Vision par ordinateur
Contrôle qualité sur images, détection de défauts de surface, lecture de codes et de compteurs, comptage et contrôle de conformité à partir de vos prises de vue.
Expertises
Intelligence artificielle appliquée et R&D
Une preuve de concept chiffrée avant tout engagement. Si le gain n'est pas mesurable, nous vous le disons.
Le symptôme que vous reconnaissez
On vous a présenté l'IA comme une réponse générale sans jamais chiffrer le gain sur votre installation. Ou bien vous avez un problème précis et récurrent — un contrôle qualité que l'œil humain ne tient pas sur huit heures, un équipement critique qui tombe sans prévenir — et vous ne savez pas s'il est traitable.
L'intelligence artificielle produit de la valeur industrielle sur un ensemble restreint de problèmes bien posés : détecter un défaut qu'un opérateur fatigué laisse passer, anticiper une panne avant l'arrêt, prévoir une demande pour dimensionner un stock. Nous travaillons ces cas, et nous écartons les autres.
Sans engagement — vous repartez avec un ordre de grandeur.
Ce que nous faisons
Maintenance prédictive
Modèles de détection d'anomalie sur vos historiques d'exploitation et de pannes, afin de déclencher une intervention avant l'arrêt subi plutôt qu'après.
Prévision et optimisation
Prévision de demande, optimisation de plans de production et de tournées, dimensionnement de stocks de sécurité à partir de vos historiques réels.
Preuve de concept encadrée
Chaque sujet démarre par une phase courte, à périmètre et budget fermés, avec un critère de réussite défini à l'avance. Si le critère n'est pas atteint, nous ne recommandons pas l'industrialisation.
Ce que vous recevez
Des livrables, pas des promesses
- Étude de faisabilité et critère de réussite chiffré
- Preuve de concept évaluée sur vos données réelles
- Modèle industrialisé, supervisé et documenté
- Procédure de réentraînement et de suivi de dérive
- Transfert de compétences vers vos équipes
Questions fréquentes
Nous n'avons pas d'historique de données. Est-ce bloquant ?
Souvent oui, pour la maintenance prédictive, qui exige un historique de défaillances. Dans ce cas nous commençons par mettre en place la collecte : c'est un prérequis, et le dire tout de suite vous évite de financer un modèle qui ne pourra pas apprendre.
Combien de temps pour savoir si un cas d'usage est viable ?
La phase de faisabilité se compte généralement en semaines. Elle aboutit soit à un résultat mesuré sur vos données, soit à une conclusion négative argumentée — qui vous fait économiser bien davantage.
Nos données doivent-elles sortir de l'entreprise ?
Pas nécessairement. Selon la nature du traitement, l'entraînement et l'exécution peuvent rester sur votre infrastructure. Nous cadrons ce point avant tout transfert de données.
Parlons de votre projet intelligence artificielle et r&d
Un échange avec quelqu'un qui a déjà traité ce type de problème. Vous repartez avec une lecture claire, que nous travaillions ensemble ou non.
Sans engagement — vous repartez avec un ordre de grandeur.