Comment un distributeur wallon a réduit ses retours produit de 31 % grâce à l'IA
En septembre 2024, un grossiste en pièces industrielles basé à Charleroi traitait environ 4 200 commandes par semaine. Le taux de retour atteignait 14 %, principalement à cause d'erreurs de référencement dans le catalogue.
« On perdait deux jours-homme par semaine rien qu'à retraiter les retours. Le problème n'était pas logistique, il était informationnel. »
— Directeur des opérations, entreprise cliente
Nous avons déployé un modèle de classification de texte entraîné sur les 18 mois de tickets SAV de l'entreprise. Le modèle identifie les descriptions ambiguës dans le catalogue et propose une reformulation avant la mise en ligne. Résultat après quatre mois : le taux de retour est passé de 14 % à 9,7 %, et le temps consacré au retraitement a chuté de 62 %.
Le projet a duré onze semaines, de l'audit des données à la mise en production. Coût total : moins que le salaire annuel d'un opérateur logistique.
« L'IA n'a pas remplacé notre équipe. Elle a supprimé la partie du travail que personne ne voulait faire. »
— Responsable qualité, PME agroalimentaire, TournaiArtificial Intelligence au service de vos décisions concrètes
Nous ne vendons pas de la technologie. Nous résolvons des problèmes précis avec des modèles adaptés à vos données, votre budget et votre calendrier.
Chaque mission commence par une question simple : quel résultat mesurable voulez-vous obtenir dans les trois prochains mois ? Pas de feuille de route sur cinq ans. Pas de proof of concept qui finit dans un tiroir. Un livrable qui tourne en production.
Comment se déroule un projet type
Diagnostic en 48 heures
Nous auditons vos données existantes et identifions le cas d'usage le plus rentable. Pas de rapport de 80 pages : un document de trois pages avec un chiffrage.
Prototype fonctionnel
En deux à quatre semaines, un premier modèle tourne sur un échantillon réel de vos données. Vous testez, vous validez, vous décidez de continuer ou non.
Mise en production
Intégration dans votre SI existant, formation de vos équipes, documentation technique. Le modèle tourne chez vous, pas sur nos serveurs.
Suivi et ajustement
Pendant trois mois après le déploiement, nous surveillons les performances du modèle et ajustons les paramètres si la distribution de vos données évolue.
Détection visuelle de défauts sur une ligne de production à Mons
Un fabricant de composants métalliques perdait en moyenne 3,5 % de sa production à cause de micro-fissures non détectées par l'inspection humaine. Les pièces défectueuses passaient le contrôle et généraient des réclamations clients coûteuses.
Nous avons entraîné un modèle de vision par ordinateur sur 12 000 images annotées par les opérateurs eux-mêmes. Le système détecte désormais les défauts avec une précision de 96,2 %, contre 88 % pour l'inspection manuelle. Temps de déploiement : sept semaines.
Le retour sur investissement a été atteint au cinquième mois d'exploitation.
Ce que nous savons faire
Analyse prédictive
Prévision de la demande, détection d'anomalies, scoring de risque. Modèles entraînés sur vos historiques, pas sur des jeux de données génériques.
Traitement du langage
Classification de tickets, extraction d'entités, résumé automatique de documents. Compatible français, néerlandais, anglais.
Vision par ordinateur
Inspection qualité, comptage d'objets, lecture automatique de documents scannés. Déploiement sur caméra industrielle ou smartphone.
Automatisation de processus
Orchestration de tâches répétitives avec des agents IA connectés à vos outils existants : ERP, CRM, messagerie, tableurs.
Intégration de modèles de langage
Connexion de GPT, Mistral ou Llama à vos bases de connaissances internes. Réponses contextualisées, pas de hallucinations sur vos données métier.
Pourquoi travailler avec une équipe locale
Nos bureaux sont à Mons. Quand un modèle ne se comporte pas comme prévu un mardi matin, nous pouvons être sur place l'après-midi. Les fuseaux horaires ne sont pas un problème, les réunions à 23h non plus.
Nous connaissons le tissu économique wallon. Les PME industrielles du Hainaut n'ont pas les mêmes contraintes qu'une startup parisienne. Budgets plus serrés, équipes IT plus réduites, besoin de résultats rapides. Nos projets sont dimensionnés pour ça.
Chaque modèle que nous livrons reste votre propriété. Le code source, les poids du modèle, la documentation : tout vous appartient. Pas de dépendance à un abonnement SaaS, pas de lock-in.
Questions fréquentes
Faut-il disposer de beaucoup de données pour démarrer ?
Combien coûte un projet d'intelligence artificielle ?
Nos données restent-elles confidentielles ?
Peut-on intégrer l'IA dans notre logiciel existant ?
Que se passe-t-il si le modèle ne donne pas les résultats attendus ?
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Pas besoin de cahier des charges. Dites-nous ce qui vous ralentit, on vous dit si l'IA peut aider.
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Les études de cas présentées décrivent des projets réels dont certains détails ont été modifiés pour préserver la confidentialité des clients. Les résultats mentionnés sont spécifiques à chaque contexte et ne constituent pas une garantie de performance pour d'autres projets.
Avertissement
Les informations présentes sur ce site ne constituent pas un conseil professionnel. Chaque projet d'intelligence artificielle dépend de facteurs propres à l'entreprise concernée : qualité des données, infrastructure technique, objectifs métier. Contactez-nous pour une évaluation personnalisée.