Publié : 20/04/2026 – Temps de lecture : 5 minutes
Dans les coulisses de Data & AI : comment les stagiaires construisent des solutions à impact
Un échange avec certains de nos stagiaires montre qu’un stage chez Solutions va bien au-delà de l’observation. Dès les premières semaines, ils travaillent sur des projets concrets qui répondent à de vrais besoins, tant au sein de notre organisation que pour nos clients.
Trois stagiaires, trois missions différentes au sein de Data & AI et du Java Development, chacun avec son propre focus, mais une expérience commune : apprendre en faisant et construire des solutions conçues pour être utilisées dans des contextes réels.
Trois projets, chacun avec une valeur claire
Les projets sont très différents, mais ensemble, ils illustrent l’étendue des applications de Data & AI au sein de Solutions aujourd’hui.
Jonas Dewaele, notre premier stagiaire, développe un outil basé sur l’IA pour soutenir les consultants dans la préparation des appels d’offres. Ce processus demande souvent beaucoup de travail manuel, comme la collecte d’informations et l’identification des profils et contenus pertinents. L’outil permet d’accélérer ces étapes, afin que les consultants puissent se concentrer davantage sur la qualité et le contenu.
Une deuxième stagiaire, Aliaksandra Nemchynava, membre de l’équipe Java Development, travaille sur une solution liée aux processus de carrière et de performance, dans une application distincte inspirée des systèmes RH existants. En structurant les fonctionnalités existantes de manière plus claire et plus intuitive, l’objectif est d’améliorer la communication entre les collaborateurs et leurs managers, et de faciliter le suivi des objectifs.
Le troisième projet, porté par Viktor Kornelis, se concentre sur le secteur de la santé. Il s’agit d’explorer comment un agent d’IA intégré dans un robot pourrait soutenir les résidents en maison de repos et aider les infirmiers dans leur travail quotidien. Le robot peut répondre à des questions simples et soutenir des interactions de base. Un premier test avec des résidents est prévu, avec une attention particulière portée à l’ergonomie et à l’interaction réelle.
Apprendre au-delà du cadre académique
L’une des principales différences avec l’école réside dans la manière d’aborder les projets. À l’université, les étudiants travaillent souvent dans un cadre structuré. Ici, les projets commencent à partir de zéro.
Cela implique de faire des choix, de définir des priorités et de collaborer étroitement avec des mentors et des collègues. Trouver la bonne approche prend du temps, mais c’est précisément ce qui rend l’expérience d’apprentissage si riche.
Les stagiaires travaillent également avec des technologies et des méthodes moins présentes dans le parcours académique, comme l’utilisation de différents modèles d’IA, la mise en place de tests, la rédaction de documentation et le déploiement de solutions dans des environnements réels.
L’IA en pratique, avec le bon équilibre
Les projets montrent aussi que travailler avec l’IA ne consiste pas uniquement à explorer ce qui est techniquement possible, mais aussi à faire les bons choix.
Lorsque des données sensibles sont impliquées, comme dans le secteur de la santé, les solutions doivent souvent fonctionner en local. Cela peut impliquer des performances moindres, mais garantit la sécurité et le contrôle des données. Il s’agit d’un équilibre entre innovation et responsabilité.
En parallèle, l’IA apporte déjà une valeur concrète dans certaines tâches. Notamment pour les activités répétitives, comme la rédaction de tests ou de documentation, elle permet de gagner du temps et de se concentrer davantage sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Comme le soulignent les stagiaires, l’IA est principalement utilisée pour générer des exemples structurés ou des premières versions. Ceux-ci nécessitent toujours une intervention humaine, car l’IA ne dispose pas encore de tout le contexte nécessaire.
Un environnement de travail ouvert
Au-delà des projets, l’environnement de travail joue également un rôle clé. Les stagiaires soulignent qu’il est facile de poser des questions et que les collègues sont accessibles et ouverts.
Il y a de l’espace pour partager des idées, recevoir du feedback et s’améliorer en continu. Cette combinaison entre accompagnement et autonomie permet aux stagiaires de prendre des responsabilités et de s’intégrer rapidement dans les équipes.
Ce que cela signifie pour Solutions
Ces projets illustrent concrètement comment Data & AI est appliqué au sein de Solutions, que ce soit dans des processus internes, des solutions clients ou des cas d’usage à impact sociétal.
Ils montrent également comment les jeunes talents peuvent contribuer dès le départ, et comment la collaboration entre stagiaires, mentors et équipes favorise l’émergence de nouvelles idées et l’amélioration continue.
Pour les collaborateurs, cela signifie que ce qui est développé aujourd’hui pourra être utilisé plus largement demain. Cela ouvre des opportunités pour simplifier les processus, gagner du temps et utiliser la technologie de manière pertinente.
Perspectives
Dans les semaines à venir, l’accent sera mis sur le développement et les phases de test. Le projet dans le secteur de la santé, avec des tests prévus en maison de repos, constituera une étape importante pour améliorer la solution sur base de retours d’utilisateurs réels.
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