IA et apprentissage automatique
Nous bâtissons une IA qui apprend de vos données d’opération et donne aux gens des conseils qu’ils peuvent vérifier et appliquer : ce qui est inhabituel, ce qui s’en vient, et quoi faire ensuite.
Le problème à régler
Des projets pilotes d’IA qui n’arrivent jamais sur le plancher.
Un modèle qui reste sur le poste d’un analyste ne sert à rien à un opérateur en plein quart de travail.
Sans données propres et une décision claire à soutenir, l’IA reste une démo.
Ce que vous obtenez
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Un cas qui en vaut la peine
Une décision, une perte ou un risque, choisi pour sa valeur et pour les données disponibles.
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Des données prêtes
L’historique nettoyé et mis en contexte, à partir de vos historiens, de vos bases de données et de vos systèmes de maintenance.
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Le bon modèle
Prédiction, classification, détection d’anomalies ou prévision : le plus simple qui fonctionne.
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Des résultats qui s’expliquent
Chaque résultat montre pourquoi : les valeurs, la comparaison et le gain attendu.
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Entre les mains des gens
Un écran dans la cabine ou la salle de contrôle, une alerte, un rapport ou une application OneStop.
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Suivi dans le temps
La justesse suivie, et le modèle entraîné à nouveau quand le procédé change.
Coach de forage
Un coach de forage souterrain, bâti en preuve de concept sur des données simulées.
Un jumbo de forage au front enregistre sa percussion, son avance, sa rotation et son rinçage, sa vitesse de pénétration, ainsi que la profondeur et l’angle de chaque trou par rapport au plan. Les modèles reconnaissent le roc à partir de ces paramètres de forage, apprennent les meilleurs réglages des meilleurs trous, voient venir un coincement ou une perte de rinçage, et prévoient la durée de vie du taillant et le temps de la volée.
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En direct, dans la cabine
Un écran tactile montre au plus deux suggestions à la fois, chacune avec son gain attendu : amorcer à percussion réduite, réduire l’avance avant un coincement, réaligner un trou hors plan, changer le taillant après ce trou.
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Au fil des semaines
Chaque trou, volée, quart et opérateur comparé à la meilleure pratique dans le même roc : mètres par heure de forage, temps de volée, précision, durée de vie des taillants.
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Du coaching, pas de la discipline
Une note par opérateur et un résumé hebdomadaire pour le superviseur, rédigés à partir des chiffres calculés seulement.
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Testé avant la foreuse
Cinq opérateurs aux habitudes différentes, un roc qui change et des taillants qui s’usent sont simulés : les modèles font leurs preuves avant de rencontrer une vraie machine.
Comment ça fonctionne
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01
Cadrer
La décision à soutenir et la façon de mesurer le succès.
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02
Prouver
Une preuve de concept sur votre historique, ou d’abord sur des données simulées.
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03
Piloter
Avec les gens qui s’en serviront, dans leur travail de tous les jours.
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04
Exploiter
Surveillé, entraîné à nouveau au besoin, et transféré.
Résultats
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Des décisions soutenues, pas remplacées
Les gens voient le conseil et la raison derrière.
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Des gains mesurables
Convenus au départ, vérifiés dans les données.
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Une IA digne de confiance
Pas de boîte noire : chaque résultat se retrace jusqu’à ses données.
Un bon choix si
- Vous avez des années d’historique et une question à laquelle il pourrait répondre.
- Des pannes, des pertes ou des écarts coûteux reviennent sans cesse.
- Les opérateurs agiraient mieux avec des conseils en temps réel.
- Vous avez essayé l’IA et elle est restée au stade pilote.
Questions fréquentes
Faut-il un scientifique des données?
Non. Nous apportons le travail sur les données et les modèles, et laissons des outils que votre équipe peut exploiter.
Nos données quittent-elles le site?
Seulement si vous êtes d’accord. Les modèles peuvent tourner sur vos serveurs, et le choix de tout service infonuagique se fait avec votre équipe TI.
Et si nos données ne sont pas prêtes?
Nous vous le disons et commençons par là. Voir la préparation à l’IA.
Utilisez-vous de grands modèles de langage?
Quand le problème est une affaire de langage : questions, documents, rapports, comme Ask PI, l’assistant de TTech OneStop. Pour les données de capteurs, d’autres modèles fonctionnent souvent mieux.
Démarrons la conversation.
Parlez-nous de vos données et de ce que vous voulez en tirer. Nous vous proposerons une prochaine étape concrète.