Nous développons des modèles pour la maintenance prédictive, la prévision de la demande et la prédiction de la qualité. Mettre un modèle en production n'est qu'un début ; l'essentiel est de repérer quand il se dégrade.
Dans les projets de machine learning, le critère de réussite est souvent mal posé : la précision sur les données d'entraînement. La vraie question est de savoir si le modèle donne les mêmes résultats en production — et qui le remarque quand ce n'est pas le cas.
C'est pourquoi nous construisons son environnement avec autant de soin que le modèle : pipeline de données, suivi de performance, routine de réentraînement et point de validation humaine. Sans cela, un modèle devient silencieusement peu fiable en quelques mois.
Une GMAO qui réunit équipements, plans de maintenance et historique des pannes au même endroit.
Supervision et contrôle en temps réel, depuis le navigateur, pour les infrastructures critiques.
Un système qui analyse les fichiers logiciels des calculateurs et produit un rapport d'expertise structuré.
Cela dépend du problème. En maintenance prédictive, ce qui compte n'est pas le volume mais la variété : il faut suffisamment d'exemples de pannes réelles pour que le modèle apprenne. C'est mesuré concrètement à l'étape d'évaluation des données.
En le comparant à une référence simple. S'il ne fait pas nettement mieux que la règle existante ou l'estimation d'un expert, le coût du modèle n'est pas justifié — et nous le disons d'emblée.
Écoutons votre situation actuelle et définissons ensemble par où commencer.
