Nous construisons des modèles d'intelligence artificielle qui résolvent des problèmes concrets : réduire les coûts de tri logistique, prédire la demande en énergie, extraire des données de contrats juridiques. Pas de buzzwords, juste du code qui tourne en production.
Parlez-nous de votre projet
Chaque collaboration suit quatre phases claires. Vous savez toujours où on en est, ce qu'on attend de vous, et quand la livraison est prévue.
On commence par auditer vos sources de données existantes : bases SQL, fichiers Excel, API tierces, logs applicatifs. Cet audit dure entre trois et cinq jours ouvrables. L'objectif est de déterminer si vos données sont suffisantes en volume et en qualité pour entraîner un modèle fiable, ou s'il faut d'abord nettoyer et enrichir.
En deux à quatre semaines, nous livrons un premier modèle testé sur un échantillon réel de vos données. Vous pouvez l'interroger via une interface web simple. Ce prototype sert à valider la direction technique avant d'investir davantage.
Le modèle validé est déployé dans votre infrastructure (cloud ou on-premise). On met en place le monitoring de la dérive du modèle, les pipelines de ré-entraînement automatique et les alertes en cas de baisse de performance. Cette phase prend généralement six à huit semaines.
Après le lancement, notre équipe surveille les métriques clés chaque semaine. Si la précision descend sous le seuil convenu, on déclenche un cycle de ré-entraînement. Vous recevez un rapport mensuel avec les indicateurs de performance et les recommandations d'amélioration.
Trois axes principaux couvrent la majorité des demandes que nous recevons. Si votre cas est atypique, c'est encore mieux : les problèmes rares sont ceux qui nous motivent le plus.
Prédire le taux de churn de vos clients, anticiper les pannes d'équipement industriel, estimer la demande saisonnière : nos modèles de régression et de séries temporelles transforment vos historiques en prévisions exploitables. Nous utilisons principalement XGBoost, LightGBM et des réseaux LSTM selon la nature des données.
Classification automatique de tickets support, extraction d'entités dans des contrats, résumé de documents longs, chatbots internes : le NLP est au cœur de nombreux projets. Nous fine-tunons des modèles de type transformer sur vos corpus spécifiques, en français, néerlandais ou anglais. Le résultat est un modèle qui comprend le vocabulaire de votre secteur, pas un outil générique.
Contrôle qualité visuel sur ligne de production, comptage d'objets par drone, lecture automatique de factures scannées : la vision par ordinateur ouvre des gains de productivité considérables. Nous déployons des architectures de détection d'objets (YOLO, Faster R-CNN) et des pipelines OCR couplés à des modèles de compréhension de documents. Un client dans le secteur pharmaceutique a réduit son temps de vérification de lots de 72 % après l'intégration de notre système.
Quelques éléments qui nous distinguent des grandes consultances et des freelances isolés.
Notre bureau se trouve rue Francesca, à dix minutes de la gare Antwerpen-Centraal. Quand un problème technique nécessite une réunion en personne, nous sommes là en une heure. Nos clients sont principalement situés en Flandre, à Bruxelles et dans le sud des Pays-Bas.
Chaque ingénieur qui travaille sur votre projet est salarié de Blueprint AI. Vous ne découvrirez pas en cours de route qu'un sous-traitant inconnu a accès à vos données. La confidentialité et la continuité du savoir sont des engagements fermes.
Un diagnostic initial est facturé entre 2 500 € et 5 000 € selon la complexité des sources de données. Un prototype fonctionnel coûte généralement entre 8 000 € et 25 000 €. L'industrialisation complète, incluant le déploiement et le monitoring, varie de 20 000 € à 80 000 €. Nous établissons un devis détaillé après le diagnostic, jamais avant.
Cela dépend du cas d'usage. Pour un modèle de classification de texte, quelques milliers d'exemples annotés suffisent souvent. Pour de la vision par ordinateur, il faut parfois plusieurs dizaines de milliers d'images. Si vos données sont insuffisantes, nous pouvons recourir au transfer learning ou à l'augmentation de données pour compenser partiellement.
Oui. Par défaut, nous travaillons sur des serveurs hébergés dans des centres de données situés en Belgique ou aux Pays-Bas. Si vous préférez un déploiement on-premise, c'est tout à fait possible. Le contrat précise toujours la localisation exacte du stockage et du traitement.
Pour un projet de complexité moyenne, comptez trois à quatre mois entre le coup d'envoi et le déploiement en production. Les projets simples (un modèle de classification sur données structurées, par exemple) peuvent être bouclés en six semaines. Les projets impliquant de la vision par ordinateur ou du NLP multilingue prennent souvent cinq à six mois.
Les deux. Environ 40 % de nos projets concernent des PME ou des startups qui veulent intégrer l'IA dans leur produit. Le reste provient d'entreprises de taille intermédiaire ou de départements innovation de grands groupes. La taille de l'organisation importe moins que la qualité des données disponibles et la clarté de l'objectif métier.
Décrivez brièvement votre problème et le type de données dont vous disposez. Nous revenons vers vous sous 48 heures avec une première évaluation gratuite.
Rue Francesca 843 bis, 2000 Antwerp, Flanders, Belgium
