Votre prochaine décision en Artificial Intelligence commence par une histoire vraie
Nous ne vendons pas de l'IA comme on vend un logiciel. Chaque projet que nous menons chez Assured AI Paths part d'un problème opérationnel précis : trop de retours clients, des prévisions de vente approximatives, une ligne de production qui génère du déchet évitable.
Notre rôle est de comprendre ce problème, de vérifier qu'un modèle d'intelligence artificielle peut réellement l'atténuer, puis de construire la solution la plus simple qui fonctionne. Pas la plus impressionnante. La plus utile.
Ce site est organisé autour de récits de projets réels. Parcourez-les pour juger si notre approche correspond à vos attentes.
Étude de cas : prévision logistique pour un distributeur wallon
Le problème
Ce distributeur de pièces automobiles basé à Liège gérait 12 000 références. Ses prévisions de réapprovisionnement reposaient sur des moyennes mobiles calculées dans un tableur. Résultat : 22 % de surstockage sur les pièces à faible rotation, et des ruptures récurrentes sur les 200 références les plus demandées.
Ce que nous avons fait
Nous avons connecté leur ERP à un pipeline de données hébergé en Belgique. Un modèle de séries temporelles (Prophet adapté) a été entraîné sur trois ans d'historique de commandes, en intégrant la saisonnalité, les promotions fournisseurs et les délais de livraison variables. La formation de l'équipe achats a pris quatre demi-journées.
Résultat après six mois
Le surstockage est tombé à 9 %. Les ruptures sur les références critiques ont diminué de 61 %. Le retour sur investissement a été atteint au quatrième mois.
Carte de nos capacités
Deux autres récits de terrain
Tri automatique de tickets de support technique
Un éditeur de logiciels RH recevait 400 tickets par jour. Trois personnes passaient leur matinée à les classer avant qu'un technicien ne les prenne en charge. Nous avons entraîné un classificateur sur 18 mois d'historique de tickets déjà classés. Après déploiement, 78 % des tickets sont orientés automatiquement vers la bonne file. Le temps de première réponse a baissé de 45 minutes en moyenne.
Détection de défauts sur ligne d'emballage
Un fabricant de cosmétiques à Mons perdait environ 3 % de sa production à cause de défauts d'étiquetage détectés trop tard. Nous avons installé deux caméras industrielles et entraîné un modèle de vision pour repérer les étiquettes mal positionnées en temps réel. Le taux de rejet est passé de 3 % à 0,4 %. Le modèle tourne sur un serveur local, sans dépendance cloud.
Comment un projet se déroule concrètement
Diagnostic gratuit (1 à 2 heures)
Nous écoutons votre problème, examinons vos données existantes et vous disons franchement si l'IA est la bonne réponse. Parfois, un simple tableau croisé dynamique suffit. On vous le dit.
Prototype rapide (3 à 5 semaines)
Un premier modèle est construit sur un échantillon de vos données. Vous voyez les résultats, vous posez des questions, vous décidez si on continue.
Déploiement et formation (4 à 12 semaines)
Le modèle validé est intégré dans vos outils. Votre équipe apprend à l'utiliser, à interpréter ses sorties, et à repérer quand il se trompe. Nous restons disponibles pendant trois mois après la mise en production.
L'IA est-elle pertinente pour votre situation ?
Signaux favorables
- Vous disposez d'au moins un an de données structurées (ventes, tickets, mesures).
- Une tâche répétitive mobilise du temps qualifié chaque jour.
- Vous pouvez mesurer le coût actuel du problème (en heures, en euros, en taux de rejet).
- Au moins une personne dans votre équipe est prête à collaborer avec nous pendant le projet.
Signaux d'alerte
- Vos données sont dispersées dans des fichiers Excel non standardisés sans historique fiable.
- L'objectif est vague : « on veut faire de l'IA » sans problème identifié.
- Personne en interne n'a le temps de participer au projet.
Demander un premier échange
Décrivez brièvement votre situation. Nous vous répondons sous 48 heures ouvrables avec une première analyse de faisabilité.
Téléphone : +32 71 66 48 90
E-mail : [email protected]
Passage de l'Eclipse 421 bis, 6000 Charleroi, Wallonie, Belgique
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Avertissement
Les résultats présentés dans les études de cas reflètent des situations spécifiques. Chaque projet d'intelligence artificielle dépend de la qualité des données, de la complexité du problème et de l'implication de l'équipe client. Nous ne garantissons pas des résultats identiques pour d'autres entreprises.
Les informations techniques mentionnées (outils, délais, métriques) sont exactes au moment de la publication. Elles peuvent évoluer en fonction des avancées technologiques et des mises à jour logicielles.