Cabinet belge de Data Science & Machine Learning. Nous identifions la valeur, nettoyons la donnée, construisons des pipelines robustes et livrons des modèles mesurables qui expliquent leurs décisions.
Audit d’éligibilité en 48h ouvrées · Gouvernance et traçabilité incluses · Contrats clairs
Data → Features → Modèles → KPI 
Observabilité temps réel Cabinet basé à Bruxelles
LimeTensor est un cabinet de Data Science et de Machine Learning installé dans le hub d’innovation de Tour & Taxis à Bruxelles. Nous accompagnons les directions data, marketing, produit et opérations qui doivent transformer un volume croissant de données en décisions pilotées par des modèles robustes.
Nous intervenons de l’audit de données au déploiement en production, en passant par la construction de pipelines, l’industrialisation et le monitoring. Nos équipes travaillent en français, néerlandais et anglais avec des organisations établies dans la finance, la santé, l’industrie, l’énergie et l’e-commerce.
Pourquoi travailler avec nous
Nous combinons rigueur scientifique, compréhension métier et discipline d’ingénierie pour que vos modèles restent utiles, explicables et maintenables dans le temps.
Traçabilité complète
Nous documentons chaque transformation: dictionnaires de données, versions de jeux de données, scripts reproductibles, journalisation des décisions et fiches de risques pour les modèles sensibles.
Alignement métier
Chaque modèle est relié à un indicateur métier signé par les sponsors: réduction du churn, optimisation de marge, fiabilisation des prévisions, réduction des temps de traitement.
MLOps pragmatique
Pipelines CI/CD, versionnement des modèles, surveillance de dérive, alertes intelligentes: nous intégrons vos modèles dans votre écosystème existant sans tout réécrire.
Équipe senior
Vos interlocuteurs sont des Data Scientists seniors ayant déjà livré des projets réglementés et à fort enjeu, capables de challenger vos hypothèses et celles de vos fournisseurs.
Approche détaillée
Nous traitons chaque mission comme un actif analytique à faire croître: documentation, gouvernance, transfert de compétences et capacité de remise en question sont intégrés à la prestation.
Audit initial
Nous analysons vos sources (CRM, ERP, entrepôts, flux temps réel) et identifions les goulots d’étranglement: qualité, complétude, granularité, fréquences de mise à jour, droits d’accès. Le livrable: une carte des opportunités data priorisées par valeur et par faisabilité.
Design de la solution
Nous choisissons les algorithmes en fonction du problème, pas de la mode: séries temporelles, modèles de survie, forêts aléatoires, gradient boosting, réseaux de neurones ou modèles linéaires simples lorsque cela est suffisant. Le tout documenté dans un dossier de conception modélisation.
Gouvernance
Nous intégrons des techniques d’explicabilité (features importance, SHAP, partial dependence) et des batteries de tests de biais. Nous alignons la solution avec vos obligations internes, réglementaires et sectorielles (RGPD, audit interne, IT).
Monitoring
Des dashboards opérationnels permettent de suivre la dérive des données, la stabilité des performances, les alertes, l’usage métier, les retours des utilisateurs et l’impact financier des modèles sur la durée.
Transfert
Nous travaillons avec vos équipes internes: sessions de pairing, revues de code, guides d’exploitation, plans de tests, indicateurs de succès partagés. Vous gardez le contrôle, nous apportons l’accélération.
Audit indépendant
En complément des projets, nous proposons des audits indépendants de modèles déjà en production: vérification de la robustesse, recalibrage, détection de dérives, simulation d’impacts business et recommandations chiffrées.
Méthodologie
Nous travaillons en phases courtes avec validation régulière. Vous avez un interlocuteur unique responsable de la valeur délivrée à chaque étape.
Réunion de cadrage (visio ou sur site) pour comprendre vos enjeux métier, contraintes techniques, planning et budget. Nous challengeons les attentes et clarifions l’impact recherché.
Audit rapide des données et de l’architecture existante. Identification des sources, des gaps de qualité et des risques. Estimation chiffrée de la valeur potentielle et des prérequis.
Rédaction d’un plan de projet détaillé: livrables, responsabilités, jalons, critères d’acceptation, coûts. Vous disposez d’un document que vous pouvez partager en interne.
Construction des pipelines, features, modèles et dashboards dans un environnement de test. Tests croisés avec vos équipes métier, itérations ciblées et préparation du déploiement.
Mise en production, mise en place du monitoring, reporting de performance et sessions de retour d’expérience. Possibilité de contrat d’accompagnement mensuel pour faire évoluer les modèles.
Modèle économique
Nos offres sont conçues pour être budgétées facilement et pour aligner les efforts techniques sur les résultats métier. Tous les chemins mènent à une discussion directe avec nos consultants seniors.
à partir de 8 500 € par mission
Pour clarifier le potentiel data sur un périmètre bien défini (segment clients, gamme produit, processus interne).
à partir de 32 000 € par projet
Pour construire et déployer un modèle critique de bout en bout, avec transfert de compétences et documentation complète.
à partir de 4 500 € par mois
Pour disposer d’une expertise Data Science senior au fil de l’eau, sans recruter immédiatement.
à partir de 6 900 € par audit
Pour faire vérifier un modèle existant par un tiers de confiance avant une extension d’usage ou une revue réglementaire.
Histoires de réussite
Nous intervenons souvent sur des sujets sensibles: risque crédit, fraude, prévision de demande, maintenance, personnalisation et optimisation de campagnes. Les chiffres ci-dessous sont des exemples réels obtenus avec nos clients, publiés avec leur accord ou anonymisés.
Télécom · Belgique · Modèle de scoring
Construction d’un modèle de propension à partir de données d’usage, tickets et interactions digitales. Priorisation des offres de rétention et ciblage des campagnes sortantes, avec un impact immédiat sur la durée de vie client.
Retail · Europe · Prévision de demande
Mise en place de prévisions par magasin et par produit, intégrées dans l’outil de planification. Réduction des ruptures, diminution des surstocks en fin de saison et baisse du gaspillage.
Assurance · UE · Détection temps quasi réel
Construction d’un modèle de détection des dossiers à haut risque de fraude et intégration dans le flux de décision. Les équipes d’enquête se concentrent sur les dossiers à plus forte probabilité et à plus fort impact financier.
Ce que disent nos clients
Au-delà des algorithmes, nous sommes jugés sur notre capacité à clarifier, structurer et livrer dans les délais. Voici quelques extraits de retours vérifiés de clients.
« La mission a commencé par un audit qui a remis en question certaines certitudes. Le plan de priorisation proposé par LimeTensor a structuré notre feuille de route data pour deux ans. »
« Les consultants ne se sont pas contentés d’entraîner un modèle. Ils ont travaillé avec nos équipes marketing pour que les scores soient réellement utilisés, compris et adoptés sur le terrain. »
« La documentation fournie a permis à notre équipe interne de reprendre la main sans dépendre d’un prestataire unique. Nous avons apprécié la transparence sur les hypothèses et les limites des modèles. »
Parcours
LimeTensor a été créé par des Data Scientists et des ingénieurs ayant travaillé dans des scale-ups, des institutions financières et des organisations internationales. Notre histoire est celle d’une spécialisation progressive sur les projets à fort enjeu.
Lancement de LimeTensor à Bruxelles avec une mission claire: rapprocher les équipes techniques et les métiers autour de projets analytiques réellement utilisés.
Réalisation de missions pour des acteurs régulés: finance, assurance, santé. Mise en place de process de documentation et de gouvernance renforcés.
Intégration systématique d’outils de déploiement continu et de monitoring des modèles pour garantir une exploitation stable et auditable dans le temps.
Consolidation de composants réutilisables (modèles, pipelines, accélérateurs) permettant de réduire le délai entre l’idée et un pilote opérationnel chez nos clients.
Mission & principes
Nous pensons que la valeur de la Data Science doit être démontrable, documentée et alignée avec les personnes qui l’utilisent. Nos principes guident chaque décision de projet.
Nous explicitons les hypothèses, les limites et les risques de chaque modèle. Les équipes métier savent ce que le modèle peut et ne peut pas faire, et pourquoi.
Nous refusons les projets qui ne respectent pas vos contraintes éthiques ou réglementaires. La conformité et la protection des données ne sont pas négociables.
Nous privilégions les solutions simples à maintenir plutôt que la complexité inutile. Un modèle moins sophistiqué mais bien intégré vaut mieux qu’un prototype non exploité.
Nos missions incluent un volet transfert pour que vos équipes puissent faire évoluer les modèles, reproduire la méthodologie et capitaliser sur les apprentissages.
Carrières
Nous accueillons des profils techniques et hybrides qui aiment comprendre les problèmes métier autant que les algorithmes. Les missions se déroulent principalement en Belgique et dans l’Union européenne, avec des formats hybrides sur site et à distance.
Vous pilotez des projets de modélisation de bout en bout: diagnostic, design, expérimentation, déploiement et transfert de compétences auprès des clients.
Vous concevez et maintenez les pipelines de déploiement des modèles, l’infrastructure d’observabilité et les dashboards de suivi de performance.
Vous faites le lien entre les sponsors métier, les équipes IT et les Data Scientists, et vous structurez les feuilles de route analytiques.
Questions fréquentes
Si vous ne trouvez pas la réponse à votre question ci-dessous, contactez-nous directement: nous préférons éclaircir les attentes en amont plutôt que de laisser des zones d’ombre.
Discuter avec un consultant ↗Travaillez-vous uniquement avec de grandes entreprises ?
Non. Nous accompagnons des groupes internationaux, des PME et des scale-ups. Ce qui compte, c’est l’ambition de mettre réellement les données au service de décisions concrètes et un engagement de gouvernance adapté.
Pouvez-vous travailler avec nos équipes internes de Data Science ?
Oui. Une partie de nos missions consiste à co-construire avec vos équipes, à formaliser les bonnes pratiques existantes, ou à intervenir sur un périmètre ciblé (audit, MLOps, mise en production).
Comment définissez-vous le budget d’un projet ?
Le budget dépend de la disponibilité de vos données, du périmètre fonctionnel, du niveau d’intégration souhaité et de la localisation des équipes. Nous communiquons toujours une enveloppe estimative et un découpage en jalons, validés avec vous avant le démarrage.
Où sont hébergées nos données ?
Nous privilégions vos infrastructures ou des fournisseurs cloud conformes aux exigences européennes. Les données de production ne quittent pas vos environnements sans base légale claire et accord explicite. Nous pouvons travailler avec des jeux de données anonymisés ou pseudonymisés lorsque c’est pertinent.
Proposez-vous des interventions ponctuelles ?
Oui. Les audits indépendants, les revues de modèles et les ateliers de cadrage peuvent être réalisés comme missions ponctuelles. Ils constituent souvent une première étape avant un projet plus large.
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