraîné sur dix ans d'embauches passées reproduira les préjugés de cette décennie. Nous intégrons des audits de biais dès la phase de cadrage, pas en fin de projet. L'AI Act européen rend cette étape obligatoire pour les systèmes à haut risque.

Architecture qui combine un moteur de recherche interne avec un LLM. Au lieu de laisser le modèle inventer une réponse, on lui fournit les extraits pertinents de votre base documentaire. Résultat : des réponses sourcées, vérifiables, et un risque d'hallucination divisé par quatre dans nos tests. Idéal pour les FAQ internes, la documentation technique et le support client de niveau 1.