IA dans la production
Machine learning, vision par ordinateur et détection d'anomalies — non pas comme une expérience, mais intégrés directement à vos processus de fabrication. Mesurables, explicables, maintenables.
Cas d'usage
Maintenance prédictive
Des capteurs de vibration, de température et de pression détectent les anomalies machines avant que les pannes ne surviennent. Une alerte 48h à l'avance au lieu d'une réparation d'urgence.
Vision par ordinateur
Contrôle qualité par caméra avec 95–99% de précision. Éjection automatique sans arrêt de production.
Planification optimisée des équipes
Un modèle ML combine profils de qualification, capacités machines et historique des équipes pour produire des plannings optimisés.
OCR & traitement documentaire
Classification automatique des bulletins de livraison, procès-verbaux de contrôle et ordres de fabrication — temps de traitement divisé par deux.
Notre approche de l'IA
Collecte & préparation des données
Pas de ML sans bonnes données. Nous captons les bons signaux, les nettoyons et les structurons pour l'entraînement.
Développement & entraînement du modèle
Nous choisissons la méthode adaptée à votre cas d'usage — pas la plus à la mode. Souvent, un simple modèle d'anomalies vaut mieux qu'un CNN complexe.
Intégration aux systèmes existants
Le modèle tourne là où il est utile : sur l'équipement edge, dans le MES ou dans le cloud. Alertes via Teams, e-mail ou tableau de bord.
Monitoring & entraînement continu
Les modèles dérivent avec le temps. Nous mettons en place un monitoring qui surveille la qualité du modèle et déclenche un réentraînement.
Technologies utilisées
Projets de référence
Questions fréquentes
De combien de données avons-nous besoin pour un modèle ML?
Cela dépend fortement du cas d'usage. Pour la détection d'anomalies, 4–8 semaines de données de fonctionnement normal suffisent souvent. Pour la vision par ordinateur, il nous faut typiquement 5 000–15 000 images.
Que se passe-t-il si le modèle se trompe?
Nous intégrons toujours un humain dans la boucle (human-in-the-loop). Le modèle propose, l'humain décide — surtout au début. Avec le temps, la confiance augmente.
Pouvons-nous exploiter l'IA on-premise, sans passer par le cloud?
Oui. Nous utilisons des GPU edge ou des serveurs d'inférence locaux. Les données de production sensibles ne quittent pas l'usine.
Combien de temps faut-il pour qu'un premier modèle soit en production?
Un modèle de détection d'anomalies peut être en production en 4–6 semaines. La vision par ordinateur prend typiquement 8–12 semaines, en raison de la collecte des données et de l'entraînement.