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De l'IA qui enlèvedu travail.

Kerris ICT est une entreprise d'IA basée à Vaals, dans le Limbourg du Sud. Je construis des applications qui reprennent une tâche concrète : le téléphone, les documents, les messages récurrents.

Ce que vous obtenez

  • Agents vocaux qui traitent les appels et les questions courantes
  • Intégration de LLM (OpenAI, Claude) dans les processus existants
  • Analyse de documents et extraction d'informations
  • Assistants basés sur vos propres documents
  • Automatisation des processus et intégrations de flux
  • Arbitrage sur l'emplacement des données : serveur propre, gestion propre ou hébergement managé
  • Vous parlez directement au développeur
  • Réponse sous 24 heures
  • Données sous votre contrôle
  • Suivi après la livraison

Ce que je construis

L'IA n'est utile qu'à partir du moment où elle reprend une tâche qui coûte du temps aujourd'hui.

Je commence par le processus, pas par le modèle : quelles étapes sont répétitives, où cela échoue, et que peut-on automatiser ? Ensuite je construis l'application : un assistant téléphonique, un parseur de documents, ou une intégration qui remplace une étape manuelle.

Comment je procède

  1. Choisir le processus

    Quelle tâche coûte le plus aujourd'hui et est la plus prévisible ? C'est là que cela commence.

  2. Conditions préalables

    Où les données peuvent-elles résider, que peut voir le modèle, qui est responsable de quoi ?

  3. Construire et tester

    Une version fonctionnelle sur des entrées réelles, pas sur des données d'exemple.

  4. Mesurer et ajuster

    Ce qui va bien, ce qui va mal, et où une personne doit reprendre la main.

En pratique

Des projets que j'ai réellement construits, pas des exemples.

Assistant téléphonique médical

  • Python
  • IA/LLM
  • Voix
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Le problème

Les établissements de santé passent beaucoup de temps à gérer les appels : les questions simples bloquent la ligne pour les urgences.

Ce que j'ai construit

Assistant téléphonique piloté par l'IA avec reconnaissance vocale, triage LLM et transfert fluide vers le personnel humain.

Résultat

Traitement automatique des questions courantes, personnel soignant soulagé, patients aidés plus rapidement.

Automatisation du traitement textile

  • Automatisation
  • API
  • Production
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Le problème

Les commandes avec données clients et PDF d'impression arrivaient chez Boogaard Textiles. Elles devaient être placées dans le programme d'impression avec des lignes de découpe, mais c'était tellement de travail manuel que la machine de découpe de 100 k€ restait inutilisée. À la place, tout était coupé aux ciseaux.

Ce que j'ai construit

Une API Laravel qui a automatisé tout le processus : traiter les commandes entrantes, générer les lignes de découpe, les placer de manière économe en papier dans le programme d'impression. Un tableau de bord suivait tout avec un scan de codes-barres. Plus de commandes perdues. Connecté au site web, à la comptabilité et à l'envoi postal.

Résultat

La machine de découpe est enfin utilisée quotidiennement. Un employé permanent a été embauché pour l'opérer. Le fils du patron a été libéré de la découpe manuelle, de l'édition des lignes de coupe et de la gestion des commandes. Le flux de travail est passé d'une journée à 20 minutes.

CVTailor

  • Application web
  • IA
  • Secteur public
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Le problème

Les organismes publics doivent mettre en correspondance les CV avec les compétences CompetentNL, un processus manuel et sujet aux erreurs. Le personnel RH perdait beaucoup de temps à interpréter des formats de CV très variés et à les relier à des compétences normalisées.

Ce que j'ai construit

Une application Laravel + React qui parse automatiquement les CV, extrait les compétences et les fait correspondre aux normes CompetentNL. L'outil reconnaît les expériences en texte libre et les traduit en profils de compétences structurés. Entièrement bilingue anglais/néerlandais, avec déploiement Docker.

Résultat

Fonctionne en direct contre l'endpoint SPARQL officiel de CompetentNL avec la correspondance officielle CompetentNL→ESCO (120 règles de correspondance), et non avec une approche IA maison. Conçu pour les organisations qui doivent faire correspondre des CV à CompetentNL.

Questions fréquentes

Ce que les clients veulent savoir avant d'appeler.

Que se passe-t-il si le système ne comprend pas une question ?

Il passe la main à un humain. Ce n'est pas un chemin d'échec mais la conception même : l'application traite les questions prévisibles et transmet le reste à quelqu'un qui sait.

Puis-je simplement déployer cela ?

Cela suppose des conditions. Depuis l'AI Act, un appelant doit pouvoir comprendre qu'il parle à un système et non à une personne. Je l'intègre à la configuration ; le contexte est dans la base de connaissances.

Où sont stockés les appels et les données ?

Le stockage (transcriptions, enregistrements, documents, rendez-vous) se trouve sur votre propre serveur ou sur une infrastructure sous votre gestion, avec une durée de conservation convenue et des accès documentés. Le traitement lui-même (voix et modèle de langage) passe par des fournisseurs spécialisés sous contrat de sous-traitance, l'entraînement sur vos données étant contractuellement exclu ; de quel fournisseur il s'agit et dans quelle région il traite, je le nomme explicitement par projet. Si vous voulez tout garder dans un seul environnement, c'est un projet sur mesure, et nous discutons alors de son coût. Pas de clonage vocal et pas de revente des données d'appels.

Cela remplace-t-il mon personnel ?

Non. Cela retire les questions répétitives pour laisser du temps aux conversations qui demandent de l'attention. Une journée chargée signifie alors moins d'interruptions, pas moins de personnes.

Dans la région

Je travaille depuis Vaals, sur site dans le Limbourg du Sud et ses environs.

Construisons quelque chose.

Une idée, un problème ou un projet ? Je suis là pour vous aider. Sans engagement, juste une bonne conversation.

  • Sans engagement
  • 30 minutes
  • Pas de discours commercial
  • Des conseils directement exploitables