Nous concevons des solutions d'IA concrètes pour les entreprises belges et européennes : modèles prédictifs, automatisation, analyse de données. Chaque projet part de vos données réelles.
Découvrir nos services Nous contacterUne équipe d'ingénieurs en machine learning et en science des données, basée à Bruxelles.
AI Deep Focus est née d'un constat simple : beaucoup d'entreprises collectent des données sans jamais les exploiter. Nous transformons ces données brutes en outils de décision. Nos ingénieurs travaillent avec Python, TensorFlow, PyTorch et des pipelines de données sur mesure.
Notre bureau se trouve au centre de Bruxelles. Nous collaborons avec des PME du secteur logistique, des cabinets juridiques qui veulent automatiser la revue documentaire, et des e-commerçants qui cherchent à personnaliser leurs recommandations produits.
Depuis notre création, nous avons déployé plus de 40 modèles en production. Un modèle de prévision de demande pour un distributeur alimentaire a réduit le gaspillage de 18 % en six mois. Un système de classification d'emails pour un cabinet d'avocats traite 3 000 messages par jour sans intervention humaine.
Nous ne vendons pas de licences logicielles. Chaque solution est développée, testée et maintenue par notre équipe. Si un modèle dérive, nous le recalibrons.
Six domaines d'expertise, un objectif commun : rendre vos données utiles.
Prévision de ventes, détection de pannes, scoring client. Nous entraînons des modèles sur vos données historiques (minimum 6 mois) et livrons un pipeline complet avec monitoring intégré. Temps moyen de mise en production : 8 semaines.
Classification de documents, extraction d'entités, chatbots spécialisés. Nos modèles NLP comprennent le français, le néerlandais et l'anglais. Nous fine-tunons des LLM open source pour respecter la confidentialité de vos données.
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage d'objets, reconnaissance de défauts. Nous travaillons avec des caméras industrielles standard et livrons des modèles capables de tourner sur GPU embarqué ou en cloud.
Nous connectons des modèles d'IA à vos outils existants : ERP, CRM, outils de ticketing. Un exemple concret : tri automatique de tickets de support avec routage vers le bon service, réduisant le temps de réponse de 40 %.
Avant tout développement, nous auditons vos sources de données, leur qualité et leur volume. Le rapport d'audit identifie les cas d'usage à fort retour sur investissement et propose une feuille de route sur 12 mois.
Un modèle en production perd en précision avec le temps. Nous surveillons la dérive des données (data drift) et retrainons les modèles chaque trimestre. Nos contrats de maintenance incluent un SLA avec temps de réponse garanti sous 4 heures.
Quatre étapes, de la compréhension du problème à la mise en production.
Nous passons deux jours dans vos locaux. Nous interviewons les équipes métier, identifions les flux de données et documentons les irritants. Ce n'est pas un questionnaire en ligne : nous regardons vos écrans, vos tableurs, vos processus manuels.
En trois à quatre semaines, nous livrons un prototype fonctionnel. Vous testez le modèle sur des données réelles et nous ajustons les paramètres. Le prototype tourne dans un environnement isolé, sans impact sur votre production.
Le modèle validé est intégré à votre infrastructure. Nous utilisons Docker et Kubernetes pour garantir la scalabilité. La documentation technique et les tests unitaires sont livrés avec le code source.
Chaque mois, vous recevez un rapport de performance : précision du modèle, volume de prédictions, alertes de dérive. Si les performances baissent sous le seuil convenu, nous intervenons dans les 48 heures.
Les réponses aux questions que nos clients posent avant de démarrer un projet.
Cela dépend du cas d'usage. Pour un modèle de classification de texte, quelques milliers d'exemples annotés suffisent. Pour de la prévision de séries temporelles, nous recommandons au moins 12 mois d'historique. Lors de l'audit initial, nous évaluons la qualité et le volume de vos données avant de proposer une approche.
Oui. Nous signons un accord de confidentialité (NDA) dès le premier contact. Vos données ne quittent jamais votre infrastructure sauf si vous choisissez explicitement un hébergement cloud. Nous n'utilisons pas vos données pour entraîner d'autres modèles.
Un audit data avec recommandations commence à 4 500 €. Un prototype fonctionnel se situe entre 12 000 € et 25 000 € selon la complexité. Le déploiement complet avec maintenance annuelle varie de 30 000 € à 80 000 €. Nous établissons un devis détaillé après la phase de découverte.
Nous accompagnons des clients en France, aux Pays-Bas et au Luxembourg. La phase de découverte peut se faire à distance via visioconférence, mais nous préférons un déplacement initial sur site pour les projets de plus de 20 000 €.
De l'audit au déploiement, comptez entre 10 et 16 semaines pour un projet standard. Les projets de vision par ordinateur prennent souvent plus de temps à cause de la collecte et de l'annotation d'images. Nous communiquons un planning détaillé dès la validation du devis.
Décrivez votre projet ou posez vos questions. Nous répondons sous 24 heures ouvrables.
Rue de la Loi 47, 1000 Brussels, Brussels-Capital Region, Belgium
