Prévoir plus tôt. Contrôler chaque image.
En clairAnticipez les évolutions de votre activité et automatisez vos contrôles visuels grâce à l’IA.
L’enjeu
Les décisions se prennent sur les chiffres d’hier, et les contrôles visuels reposent sur des personnes qui regardent des échantillons. Les deux coûtent cher : ruptures et surstocks, défauts repérés trop tard, anomalies découvertes après coup.
- Des prévisions refaites dans des tableurs, semaine après semaine
- Une qualité contrôlée par échantillonnage, en fin de chaîne
- Des fraudes et des anomalies découvertes une fois le mal fait
- Des pannes qu’on aurait pu voir venir
Ce que nous construisons
Prévision de la demande, des ventes et des stocks
Des prévisions par produit, par site et par période, calculées à partir de votre historique et des facteurs qui l’expliquent, avec des seuils de réapprovisionnement.
Détection d’anomalies et de fraude
Les transactions, mesures ou comportements inhabituels signalés au moment où ils se produisent, avec leur motif.
Maintenance prédictive
Les signes avant-coureurs d’une panne repérés dans les données des capteurs et d’usage, pour planifier les interventions.
Départ des clients et scoring
Les clients qui risquent de partir, et des scores pour classer prospects, risques ou dossiers, expliqués à ceux qui les utilisent.
Contrôle qualité par image
Chaque pièce ou produit contrôlé sur images, sur la chaîne de production ou à la réception, avec les défauts présumés montrés à l’opérateur.
Documents, objets et vidéo
Lecture et extraction de documents, reconnaissance d’objets, analyse de flux vidéo.
Là où nous l’appliquons
Les mêmes méthodes, adaptées aux données et aux contraintes de chaque secteur.
Industrie
Inspection visuelle sur les chaînes de production, maintenance prédictive, incidents qualité analysés ensemble.
Retail
Prévision de la demande et des stocks par magasin et par produit, départ des clients, recommandations.
Logistique
Prévision des volumes, risques de retard, lecture des documents de livraison et de douane.
Finance
Détection de fraude et d’anomalies, scoring, extraction de documents financiers.
Exemples de cas d’usage
Des situations types où l’IA prédictive et la vision s’appliquent.
Prévision de la demande pour le réapprovisionnement
- Contexte
- Les planificateurs estiment la demande dans des tableurs, et les magasins manquent de leurs meilleures ventes.
- Résultat
- Des prévisions hebdomadaires par produit et par magasin, avec leur marge d’incertitude, envoyées directement dans l’outil de commande.
Inspection visuelle sur une chaîne de production
- Contexte
- Les défauts sont repérés à l’œil, par échantillonnage, en fin de chaîne.
- Résultat
- Chaque pièce est contrôlée sur les images des caméras. L’opérateur voit le défaut présumé et décide.
Détection de fraude sur les transactions
- Contexte
- Les transactions suspectes sont découvertes des semaines plus tard, lors de revues manuelles.
- Résultat
- Chaque transaction reçoit un score de risque. Les plus risquées vont à un analyste, avec leurs motifs.
Maintenance prédictive des équipements
- Contexte
- Les pannes arrêtent la production sans prévenir, et la maintenance suit un calendrier fixe.
- Résultat
- Les données des capteurs révèlent les signes avant-coureurs. Les interventions sont planifiées avant la panne.
Résultats visés
- Des décisions prises sur des prévisions fiables
- Chaque pièce contrôlée sur image
- Des anomalies repérées dès qu’elles se produisent
- Des modèles mesurés sur vos propres données, qui vous appartiennent
De vos données à un modèle en production
- 01
Évaluer les données
Historique, images, capteurs : ce qui existe, sa qualité, et ce dont le modèle a besoin.
- 02
Construire et mesurer
Un premier modèle testé sur vos données passées, comparé à votre façon de faire actuelle.
- 03
Intégrer
Les résultats affichés là où vos équipes travaillent déjà : ERP, outil de planification, écran de la ligne.
- 04
Superviser
La précision suivie en production, et les modèles réentraînés quand vos données évoluent.
Inclus dans chaque projet
Ce qui accompagne chaque projetDonnées
Rassembler, nettoyer, structurer les données. C’est la base de tout projet IA qui fonctionne.
Sécurité & conformité
Des données sous contrôle, un hébergement chez vous possible, la traçabilité et des accès contrôlés. Le RGPD, l’APPI japonaise et la PDPO de Hong Kong sont pris en compte, et nous nous adaptons à vos exigences de sécurité et à vos audits.
Exploitation & évaluation de la qualité
Surveillance en production, mesure de la qualité des réponses de l’IA, garde-fous, amélioration continue et maîtrise des coûts.
Formation & internalisation
Formation des dirigeants et des équipes à l’IA, transfert de compétences, documentation.
Que voulez-vous anticiper, ou contrôler ?
Parlez-nous de vos données et de la décision que vous voulez améliorer. Nous vous dirons ce qu’un modèle peut faire, et ce dont il a besoin.