« En six semaines, le modèle prédictif de Focused AI a réduit nos retours produits de 31 %. Nos équipes logistiques gèrent maintenant les exceptions avant qu'elles ne surviennent. »— Directeur opérations, distributeur agroalimentaire, Charleroi
Un transporteur wallon traitait 1 200 colis par jour. Environ 8 % subissaient des retards non détectés avant la plainte client. Nous avons entraîné un modèle de classification sur 14 mois d'historique. Résultat : le taux de plaintes a chuté à 2,9 % en deux mois. Le modèle tourne sur un serveur interne, sans dépendance cloud.
Ce courtier basé à Namur recevait 400 déclarations de sinistre par mois. Environ 5 % étaient frauduleuses, mais l'équipe n'en identifiait qu'un tiers. Notre pipeline d'analyse textuelle et de scoring a porté le taux de détection à 82 % dès le premier trimestre. Le temps de traitement moyen d'un dossier suspect est passé de 4 jours à 6 heures.
Une clinique multidisciplinaire recevait 200 appels quotidiens. Le secrétariat perdait 35 minutes par heure à rediriger les patients vers le bon service. Nous avons déployé un agent conversationnel qui comprend le motif de l'appel en langage naturel et oriente vers le département adéquat. Le temps de redirection moyen est tombé de 4 minutes à 40 secondes.
Nous ne vendons pas de la technologie pour le plaisir de la technologie. Chaque projet commence par un problème mesurable : coûts, délais, erreurs, satisfaction. Si l'intelligence artificielle peut le résoudre mieux qu'un tableur ou qu'une règle métier, nous construisons la solution. Sinon, nous vous le disons.
Focused AI Intelligence est installé à Mons depuis 2021. Notre équipe de sept ingénieurs et data scientists travaille exclusivement avec des entreprises belges et du nord de la France. Pas de sous-traitance offshore, pas de plateforme générique reconfigurée.
Discuter de votre casNous visitons vos locaux ou organisons un appel vidéo. L'objectif : comprendre le problème, estimer le volume de données disponible, et vérifier si une approche IA est pertinente. Parfois la réponse est non. Vous repartez avec un avis honnête, sans engagement.
Nous rédigeons un document de cadrage de 3 à 5 pages : périmètre, métriques de succès, données nécessaires, architecture technique, budget. Si vous validez, nous construisons un prototype fonctionnel sur un échantillon de vos données. Ce prototype vous appartient, même si vous décidez de ne pas continuer.
Le modèle est entraîné sur l'ensemble de vos données, testé, puis connecté à vos systèmes existants. Nous travaillons avec vos équipes IT, pas en parallèle. Chaque vendredi, un rapport d'avancement d'une page résume ce qui a été fait et ce qui reste.
Un modèle d'IA n'est pas un logiciel figé. Les données changent, les comportements évoluent. Nous proposons un contrat de maintenance mensuel qui inclut le monitoring des performances, le réentraînement périodique, et un point téléphonique de 30 minutes chaque mois.
La majorité des échecs en IA viennent d'un mauvais cadrage, pas d'un mauvais algorithme. Nous avons refusé 12 projets l'an dernier parce que les données n'étaient pas suffisantes ou que le problème ne justifiait pas l'investissement.
Quand un projet démarre, le taux de mise en production est de 89 %. Les 11 % restants sont des prototypes qui ont révélé que la piste initiale n'était pas la bonne, ce qui a permis au client de réorienter ses efforts avant de dépenser davantage.
« Ils nous ont dit que notre projet de chatbot n'avait pas de sens avec 200 conversations par mois. À la place, ils ont automatisé notre extraction de factures. Le gain est plus concret et mesurable. »
Responsable administratif, PME industrielle, Tournai« Le prototype était prêt en 18 jours. On a pu le montrer à notre comité de direction avec des chiffres réels, pas des promesses. C'est ce qui a débloqué le budget pour la suite. »
CTO, scale-up e-commerce, Liège| Domaine | Ce que nous faisons | Exemple concret |
|---|---|---|
| Analyse prédictive | Modèles de régression, séries temporelles, classification supervisée | Prévision de demande pour un grossiste alimentaire (erreur moyenne réduite de 22 % à 9 %) |
| Traitement du langage | Extraction d'entités, résumé automatique, analyse de sentiment, chatbots | Tri automatique de 3 000 emails de support par semaine pour un opérateur télécom |
| Vision par ordinateur | Détection d'objets, contrôle qualité visuel, OCR avancé | Inspection de soudures sur chaîne de production, 98,4 % de précision |
| Automatisation intelligente | Pipelines de données, orchestration de workflows, intégration ERP/CRM | Connexion entre Odoo, un modèle de scoring et un tableau de bord Power BI |
| Conseil et formation | Audit de maturité data, ateliers pratiques pour équipes non techniques | Programme de 3 demi-journées pour le département RH d'une mutuelle |
L'IA fonctionne quand trois conditions sont réunies. Premièrement, un problème récurrent et coûteux. Deuxièmement, des données historiques exploitables, même imparfaites. Troisièmement, une personne en interne qui comprend le métier et peut valider les résultats du modèle.
Si l'une de ces conditions manque, nous pouvons vous aider à la construire avant de lancer un projet. Cela prend parfois trois mois de structuration de données. C'est moins spectaculaire qu'un prototype, mais c'est ce qui fait la différence entre un gadget et un outil qui tourne encore dans deux ans.
Décrivez brièvement votre problème ou votre idée. Nous répondons sous 48 heures ouvrables, souvent plus vite.
Rue Pacocha 569, 7000 Mons, Wallonie, Belgique
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Dernière mise à jour : janvier 2026.
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Les études de cas présentées reflètent des résultats obtenus dans des contextes spécifiques. Les performances d'un modèle d'IA dépendent de la qualité et du volume des données fournies par le client. Nous ne garantissons pas des résultats identiques pour chaque projet.
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