Artificial Intelligence : ce qu'en disent nos clients

Des retours francs, des chiffres vérifiables et deux études de cas détaillées. Parce que la meilleure preuve, c'est le résultat.

43
Projets livrés depuis 2019
97 %
Clients qui nous recommandent
12
Secteurs d'activité couverts
4,8 / 5
Note moyenne sur Google

Témoignages

Nous avons demandé à plusieurs clients de décrire leur expérience avec nos services. Voici leurs réponses, sans retouche.

Portrait de Nathalie Dewaele
★★★★★

On avait essayé d'automatiser le tri de nos courriels entrants avec un outil du marché. Résultat médiocre, trop de faux positifs. L'équipe de Clarity AI Value a repris le problème à zéro, entraîné un modèle sur nos 18 000 messages archivés et, en cinq semaines, le taux de classification correcte est passé de 61 % à 94 %. Nos opérateurs ne trient plus que les cas ambigus.

Nathalie Dewaele

Directrice des opérations, Assurances Meuse-Sambre, Namur

Portrait de Julien Fagnoul
★★★★★

Ce qui m'a convaincu, c'est l'honnêteté. Lors de l'audit initial, ils nous ont dit clairement que deux de nos cinq idées de projets IA ne valaient pas l'investissement. Sur les trois restantes, ils ont livré dans les délais, avec une documentation technique que notre équipe interne a pu reprendre sans formation supplémentaire.

Julien Fagnoul

CTO, Distri-Wallonie (distribution alimentaire), Liège

Portrait de Dr. Françoise Lemaire
★★★★☆

Le chatbot qu'ils ont déployé pour notre service d'accueil répond correctement à la majorité des questions sur les horaires de consultation, les documents à apporter et les modalités de remboursement. Il y a encore des cas où il bute, surtout les questions mêlant plusieurs sujets, mais l'équipe continue de l'améliorer chaque mois dans le cadre du contrat de maintenance. Le temps d'attente téléphonique a baissé de 40 % depuis la mise en service.

Dr. Françoise Lemaire

Responsable qualité, Clinique du Confluent, Namur

Portrait de Marc Peeters
★★★★★

Nous fabriquons des pièces en acier inoxydable. Les défauts de surface étaient détectés à l'œil nu par nos contrôleurs, avec un taux de détection d'environ 88 %. Le système de vision par ordinateur installé par Clarity AI Value atteint 96 % et fonctionne à la cadence de la ligne, sans ralentir la production. Le retour sur investissement a été atteint en sept mois.

Marc Peeters

Directeur de production, Inox Precision, Charleroi

Portrait de Sophie Claessens
★★★★★

J'avais peur que l'IA remplace mes employés. L'approche de Clarity AI Value est différente : ils ont formé notre équipe comptable à utiliser l'outil d'extraction de factures, pas à le subir. Résultat, mes collaborateurs traitent 2,5 fois plus de factures par jour et passent le temps gagné sur des tâches d'analyse qui les intéressent davantage. Le moral a monté, pas baissé.

Sophie Claessens

Gérante, Fiduciaire Claessens, Wavre

Études de cas

Deux projets racontés du début à la fin, avec les chiffres réels.

Entrepôt de distribution alimentaire avec convoyeurs

Distri-Wallonie : prédire la demande pour réduire le gaspillage

Distri-Wallonie gère 14 entrepôts en Wallonie et à Bruxelles. Leur problème principal : les produits frais périmés avant d'être vendus, représentant une perte annuelle de 1,2 million d'euros. Nous avons construit un modèle de prévision de la demande alimenté par trois ans de données de vente, les prévisions météo, le calendrier scolaire et les promotions planifiées.

Le modèle tourne chaque nuit et génère des recommandations de commande par entrepôt et par catégorie de produit. Les acheteurs peuvent ajuster les suggestions, mais dans 78 % des cas, ils les valident telles quelles.

Après huit mois d'utilisation, le gaspillage a diminué de 28 %, ce qui représente une économie nette de 336 000 euros sur la période, déduction faite du coût du projet et de l'hébergement cloud.

-28 %
Gaspillage alimentaire
336 k€
Économie nette (8 mois)
6 sem.
Délai de déploiement
Bras robotisé inspectant des pièces en acier inoxydable

Inox Precision : contrôle qualité par vision artificielle

Les pièces en acier inoxydable d'Inox Precision sont utilisées dans l'industrie pharmaceutique, où les tolérances de surface sont très strictes. Avant notre intervention, trois contrôleurs qualité inspectaient chaque pièce à l'œil nu sous éclairage rasant. Fatigue visuelle, cadence limitée et taux de détection plafonné à 88 %.

Nous avons installé quatre caméras haute résolution sur la ligne, connectées à un modèle de détection d'anomalies entraîné sur 12 000 images de pièces conformes et défectueuses, annotées avec l'aide des contrôleurs eux-mêmes. Le système signale les pièces suspectes en temps réel, et un contrôleur humain valide ou invalide le verdict.

Sept mois après la mise en production, le taux de détection est monté à 96 %. Les trois contrôleurs sont toujours en poste : l'un supervise le système, les deux autres ont été redéployés sur des tâches de métrologie plus complexes. Le nombre de retours clients pour défaut de surface a chuté de 71 % sur la même période.

96 %
Taux de détection
-71 %
Retours clients
7 mois
Retour sur investissement

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