Depuis 2021, nous accompagnons des entreprises qui veulent utiliser l'IA de manière concrète et responsable, sans discours marketing creux.
Trusted AI Consult est né d'un constat simple. En 2020, Nadia Boukhari travaillait comme ingénieure machine learning dans une grande banque bruxelloise. Elle voyait des modèles prédictifs déployés sans documentation, sans suivi de performance, sans que personne ne comprenne vraiment ce que le système faisait. Les équipes métier recevaient des scores de risque et les acceptaient comme des faits. Personne ne posait de questions.
Ce manque de rigueur l'a poussée à quitter son poste et à créer un cabinet de conseil dédié à une IA qui rend des comptes. L'idée fondatrice tient en une phrase : chaque modèle déployé doit être compréhensible par la personne qui prend la décision finale.
Les premiers clients étaient des PME du secteur logistique qui cherchaient à optimiser leurs tournées de livraison. Le bouche-à-oreille a fonctionné. Aujourd'hui, l'équipe compte sept personnes et travaille avec des entreprises dans la finance, la santé, le retail et l'industrie manufacturière.
Trois principes guident chaque décision que nous prenons, du choix d'un algorithme à la rédaction d'un contrat.
Nous documentons chaque modèle avec une fiche technique standardisée : données d'entraînement utilisées, métriques de performance sur différents segments, limites connues, conditions de réentraînement. Cette fiche est rédigée en français, pas en jargon. Le client la partage avec ses équipes internes, son DPO ou son régulateur.
Avant de commencer un projet, nous définissons avec le client un indicateur de succès chiffré. Par exemple : réduire le temps de traitement des réclamations de 35 % en six mois, ou diminuer le taux de faux positifs dans la détection de fraude de 20 % à 8 %. Si nous ne pouvons pas formuler un tel objectif, nous refusons la mission.
Notre objectif est de devenir inutiles. Chaque projet inclut un volet formation pour qu'au moins une personne côté client puisse maintenir, surveiller et ajuster le système après notre départ. Nous restons disponibles pour un suivi trimestriel, mais l'autonomie du client est prioritaire.
Sept profils complémentaires, tous basés à Bruxelles.
Ingénieure en informatique (ULB, 2012), sept ans d'expérience en machine learning appliqué dans le secteur bancaire. Certifiée Google Cloud Professional ML Engineer. Elle supervise personnellement chaque audit algorithmique.
Diplômé en sciences des données (KU Leuven, 2014), Thomas a travaillé cinq ans chez un éditeur de logiciels ERP avant de rejoindre le cabinet. Il coordonne les déploiements et s'assure que chaque livrable respecte le calendrier convenu avec le client.
Spécialiste du traitement automatique du langage, Amina conçoit des systèmes de classification de documents et d'extraction d'information pour des cabinets d'avocats et des compagnies d'assurance. Elle a soutenu sa thèse de doctorat à l'UCLouvain en 2022 sur la détection de clauses abusives dans les contrats commerciaux.
L'équipe comprend aussi deux ingénieurs MLOps (Julien Maes et Sara Benali), une juriste spécialisée en droit du numérique (Claire Dubois) et une coordinatrice administrative (Fatima El Amrani). Nous faisons appel à des experts externes pour les domaines très spécialisés comme la vision par ordinateur médicale ou l'IA embarquée sur microcontrôleurs.
Quelques faits vérifiables plutôt que des promesses vagues.
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