Découvrez le potentiel de l'IA pour les TPE et PME industrielles lors de notre atelier Extr4.0rdinaire ! Êtes-vous un atelier, une entreprise de fabrication ou de production ? Vous vous demandez comment l'intelligence artificielle pourrait profiter à votre activité ? Rejoignez-nous le 15 février pour découvrir comment cette technologie peut être accessible et hautement bénéfique pour les entreprises comme la vôtre ! Programme : 10h30 : Accueil des participants 10h45: Tour d’horizon – Sirris 11h10 : Cas d’application : Effixis & Sagacify 12h00 : Solutions pour passer l’action (APP DW4IA, Made Different, IDF, … ) - Infopole 12h15: Inspiration parcours entreprise Varina 12h30: Networking Lunch

2. Programme
•10h30 : Accueil des participants
•10h40 : Partenaires de l’événement
•10h50: Tour d’horizon – Sirris
•11h15 : Cas d’application : Effixis & Sagacify
•12h00 : Solutions pour passer l’action (Programme IDF, App DW4IA, Made
Different, … ) – Infopole
•12h15: Inspiration parcours entreprise Varina – ADN & Infopole
•12h30: Networking Lunch

3. Insérer le code pourWooclap – Maud le fait mercredi

4. Ee-Campus
Cengiz Bingol
CCI WAPI
Alissia Leonora
IDETA
Khadija Omari

5. SIRRIS
Marouene Oueslati
SAGACIFY
Arnaud De Decker
EFFIXIS
Guillaume Vanhalst

8. The hands-on companion for technology adoption
“To increase the competitiveness of companies
of the Agoria sectors through
technological innovations”
Joint industry
innovationcenter
Created by

9. SoAIndustrialLabs& 5 domainsof expertiseacrossBelgium
20+ technologies

10. AI..
Worth it exploring for the Industry ?
MAROUENE OUESLATI
PRODUCT MANAGER
AI & IOT SENIOR EXPERT
AN OVERVIEW ABOUT TRANSFORMATIVE INSIGHTS INTO THE FUTURE OF “MANUFACTURING” INDUSTRY

12. • LA DÉMOCRATISATION DE L’IA
• L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV
• APPLICATIONSINDUSTRIELLES
• SYNERGIE ET IMPACT EN WALLONIE
Agenda
• 1
• 2
• 3
• 4

13. “AI is the new electricty”
20/02/2024 13
© sirris | www.sirris.be | info@sirris.be |
Andrew Ng
Google Brain and Landing AI, founder

14. 14 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
14 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
La démocratisation de l’IA
• Large concentration au niveau des grandes entreprises de la Tech
• Projets chers, voire très chers, à développer
• Dizaines de talents requis
• Trop couteux pour créer les systèmesIA
• Meilleurs que les autres à rentabiliser l’investissement
(scalabilité)
• LE CONSTATINITIAL
+100M d’utilisateurs

15. 15 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
15 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
La démocratisation de l’IA
• UNE RECETTE FREINÉEPARLE MARCHÉ CIBLE..MAIS☺
Customisation

16. 16 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
16 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Les enjeux de l’IA
• UNE NOUVELLEVAGUE QUI EMERGE
• “Les modèles de base de l’IA open source
élimineront les modèles d’IA fermés et
propriétaires pour la même raison que
Wikipédia a anéanti l’encyclopédie
commerciale généraliste.
• les contributions humaines participatives
aux plateformes ouvertes peuvent
répondre à une grande diversité
d’intérêts, de cultures et de langues “

17. • LA DYNAMIQUE DE L’IA
• L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV
• APPLICATIONSINDUSTRIELLES
• SYNERGIE R&D ET IMPACT EN WALLONIE
Comment faire..
• 1
• 2
• 3
• 4

18. Le challenge business des décideurs industriels
20/02/2024 18
© sirris | www.sirris.be | info@sirris.be |

19. 19 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
19 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
1
• Quels sont les objectifs à atteindre en intégrant l'IA dans notre chaîne de
production?
• Comment mesurer le succès de ce déploiement ?
2
• Quels sont les processus à automatiser et à optimiser par l’IA?
• Pourquoi ces processus ont-ils été sélectionnés ?
3
• Quel est l'état actuel de notre infrastructure de données?
• Sommes-nous capables de collecter, stocker et traiter les données
nécessaires pour entraîner et opérer efficacement des systèmes d'IA ?
4
• Quel est le budget alloué pour: le déploiement de l’IA, la maintenance du
système ?
5
• Comment aborder les questions de conformité, de sécurité des données
et d'éthique liées à l'utilisation de l’IA?
• Qui en sera le responsable?

20. 20 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
20 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Une I-complexité artificielle
Application = f (Domaine, besoins)
Data = f (Application)
Algorithmes / Intelligence = f (Data, KPI)
Software / packaging = f (Intelligence)
Déploiement = f (Software, Client)

21. 60%

22. • LA DYNAMIQUE DE L’IA
• L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV
• APPLICATIONSINDUSTRIELLES
• SYNERGIE ET IMPACT EN WALLONIE
Pas de bla bla..
• 1
• 2
• 3
• 4

23. 23 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
23 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Applications industrielles de l’IA
Maintenance
29%
Quality check
27%
Production
20%
Product development R&D
16%
Supply chain management
8%
Maintenance et qualité : 56%

24. Additive Manufacturing:
A novel approach through In-Situ quality
inspection and full process digital mastery
TRANSFORMATIVE INSIGHTS INTO ADDITIVE MANUFACTURING’S FUTURE
EMPOWERING THE INDUSTRY WITH AN END-TO-END SOLUTION PERSPECTIVE FOR QUALITY CONTROL & FIRST TIME RIGHT

25. 25 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
25 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
An innovative industry with a market value of 60$B in 2026…
Complex Geometries and Design
Freedom achievable
MaterialEfficiency and Waste
Reduction
Rapid Prototyping and Shorter
Time-to-Market
Production flexibilityw.r.t change
requirements

26. 26 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
26 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
AM production value chain
• A SEQUENTIAL HIGHLYCOUPLED PROCESS
Production ProcessTimeline
Design
Machine
preparation
Powder
characterization
Part manufacturing
(3 – 5 days)
Heat
Treatment
( 1-2 days)
Support
removal
(1-2
days )
Verification &
Validation
(1 day – 1 week)
Quality control
In-situ Quality control

27. 27 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
27 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Competitivity: Cost and Process killer / €
• JOURNEY WITHOUT IN-SITUCONTROL PROCESS
• Job production takes about 2 to 3
days
• Material cost is 5 to 10 x compared
to conventional machining
• Job production phase is responsible
for about 20% of material scrap and
80% of the process drift
• Actual process is lineraly sequential
• No automated inspection while
printing (5k to 10k layer images per
job)
• At a cost between 3€k and 5€k
• Quality control is only executed at
the end of the job

28. 28 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
28 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Two deployments stack solutions
• STEP BY STEP END-TO-END PIPELINE MLOPS ARCHITECTURE FORREAL TIMEQUALITYINSPECTIONWITH HUMANINTHELOOP
Annotationby SME (Sirris)
500k images ongoing
#Model trainingandexportwith experimenttracking
with data version control &validationKPI
Model inspectionServed on
Prod
RealTime alarmof“bad”job
layers detectionby email& sms
RealTimeOperator/ExpertinspectionofModel inference
Tagbad inferences andre-annotate for
better modelunderstandingofdefects

29. 29 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
29 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Key take away
• In-situ quality control spare 2 to 5 days of
defect genesis manual investigation
• Monitoring the process drift on-line and real
time warning
• Enabling collaborative Human-AI interaction
• Domain experts & AI specialist shouldwork
closely together, backed by ++SW
• We have built at Sirris needed pipelines
gathering market needs.
• Historical and actual process information will
drastically advance tuning machine
parameters for future print release and
reduce dev time

30. AI for long-term degradation of
offshore and onshore wind turbines

31. Long-term degradation
What is the business goal?
• Business goal
• Enable pro-active decision support, predictive maintenance
and optimized energy production for fleets of wind turbines
and photovoltaic plants
• Concrete task:
• Early detection and precise characterization of performance
degradation
• Using 10 years of data (31.12.2008 – 12.01.2018) from 4
wind turbines, with a 10m frequency
• Attributes
• outputpower
• Externalconditions:windspeed,outdoortemperature,
wind direction
• Internalconditions:pitch angle,generatorspeed,gearbox
oil temperature,...

32. AI for tool wear prediction in
industrial processes

33. Cutting
depth
Chipboard Part of the milling
tool
Workpiece
Tool wear prediction
What is the business goal?
• Business challenge
• Characterize the evolution ofthe wear-and-tearofa tool so that it
can be replaced just in time
• Concrete task:
• Prediction of the wear-and-tear with a focus on RUL of dedicated
tools in millingmachines
• With an error of less than 20 micrometer, which makes it
industrially relevant
• Differentmachine settings, differentmaterials that are processed,
…
• Using two datasets:
• Publicly available research dataset(PHM-2010 challengedataset)
• Own industrialdataset
• Forces, vibration and acoustic emission
• Ground truth: a measureof the wear-and-tear at a certain
moment, physicaldamageto the tool expressed in
micrometer
Abrasive wear
(e.g., due to mechanical abrasion)
Chipping
(e.g., due to excessive loads)
Thermal cracking
(due to temperature fluctuations)

34. Tool wear prediction
• Selected a Temporal Convolutional Network, due to
1. Its improved robustness for non-preprocessed input data
2. Its ability to capture both ‘spatial’ and ‘temporal’
dependencies (without manual feature engineering)
3. Computationally efficiency at prediction time
• Designed the network architectureto achieve fast and
accurate models appropriate for industrial contexts
• Average error < 20 μm
• Prediction time between ~0.5 – 1 s
• Low standard deviation

35. • LA DYNAMIQUE DE L’IA
• L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV
• APPLICATIONSINDUSTRIELLES
• SYNERGIE ET IMPACT EN WALLONIE
Un mouvement..
• 1
• 2
• 3
• 4

36. Les grands
défis de TRAIL

37. 11
Partners in French-speaking Belgium:
Universities, research centres, institutions
Member companies (AI users, AI service
providers, investors, legal services)
R&D themes (Human-AI interaction, AI trust
mechanisms, Model-AI integration, Optimised
AI implementation)
Grand challenges linked to industry in a
number of fields, including Energy,
Manufacturing, Mobility, Media, Health.
215 AI researchers in the TRAIL community
50
30+
4 8
66 Research projects submitted in 2022 half of
which at EU level
299 Publications in 2022
TRAIL in a few figures
1 Panel of international experts to guide TRAIL
Funded theses

38. 5 pillars to achieve our goals!
TRAIL Institute R&D and talents
TRAIL4Impact Connecting & Tech
Transfer
TRAIL Factory Showcasing research
TRAIL4EU Internationalisation
TRAIL4Training Training

39. 02/20/2024 39
Pour une vision de plus
en plus claire

41. Effixis, a leading AI-consulting firm
AI Strategy AI Upskilling
40+
Clients, including…
Pragmatic, results oriented, human-centric | A Microsoft Partner
AI Strategy AI Upskilling AI Implementation
Company-wide AI
upskilling programs.
AI powered applications.
Strategic roadmapsfor
corporates.
100+
AI Projects
8’000+
Managers Trained
200+
Workshops

42. 1. Executive
Workshops
2. Company-Wide
Upskilling
3. Specialized
Proficiency
Skills & Frameworks
- Prompt Engineering
- Strategic & Computational Thinking
- Data Literacy
AI Mindset
- Removing Misconceptions
- Adaptative Learning
- Collaborative Integration (Human + AI)
Safety
- Compliance & Security Policies
- Inaccuracies & Hallucinations
- AI Ethics
+7’000 people trained at

43. 43 © 2024 Effixis
Internal Q&A Document Assistant (1/2)
Figure - Effixis’ Technology for internal document Q&A

44. 44 © 2024 Effixis
Internal Q&A Document Assistant (2/2)
Figure - Effixis’ Technology for internal document Q&A

45. 45 © 2024 Effixis
Innovation Monitoring
Figure - Intelligent Tagging public demo for biotechnologies

46. 46 © 2024 Effixis
Internal Productivity Tool
Features:
• ChatGPT-like Interface
• Admin dashboard: usage management
• Shared prompt library
• Use case customisable possible
• Deployed on your infrastructure/cloud
• Interoperability with providers
(e.g. Llama, Mistral, Claude, OpenAI, etc)

48. Prepare tomorrow, Automatetoday
IA dans l’industrie: Cas d’usages

49. SAGACIFY / MISSION
We wantto become the trusted partnerofyourDigital Leaders,to helpthemidentify,build and manage theirAI
roadmapand solutionsin ascalable,responsible and sustainable way.
Belgian AI expert who helps design, build and
integrate solutions to automate processes.
30+ machine learning&
data engineeringexperts.
60+ use casesin production
Domain experts
Data & AIexperts
Build
Identify & Define
opportunities
Deploy - scale -
maintain
Data Engineering
Machine
Learning
Software development
Dev/MLOps

50. 2 manières d’améliorer les métiers de production
50
Améliorationde la
production
Simplification
administrative
Inspectionvisuelle
Assistantintelligent -
Automatisationdesinteractions
clients
✓

51. AI pour l’industrie : use case 1
Inspection visuelle

52. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Solution
1. Stationvision: Robots + Cameras
2. Prise automatisée de photos
3. Détectionde microfissuresparIA
4. Tri robotisé sur base des analysed’image
5. Collecte des erreurs et améliorationautomatique
Problème:
Détection de microfissures sur mélangeur air
gaz

53. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Station Vision - Hardware

54. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Station Vision - Hardware

55. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Station Vision - software

56. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Station Vision - software

57. AI pour l’industrie : use case 2
Assistance administrative

58. Un combinaison de trois solutions pour assister et simplifier le
traitement des documents et des interactions clients
AI assistant

59. Solution IDP flexible et
rapidement déployable
combinant l'IA générative et les
modèles supervisés.

60. Découpe de documents Classification Extraction de métadonnée
y compris dans les tables
Validation humaine
✓

61. Passage en
production d’un
nouveau document
en quelques minutes
Créez vos modèles d’extraction facilement et
rapidement grâce à l’IA Generative

62. Création ultra rapide
de modèles IA
supervisés
A l’usage, montée en puissance de l’IA
supervisée qui prend le dessus, pour des
performances maximales

63. Gestion automatisée des e-
mails et conversations,
intégrant des données d'e-
mails, des données internes et
des bases de données
structurées.

64. Lis les nouveaux messages arrivant
dans vos boîtes aux lettres ou dans
votre chatbot.
1

65. Analyse automatiquement les e-
mails, les questions ou les demandes
des clients.
Les messagesdes clients sontlusetanalysés.Selonle sujet,
différents types de traitementpeuventêtre programmés,tels
que le routage du message,l'extractionde métadonnées,le
déclenchementautomatiqued'actions.
La question du clientpeutégalementêtre analysée pourdes
détails clés tels que :
- Identification du client(nom,e-mail,numérode
téléphone,...)
- Numérode dossier
- Numérode commande
- etc.
2
Infos clients
recues
Statut ?
Montant
?

66. 3
Utilisation de documentation interne
et de bases de données structurées.
Nous intégrerons etformerons notre logicielavec vos
bases de données,ainsique votre documentation et
protocoles internes,permettantune correspondance
entre les informations clés etles questionsde vos
clients.
Source d'information possible :
- Documents PDF
- Bases de données structurées(ou xlsx,csv,
etc.)
- Historique des e-mails passés
- FAQ
Statut ?
Montant
?
Statut:
Expertis
e en
cours
Montant
:
10.500€

67. Pourchaque question,une réponse estgénéréeen
utilisantles informations contextuellesprovenantde
vos sources de données.Ensuite,une réponse finale
combinantles réponses individuelles estgénéréeet
sauvegardée dans votre systèmepourun examen
ultérieur.
Une personne peutensuite examinerlaréponse
proposée,éventuellementlamodifieretl'envoyerau
client.
4
Une réponse est générée
Pièces jointes
Docume
nts
internes
Infos clients
recues
Statut :
Expertis
e en
cours
Montant
:
10.500€

68. AI assistant
Questions ? Identification
des questions
Agent
principal
Agent Base de
donnée
copropriétaires
Agent
Documents Actes de base AGs Contrats
Agent Base
de donnée
factures
Agent
Email
Réponse

69. Questions ?
Kevin Françoisse
Founder / CEO
kevin@sagacify.com
+32 496 96 12 18
Arnaud De Decker
Head of strategy
arnaud@sagacify.com
+32 486 76 94 80

70. Industrie du Futur
La Wallonie a de l’ambition
Pierre Lorquet,le 15 février2024

71. 6 Filières
• Agroalimentaire
• Pharmaceutique et Biotechnologie
• Chimie, Caoutchoucet Plastique
• Aéronautique,Espace et Drone
• Technologieet Fabricationde Machines
et Equipements
• Construction et Bois
Consortium‘Industrie du Futur’
• L’Agence du Numérique et 38
partenaires métiers et technologiques
complémentaires
• Intégré dans DigitalWallonia
11 Offres d’Accompagnement
• Génériques et Sectorielles
• Couvranttoutes les étapes d’un projet
Financement
• Subsides Industrie du Futur,
WallonieEntreprendre,
Région Wallonne, Europe
4 Axes
• Sensibiliser
• Accompagner
• Former
• Analyser
Des Résultats
• 55 ‘Factory of the Future’ en Belgique
dont 12 en Wallonie
• > 500 entreprises accompagnées
• > 1.000 entreprises sensibilisées

72. Un accompagnement à chaque étape de votre projet
72
Sensibilisation
• Evénements
• Démonstrateurs
• Digiscore
• ‘Factory of the Future’
Accompagnement
• Approches, méthodes et outils,
bonnes pratiques génériques et
sectorielles
• Un consortiumIndustriedu Futur avec
l’Agence du Numérique et 38
partenaires métiers et technologiques
complémentaires
• Intégrédans l’initiative Digital
Wallonia
Diagnostic
• Analysede maturité
360° sur 7 piliers
(y compris l’aspectRH)
• Identification des
opportunités
• Plan d’Actions
Proof of Concept
• Hébergement et Réalisation
de ‘Proof of Concept’ (IA,
Circulaire, technologique)
Exécution
Planning
Initiation
Réflexion Maintenance
Clôture
Financement
• Subsides Industriedu
Futur
• Wallonie Entreprendre
• Aides Région Wallonne
et Européennes
Formations
• Développement de
compétences
numériques et
opérationnelles
Eco-système
• Aide à la recherchede
partenaires

73. Un réservoir de ressources et de compétences
exceptionnel
73
Fédérations Centres de
Recherche
Pôles de
compétitivité
Clusters Acteurs de développement
économique
Centres
de compétence
Partenaires financiers

74. Un accompagnement à chaque étape de votre projet
74
Sensibilisation Accompagnement
Diagnostic Proof of Concept
Exécution
Planning
Initiation
Réflexion Maintenance
Clôture
Financement
Formations
Eco-système
Prêt Digit Online
FM4.0
FM4.0
DQcF
DQcF
CE4.0SMEs
CE4.0SMEs
FM4.0
XRFab2Built
XRFab2Built
CAP IMPACT
CAP IMPACT
CAP IMPACT
Diagnostic360°parLiW
DQcF

75. 55 ‘Industry of the Future’ en Belgique …
75

76. Stéphane Badts
Animation et coordination du réseau des
accompagnateurs
stephane.badts@adn.be
+32 485 359 689
Pierre Lorquet
Chargéde mission Industriedu Futur
pierre.lorquet@ext.adn.be
+32 496 599 372
Khadija Omari
Directrice générale & entreprises
k.omari@ideta.be
+32 496 12 77 66

77. Pistes de financement
Tournai – 15 février 2024

78. DIFFERENTS FINANCEMENTS EN WALLONIE
DIGITAL WALLONIA CHEQUES ENTREPRISE
PROJETS PÔLES &
WIN4Company
PRÊTS & INVESTISSEMENTS
Différents tx
d’intervention
Dates et deadlines
9 thématiques
Liens vers les chèques
Prêt automatique
(<75 000€)
Prêt en contre
analyse par WE
(>75 000€)
Exploration
Amorçage
Développement
Exploration
Jours/Semaines
Mois / Années
Jours/Semaines
Exploitation
Mise en œuvre

81. Formationà la
création
d’entreprise
Conseil à la
création
d’entreprise
Organisation par thématique
CHEQUES ENTREPRISES
Economie
circulaire
Création Croissance Energie Innovation
Internationalisa
tion
Numérique Transmission
Diagnostic
croissance et
développement
d’entreprise
Accompagnement
croissance et
développement
d’entreprise
Tous les chèques
concernant
l’énergie
Chèques propriété
intellectuelle
Chèque
technologique
Interim Export
Manager
Booster Export
Consultance Export
(PME)
Consultance Export
(starter)
Cybersécurité
Maturité
numérique
Chèque
transmission
Economie
circulaire

82. WALLONIE ENTREPRENDRE
PRÊT AUTOMATIQUE
Solutionactuellement disponible en prêt, co financement bancaire à
des conditions avantageuses
1
Prêt en contre analyse audessus de 75k€
https://www.wallonie-
entreprendre.be/fr/financements/pret/pret-
automatique/
PRÊT SOUS ANALYSE
Solutionactuellement disponible en prêt, co financement bancaire à
des conditions avantageuses
2
Automatique jusque 75k€
https://www.wallonie-
entreprendre.be/fr/financements/pre
t/pret-automatique/

83. 7 questions posées à Gonzague Ervyn
Managing Director VARINA
Retour de son expérience avec le BootCamp
Une action du programme

84. Du diagnostic
au
BootCamp
Entrée dans le programme
Motivations
Partenaires du projet
Etapes préalables

85. Coûts et constats
Investissement
• Temps
• Argent
• Autres ressources
Constats:
• Retour sur du concret
• Solution mise en place
• Contraintes

86. Impressions sur le programme
Rapport coût
/ bénéfice
Etapes
entreprises
Manques

87. Pourquoi rentrerdans le programme?

88. Nos prochains rendez-vous Extr4.0rdinaire

89. Différents contacts
Partenaire Personnede contact Adressemail
Eurometropolitan E-Campus Cengiz Bingol cengiz.bingol@ee-campus.be
IDETA Khadija Omari k.omari@ideta.be
CCI WAPI AlissiaLeonora a.leonora@cciwapi.be
SIRRIS Marouene Oueslati marouene.oueslati@sirris.be
EFFIXIS Guillaume Vanhalst guillaume.vanhalst@effixis.be
SAGACIFY Arnaud De Decker arnaud@sagacify.com
PROGRAMME IDF Pierre Lorquet pierre.lorquet@ext.adn.be
PROGRAMME IDF Stéphane Badts stephane.badts@ext.adn.be
Infopole Yannick Lerusse Yannick.lerusse@infopole.be

90. Merci de votre attention