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Vos données au service de l'ingéniosité humaine

Des données fiables. Des décisions plus rapides. Une exécution mieux pilotée.

✦ Planifier un appel
Python code defining RMSNorm and Block classes with transformer model using causal mask in PyTorch.
Python code defining functions for embedding text, reranking, context building, and querying a language model.
Python code defining Memory class with methods to store, recall, and prune text embeddings using SQLite.
Python code defining tools and a loop for an agent to interact with a client using Claude model and tool map.
Python tool-use loop for a Claude agent: dispatching tool calls, catching errors and feeding results back to the model.
Python code defining Adam optimizer class with step and cosine learning rate functions and usage example.

Nos solutions

Trois leviers pour transformer les données en résultats opérationnels

Workflows Agentiques

Développez vos opérations grâce à une main-d'œuvre numérique intelligente

Data consulting

Alignez technologie et stratégie grâce à une Data Intelligence opérationnelle

Formations Data science & BI

Faites de vos équipes des experts de la donnée

eaQbe est une société bruxelloise spécialisée en intelligence artificielle, fondée en 2020. Nous aidons les organisations en Belgique et dans l'UE à construire des fondations data fiables, puis à les transformer en systèmes opérationnels : des solutions BI qui guident les décisions, des modèles de machine learning conçus pour des tâches spécifiques, et des workflows d'IA agentique qui automatisent les opérations complexes. En parallèle du conseil et des solutions, eaQbe délivre des formations pratiques basées sur des scénarios, en IA et en data. Tout ce que nous livrons repose sur un principe : l'autonomie opérationnelle.

Défi. Apprentissage. Transformation. ‍Nous vous accompagnons à chaque étape.

Nous concevons des architectures de données résilientes qui allient des fondations robustes à la BI moderne, à l'apprentissage automatique et aux flux de travail basés sur des agents

Circuit-board process diagram showing a left-to-right data value chain: raw business data sources flow through a ‘Build Data Backbone’ layer (integrate, model, govern), ‘Turn Data into Intelligence’ (BI, KPIs, dashboards, reporting, alerts), and ‘Custom Algorithmic Solutions’ (explainable white-box logic) to deliver actionable insights and decisions at scale

Notre méthodologie

Une approche de conseil structurée, ancrée dans CRISP-DM et orchestrée en Scrum

  1. Étape 1

    1. Cadrer l’enjeu

    Nous commençons par un cadrage métier : alignement des parties prenantes, mise en place de la gouvernance, et entretiens qualitatifs au sein des équipes. Via des comités de pilotage et des ateliers structurés, nous clarifions les objectifs, les critères de succès, les contraintes et les dépendances. En parallèle, nous évaluons les sources de données disponibles afin d’ancrer les décisions dans la réalité opérationnelle.

    Cycle CRISP-DM dessiné comme des tuiles de verre dépoli reliées par des connecteurs lumineux : six étapes avec leurs icônes, autour d'un moyeu central CRISP-DM avec son icône, dans le sens horaire depuis Business Understanding en haut : Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment, puis retour à Business Understanding. Business Understanding et Data Understanding sont mises en évidence ; les autres étapes sont atténuées. Cycle CRISP-DM dessiné comme des tuiles de verre dépoli reliées par des connecteurs lumineux : six étapes avec leurs icônes, en une colonne, de haut en bas, avec une ligne de retour qui remonte le long du bord gauche de Deployment à Business Understanding, sous un titre CRISP-DM avec son icône : Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment, puis retour à Business Understanding. Business Understanding et Data Understanding sont mises en évidence ; les autres étapes sont atténuées.
  2. Étape 2

    2. Construire et itérer

    Nous traduisons les objectifs métier en pipelines data, et modèles. Cette phase couvre l'ingénierie des caractéristiques et la modélisation itérative, avec des points de validation fréquents. En cycles courts, nous testons les hypothèses, ajustons les configurations, et veillons à ce que les modèles restent explicables, robustes et alignés avec l’intention métier.

    Cycle CRISP-DM dessiné comme des tuiles de verre dépoli reliées par des connecteurs lumineux : six étapes avec leurs icônes, autour d'un moyeu central CRISP-DM avec son icône, dans le sens horaire depuis Business Understanding en haut : Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment, puis retour à Business Understanding. Data Preparation et Modeling sont mises en évidence ; les autres étapes sont atténuées. Cycle CRISP-DM dessiné comme des tuiles de verre dépoli reliées par des connecteurs lumineux : six étapes avec leurs icônes, en une colonne, de haut en bas, avec une ligne de retour qui remonte le long du bord gauche de Deployment à Business Understanding, sous un titre CRISP-DM avec son icône : Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment, puis retour à Business Understanding. Data Preparation et Modeling sont mises en évidence ; les autres étapes sont atténuées.
  3. Étape 3

    3. Valider et opérationnaliser

    Nous évaluons les résultats au regard des objectifs initiaux. Une fois validés, nous déployons les solutions dans vos systèmes, accompagnons l'adoption des utilisateurs et documentons les livrables. Cette étape clôture le cycle avec les parties prenantes et pose les fondations de l'amélioration continue.

    Cycle CRISP-DM dessiné comme des tuiles de verre dépoli reliées par des connecteurs lumineux : six étapes avec leurs icônes, autour d'un moyeu central CRISP-DM avec son icône, dans le sens horaire depuis Business Understanding en haut : Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment, puis retour à Business Understanding. Evaluation et Deployment sont mises en évidence ; les autres étapes sont atténuées. Cycle CRISP-DM dessiné comme des tuiles de verre dépoli reliées par des connecteurs lumineux : six étapes avec leurs icônes, en une colonne, de haut en bas, avec une ligne de retour qui remonte le long du bord gauche de Deployment à Business Understanding, sous un titre CRISP-DM avec son icône : Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment, puis retour à Business Understanding. Evaluation et Deployment sont mises en évidence ; les autres étapes sont atténuées.

Ils nous font confiance

WSBI-ESBG
SolarPower Europe
Cefic
Silversquare
Yoga Room
EURid
Eurosif
Elitis Insurance

Nos réalisations

Une personne et un agent alimentent une même liste de réservation, un créneau est confirmé dans une grille de salles, et un hub d'agents central est relié à un bouclier de contrôle et à une personne validée

Plateforme de réservation agentique et les agents qui la construisent

Réservation de salles de réunion pour un réseau de coworking, conçue pour qu'un agent IA réserve comme un membre, et construite par des agents sous validation humaine.
Un message entrant va vers un agent qui puise dans une base de données et un document, puis vers un brouillon de réponse modifiable qu'une personne valide

Système agentique member care, adossé à la donnée

Demandes des membres traitées rapidement et avec précision, avec des ébauches dans le ton des communications du studio et l'envoi final confié aux humains.
Un graphe de connaissances central relié à l'e-mail, un tableur, le web, un document, du code et une base de données mise en évidence

Data scientist IA à la demande, branché sur vos données métier

Réponses à des questions en langage clair, basées sur des données du CRM, avec des draft de réponses pour les membres sous contrôle humain.
Un document passe dans des engrenages de traitement automatisé, puis dans un rapport en histogramme à la tendance montante

Automatisation financière de bout en bout : AGICAP, Exact Online et Power BI

Automatisation complète du back-office financier : saisie des factures fournisseurs, auto-codage, synchronisation avec le système comptable et reporting en temps réel, l'expert-comptable n'ayant plus qu'à valider.
Des fichiers épars passent par un entonnoir de recherche et ressortent en une arborescence de dossiers validée

Migration agentique d'un serveur de fichiers vers SharePoint

Serveur de plus de 870 000 fichiers multitéraoctets migré, trié et tagué, prêt pour Copilot.
Une boucle autour d'une page vérifiée à la loupe, avec des icônes de recherche, de document, de graphique et d'étincelle sur la boucle

Boucle agentique de visibilité SEO et GEO

Une boucle agentique hebdomadaire qui surveille le SEO et la visibilité sur les moteurs génératifs, et propose des actions prioritaires.
Un agent au centre d'une flèche en boucle, en échange avec une pile d'enregistrements et relié à un graphe de connaissances

Workflow agentique de développement, avec mémoire

Une fondation agentique dédiée avec mémoire persistante, graphe de connaissances et garde-fous humains.

Les fondations de vos systèmes de données

Nous concevons et intégrons les bons composants pour bâtir des systèmes data fiables et maintenables, dans votre environnement existant.

✦ Contactez-nous
Codex / OpenAI
Claude Code
Python
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De la passion à l'impact eaQbe

Portés par un engagement profond pour la data science et la technologie, nous défendons une vision ambitieuse : rendre la data science accessible, actionnable et transformatrice pour les organisations de toutes tailles

Expertise

Nous apportons une rigueur d’ingénierie aux contraintes métier, pour transformer la complexité data en systèmes fiables.

Innovation

Nous explorons continuellement de nouvelles méthodes, architectures et workflows pour mieux aligner la technologie avec la réalité du terrain.

Apprentissage

Notre approche vise l'autonomie : nous déconstruisons la complexité et transférons notre savoir pour permettre aux équipes d'opérer, d'adapter et de progresser durablement.

✦ À propos de nous

Découvrez nos dernières ressources sur docs.eaQbe.com

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Démystifier les Réseaux de Neurones & le Deep Learning

Un guide complet pour comprendre la 'Boîte Noire' des couches cachées. Découvrez comment l'évolution hardware et le Big Data ont relancé les réseaux de neurones, et explorez les maths derrière la Descente de Gradient et les Fonctions d'Activation.

Arbres de Décision & Méthodes Ensemblistes

Le guide complet de l'apprentissage supervisé interprétable. Comprenez la mécanique du partitionnement récursif et du Gain d'Information, et apprenez à transformer des arbres simples en modèles puissants (Random Forest et XGBoost).

CRISP-DM : Le cycle de vie de la Data Science

Le framework essentiel pour gérer vos projets de data science. Maîtrisez les six phases itératives, de la Compréhension Business au Déploiement, et apprenez à combiner CRISP-DM et SCRUM pour transformer la donnée brute en valeur.

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