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Intelligence artificielle au service de votre entreprise

Des solutions concrètes, construites à Bruxelles, pour des problèmes réels.

Salle de serveurs futuriste avec moniteurs et hologrammes
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Qui sommes-nous

AI Fidelity Path est un bureau de conseil et de développement en intelligence artificielle basé à Bruxelles. Notre équipe compte sept ingénieurs spécialisés en apprentissage automatique, traitement du langage naturel et vision par ordinateur. Nous travaillons principalement avec des PME et des institutions publiques de la Région de Bruxelles-Capitale.

Pourquoi ce nom ? Le mot "fidelity" renvoie à la fidélité des modèles : un algorithme qui colle aux données réelles, pas aux hypothèses. "Path" désigne le chemin que nous traçons entre un problème métier et sa résolution technique.

Depuis nos débuts, nous avons livré plus de 40 projets. Parmi eux : un système de tri automatique de courriers pour une administration communale (temps de traitement réduit de 72 %), un chatbot multilingue français-néerlandais pour un réseau de cliniques, et un pipeline de détection de fraude pour un courtier en assurances.

Nous ne vendons pas de licences logicielles. Chaque projet est un développement sur mesure, hébergé sur l'infrastructure du client ou sur un cloud européen conforme au RGPD.

Equipe d'ingénieurs dans un bureau bruxellois

Nos services

Chaque service répond à un besoin précis. Voici ce que nous faisons, concrètement.

Apprentissage automatique

Nous construisons des modèles de classification, de régression et de clustering adaptés à vos jeux de données. Prédiction de la demande, scoring client, segmentation de marché : le modèle est entraîné sur vos données historiques, validé sur un jeu de test séparé, puis intégré à votre système existant via une API REST.

NLP

Traitement du langage naturel

Extraction d'entités nommées, analyse de sentiment, résumé automatique de documents. Nous travaillons en français, néerlandais, anglais et allemand. Un projet typique : analyser 15 000 avis clients par mois pour un e-commerçant belge et produire un tableau de bord hebdomadaire des tendances.

Vision par ordinateur

Détection d'objets, contrôle qualité visuel, reconnaissance de documents scannés. Nous avons déployé un système de détection de défauts sur une ligne de production alimentaire : le modèle identifie les emballages endommagés en moins de 200 millisecondes par image, avec un taux de rappel de 96 %.

Audit et stratégie IA

Vous ne savez pas par où commencer ? Nous réalisons un audit de maturité IA en deux semaines. Le livrable : un rapport de 30 à 50 pages qui identifie les cas d'usage prioritaires, estime le retour sur investissement et propose une feuille de route technique sur 12 mois.

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Chatbots et assistants virtuels

Nous développons des agents conversationnels connectés à vos bases de données internes. Le bot répond aux questions fréquentes, redirige les demandes complexes vers un humain et apprend des conversations passées. Temps de mise en production : six à huit semaines pour un périmètre de 200 intentions.

Tableaux de bord prédictifs

Vos données existent déjà dans des fichiers Excel ou des bases SQL. Nous les transformons en tableaux de bord interactifs enrichis de prévisions automatiques. Les graphiques se mettent à jour chaque nuit. Vous voyez les tendances avant qu'elles ne deviennent des problèmes.

Notre processus de travail

Un projet IA chez nous suit cinq étapes. Chacune a un livrable clair et une durée estimée.

  1. Cadrage (1 semaine) — Réunion de lancement avec vos équipes métier. Nous définissons le problème, les métriques de succès et les contraintes techniques. Le livrable est un document de cadrage de 5 pages.
  2. Exploration des données (2 semaines) — Nous analysons vos données brutes : qualité, volume, biais potentiels. Si les données manquent, nous proposons un plan de collecte. Le livrable est un rapport exploratoire avec des statistiques descriptives et des visualisations.
  3. Développement du modèle (3 à 6 semaines) — Entraînement, validation croisée, optimisation des hyperparamètres. Nous testons plusieurs architectures et retenons celle qui offre le meilleur compromis entre performance et coût d'inférence.
  4. Intégration (2 semaines) — Déploiement du modèle dans votre environnement de production. Nous fournissons la documentation technique, les tests unitaires et un monitoring des performances en temps réel.
  5. Suivi post-livraison (continu) — Pendant trois mois après la mise en production, nous surveillons la dérive du modèle et réentraînons si nécessaire. Un contrat de maintenance annuel est disponible.

Questions fréquentes

Combien coûte un projet type ?

Le prix dépend de la complexité. Un audit de maturité démarre à 4 500 € HT. Un projet complet de développement et déploiement se situe entre 15 000 et 80 000 € HT selon le volume de données et le nombre de modèles.

Faut-il beaucoup de données pour commencer ?

Pas forcément. Certaines techniques (transfer learning, few-shot learning) fonctionnent avec quelques centaines d'exemples. Lors du cadrage, nous évaluons si vos données suffisent ou s'il faut les enrichir.

Nos données restent-elles en Europe ?

Oui. Nous utilisons des serveurs situés en Belgique, aux Pays-Bas ou en Allemagne. Aucune donnée ne transite par des infrastructures hors de l'Espace économique européen, sauf demande explicite de votre part.

Travaillez-vous avec des outils open source ?

Principalement. Nos projets s'appuient sur Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers et PostgreSQL. Cela évite les coûts de licence et garantit la portabilité du code.

Quel est le délai moyen de livraison ?

Entre 8 et 16 semaines pour un projet standard. Les audits prennent deux semaines. Les projets de recherche appliquée peuvent durer six mois ou plus.

Proposez-vous de la formation ?

Nous organisons des ateliers de deux jours pour vos équipes : introduction au machine learning, bonnes pratiques de gestion de données, interprétation des résultats d'un modèle. Le tarif est de 1 800 € HT par session pour un groupe de 10 personnes maximum.

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