Ai Trust Network est née en 2019 à Bruxelles, dans un bureau partagé de 18 m² au-dessus d'une boulangerie. L'idée de départ était simple : proposer aux PME belges le même niveau d'expertise en IA que celui dont bénéficient les grandes entreprises, mais à un prix accessible et avec un accompagnement humain.
Cinq ans plus tard, nous sommes onze. Nous avons livré 47 projets dans huit secteurs différents. Et nous travaillons toujours depuis Bruxelles.
En 2018, notre fondatrice, Élise Marchand, travaillait comme ingénieure machine learning chez un grand retailer belge. Elle passait la moitié de son temps à construire des modèles et l'autre moitié à convaincre la direction que ces modèles méritaient d'être mis en production. Trop souvent, des prototypes prometteurs finissaient dans un tiroir parce que personne ne savait comment les intégrer aux systèmes existants.
Elle a quitté son poste en janvier 2019 avec une conviction : le problème de l'IA en entreprise n'est pas technique. C'est un problème de communication, de confiance et de méthode. Les algorithmes existent. Ce qui manque, c'est quelqu'un qui sait les traduire en résultats mesurables pour un directeur financier ou un responsable logistique.
Le premier client était une coopérative agricole wallonne qui voulait prédire les rendements de ses parcelles de betteraves sucrières à partir de données météo et de capteurs de sol. Le modèle, un gradient boosting assez classique, a permis de réduire le gaspillage d'engrais de 22 % la première année. Ce projet a validé l'approche : partir d'un problème concret, livrer vite, mesurer l'impact en euros.
Nous n'avons pas de « manifeste » de 30 pages. Voici quatre principes qui guident nos décisions au quotidien.
Un modèle que personne ne comprend est un modèle dangereux. Nous privilégions les algorithmes interprétables quand la performance le permet. Quand un réseau de neurones est nécessaire, nous ajoutons systématiquement une couche d'explicabilité (SHAP, LIME ou attention maps) pour que vos équipes comprennent pourquoi le modèle prend telle décision.
Tout le code que nous écrivons vous appartient. Pas de licence, pas de dépendance à un outil propriétaire, pas de « boîte noire » hébergée chez nous. Si vous décidez de changer de prestataire dans six mois, vous repartez avec le dépôt Git complet, la documentation et les poids du modèle.
Si vos données ne sont pas suffisantes pour entraîner un modèle fiable, nous vous le disons. Nous préférons perdre un contrat que de livrer un système qui donne des résultats aléatoires. En 2023, nous avons décliné quatre projets pour cette raison et orienté les clients vers des solutions plus simples (règles métier, tableaux de bord statistiques) qui répondaient mieux à leur besoin réel.
Nos serveurs sont en Belgique ou aux Pays-Bas. Nos réunions se font en personne quand c'est possible. Nous connaissons le tissu économique belge, les contraintes réglementaires locales et les spécificités du marché francophone et néerlandophone. Ce n'est pas du patriotisme, c'est de l'efficacité : comprendre le contexte d'un client accélère chaque projet de deux à trois semaines.
Onze personnes, toutes basées à Bruxelles. Pas de sous-traitance offshore, pas de consultants intérimaires sur vos projets. Voici les quatre profils seniors qui dirigent les missions.
Ingénieure civile (ULB, 2012), master en machine learning (KU Leuven, 2014). Huit ans d'expérience chez Colruyt Group avant de fonder Ai Trust Network. Spécialiste en modèles de prévision de la demande et optimisation de la chaîne logistique.
Docteur en informatique (VUB, 2015), thèse sur les réseaux de neurones convolutifs appliqués à l'imagerie satellite. Ancien lead ML engineer chez Siemens Digital Industries. Il supervise l'architecture technique de chaque projet et forme les équipes clientes.
Master en linguistique computationnelle (UCLouvain, 2017). Cinq ans chez Proximus sur les chatbots et l'analyse de sentiment. Elle pilote tous les projets liés au traitement du langage naturel : classification de tickets, extraction d'entités, résumé automatique de documents.
Diplômé en génie logiciel (EPHEC, 2016). Certifié AWS Solutions Architect et Kubernetes Administrator. Il s'occupe du déploiement, du monitoring et du réentraînement automatique des modèles en production. Avant de nous rejoindre, il gérait l'infrastructure data d'une fintech luxembourgeoise.
projets livrés depuis 2019
collaborateurs à Bruxelles
de clients qui renouvellent leur contrat de maintenance
secteurs couverts : retail, logistique, finance, santé, énergie, industrie, secteur public, agriculture
Nos bureaux sont ouverts du lundi au vendredi, de 9 h à 18 h. Vous pouvez passer sans rendez-vous pour un café et une discussion informelle sur votre projet, mais nous vous recommandons de prévenir par email pour être sûr qu'un ingénieur est disponible.
Jardin Esther 352c, 1000 Brussels, Brussels-Capital Region, Belgium
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Les résultats mentionnés sur ce site sont basés sur des projets réels mais dépendent du contexte spécifique de chaque client. Ai Trust Network ne garantit pas que des résultats identiques seront obtenus dans votre situation. Les performances d'un modèle d'intelligence artificielle varient en fonction de la qualité, du volume et de la représentativité des données fournies. Ce site peut contenir des liens vers des sites tiers. Nous ne sommes pas responsables du contenu de ces sites. Les informations publiées ici ne constituent ni un conseil juridique, ni un conseil financier.