Manifeste de la donnée utile pour un avenir compétitif
Aujourd’hui la compétitivité repose sur la capacité à exploiter intelligemment les données générées par vos actifs. Ce manifeste incarne notre engagement à transformer ces données en leviers de performance durable.
1. RASSEMBLER – pour révéler le potentiel
Le premier pas vers un avenir compétitif commence par la collecte des données issues de vos installations. Chaque capteur, chaque système, chaque bâtiment génère des informations précieuses.
Exemples concrets :
- CentraleSupélec : création d’un jumeau numérique du bâtiment pour constituer un référentiel de données de qualité, base de l’optimisation énergétique
- SOA (Sud-Ouest Accouvage) : captation de données visuelles pour le sexage in-vivo des œufs de canard, avec 150 images par œuf analysées en 42 secondes.
- Industrie 4.0 : récupération de données multi-sources (GMAO, ERP, MES, capteurs, laboratoire, supervision) pour alimenter des modèles prédictifs.
- Cas d’usage IA en production : collecte de données sur les phases de mélange, formage et séchage pour prédire l’apparition de défauts qualité.
2. Voir – pour révéler l'état actuel
Nous vous offrons une transparence totale sur vos installations. Grâce à une visualisation en temps réel de la consommation énergétique et de l’utilisation des espaces, vous obtenez une vision claire et immédiate de vos opérations.
Exemples concrets :
- Campus CentraleSupélec : lunettes de réalité augmentée et alarmes GTB intégrées à la maquette numérique pour une exploitation visuelle des données.
- Parkings intelligents : systèmes capables de compter les passagers à l’entrée, identifier les véhicules électriques et favoriser le covoiturage avec une précision de 98 %.
- Hypervision Equans : plateforme web interconnectée avec les systèmes d’information pour visualiser les indicateurs de performance et ajuster les opérations.
3. COMPRENDRE – pour mieux décider
Nous analysons vos données pour détecter les obstacles opérationnels, révéler les inefficacités et identifier les opportunités.
Exemples concrets :
- Maintenance prédictive chez Safran : analyse vibratoire pour anticiper les pannes moteur, avec un gain estimé à 30 k€/an.
- Contrôle qualité chez IN Groupe : détection de défauts invisibles sur les hologrammes de passeports grâce à la vision artificielle.
- Préparation des données : 80 % du temps des data scientists est consacré à la compréhension et au nettoyage des données pour garantir leur exploitabilité.
- Analyse exploratoire (EDA) : standardisation et automatisation de l’analyse statistique pour qualifier les données avant modélisation.
- Machine Learning : segmentation comportementale, détection de signaux faibles, simulation de scénarii pour optimiser les processus industriels.
4. AGIR – pour transformer durablement
Nous passons à l’action en mettant en œuvre des mesures d’amélioration ciblées, en reprogrammant les systèmes et en optimisant les opérations.
Exemples concrets :
- Optimisation énergétique à CentraleSupélec : réduction de 14 % de la consommation CVC, 28 % sur les CTA, et 30 % sur la production d’eau chaude et glacée, avec un ROI en 1 an.
- Inspection industrielle : réduction du taux de rebut de 15 à 30 % grâce à la détection automatisée de défauts sur les chaînes de production.
- Mobilité durable : prédiction du niveau d’autonomie des bus pour optimiser les tournées.
- Cas d’usage IA en production : prédiction en ligne de défauts qualité et explicabilité des causes pour réduire les pertes
Des résultats mesurables pour un impact concret
80 %
de réduction du temps de recherche de place de parking grâce au stationnement intelligent
ROI < 1 an
pour certaines briques IA appliquées à la performance énergétique ou à la qualité industrielle