L'intelligence au cœur. Pas ajoutée après coup.
La plupart des plateformes ajoutent l'IA après coup — un chatbot ici, un tableau de bord là. IRIS a été architecturé avec l'IA dès le premier jour. Chaque module dispose de son propre composant IA. Chaque décision est éclairée par le machine learning, le raisonnement LLM et les recommandations en temps réel.
CE QUE SIGNIFIE AI-NATIVE
L'IA n'est pas une fonctionnalité. C'est le socle.
Dans IRIS, l'IA n'est pas un module séparé que vous pouvez désactiver. Elle est tissée dans l'architecture même — dans la façon dont les données circulent, les décisions sont prises et les actions sont exécutées.
Machine Learning
Intelligence prédictive
Modèles classiques et deep learning entraînés sur vos données opérationnelles — et sur des données synthétiques du jumeau numérique lorsque l'historique est insuffisant. Prévision de séries temporelles, classification, régression et détection d'anomalies tournant en continu sur tous les modules.
LLM et RAG
Raisonnement contextuel
Propulsé par LLMind — le LLM industriel propriétaire de DBR77 — combiné à la génération augmentée par récupération sur vos bases de connaissances opérationnelles. Posez des questions en langage naturel, obtenez des réponses ancrées dans vos SOP, journaux de maintenance, dossiers qualité et données de production.
Moteur de recommandations
Action prescriptive
Analyse inter-modules qui ne se contente pas de dire ce qui s'est passé — elle dit quoi faire ensuite. Les recommandations générées par l'IA deviennent des tâches avec des portes de validation humaine, bouclant automatiquement de l'insight à l'exécution.
IA EN BOUCLE FERMÉE
Des données à la décision puis à l'exécution — automatiquement.
C'est ce qui distingue l'AI-native de l'IA ajoutée. Dans IRIS, la boucle ne se rompt jamais : les données génèrent un insight, l'insight devient une recommandation, la recommandation devient une tâche, la tâche est exécutée, et le résultat alimente de nouvelles données.
Données
Capteurs IoT, événements de production, contrôles qualité
Jumeau numérique
Simulation, modélisation de scénarios, données synthétiques
Modèle ML
Prédiction, classification, détection d'anomalies
Raisonnement LLM
Analyse de contexte, cause racine, explication
Recommandation
Insight actionnable avec estimation de l'impact
Tâche
Créée, assignée et priorisée automatiquement
Validation humaine
Examiner, approuver ou rejeter
Exécution
Ordre de travail, modification de planning, ajustement de paramètres
Retour
Les données de résultat alimentent la boucle
La boucle est continue. Chaque exécution génère de nouvelles données qui améliorent la prédiction suivante.
LLMIND
Découvrez LLMind. Notre LLM industriel propriétaire.
Les LLM généralistes ne comprennent pas votre usine. LLMind, si. Conçu par DBR77 spécifiquement pour les opérations industrielles, il raisonne sur les processus de production, les procédures de maintenance et les standards qualité comme le ferait un responsable d'usine expérimenté.
Conçu pour l'industrie
LLMind n'est pas un chatbot généraliste affiné pour l'industrie. Il a été entraîné de zéro sur les processus de fabrication, la terminologie opérationnelle et les workflows industriels. Il comprend nativement l'OEE, le MTBF, l'optimisation des changeovers et l'ordonnancement par lots.
Déploiement on-premise
Pour les organisations ayant des exigences strictes de souveraineté des données, LLMind peut être déployé entièrement on-premise. Vos données opérationnelles ne quittent jamais votre réseau. Aucune dépendance au cloud, aucun traitement de données par des tiers — contrôle total.
RAG sur vos données opérationnelles
Des embeddings vectoriels sont générés à partir de vos SOP, journaux de maintenance, dossiers qualité, données de production et bases de connaissances. Quand LLMind répond à une question, il récupère d'abord le contexte pertinent dans vos données — ancrant chaque réponse dans les faits, pas dans des hallucinations.
Chaque module a sa propre IA
LLMind n'est pas un simple chatbot posé par-dessus. Chaque module IRIS — MES, WMS, QMS, CMMS, APS — dispose de son propre composant IA propulsé par LLMind, entraîné sur les données spécifiques au module et optimisé pour les tâches spécifiques au module.
JUMEAU NUMÉRIQUE + IA
Entraînez des modèles sans attendre les données historiques.
Le plus grand frein à l'IA industrielle ? Pas assez de données. Le jumeau numérique résout ce problème en générant des données d'entraînement synthétiques à partir de scénarios simulés — pour que vos modèles ML soient prêts pour la production dès le premier jour.
Données d'entraînement synthétiques
Vous n'avez pas 2 ans de données de pannes pour entraîner un modèle de maintenance prédictive ? Le jumeau numérique simule des milliers de scénarios — dégradation d'équipement, variations de processus, pics de demande — générant les données d'entraînement dont vos modèles ML ont besoin, dès aujourd'hui.
Simulation de scénarios
Que se passe-t-il si vous ajoutez une troisième équipe ? Changez la taille du lot ? Déplacez un poste de travail ? Testez le scénario dans le jumeau numérique avant de dépenser un euro. Validez le ROI avec des données, pas avec l'intuition.
Validation continue des modèles
Les modèles ML se dégradent avec le temps lorsque les conditions changent. Le jumeau numérique génère en continu des scénarios de test pour valider la précision des modèles, déclenchant un ré-entraînement avant que les prédictions ne deviennent peu fiables.
ÉTUDES DE CAS
Une IA qui résout de vrais problèmes en atelier.
Pas théorique. Pas futuriste. Ce sont des cas concrets en production dans IRIS aujourd'hui.
Maintenance prédictive
Les schémas de vibration, les tendances de température et les compteurs de cycles alimentent des modèles ML qui prédisent les défaillances de roulements 2 à 3 semaines avant qu'elles ne surviennent. Le CMMS programme automatiquement l'ordre de travail. Le WMS réserve les pièces de rechange. Zéro arrêt non planifié.
Prédiction qualité
Les paramètres du processus en cours sont comparés en temps réel aux résultats qualité historiques. Si le modèle détecte une dérive vers un défaut, les opérateurs reçoivent une alerte avec des ajustements de paramètres précis — avant que le défaut ne se produise.
Prévision de la demande
Des modèles de séries temporelles analysent l'historique des commandes, la saisonnalité et les signaux externes pour prévoir la demande 4 à 12 semaines à l'avance. L'APS utilise la prévision pour optimiser l'ordonnancement de production. Le MRP ajuste automatiquement les approvisionnements.
Détection d'anomalies
Des modèles non supervisés surveillent en continu des centaines de variables de processus sur chaque ligne de production. Dès qu'un paramètre dévie de la normale — même subtilement — le système le signale, explique la cause probable via le raisonnement LLM et recommande une action corrective.
Optimisation de l'OEE
L'IA analyse les pertes de disponibilité, de performance et de qualité sur toutes les lignes, identifie les opportunités d'amélioration à plus fort impact et génère des plans d'action priorisés. Le jumeau numérique simule chaque amélioration avant sa mise en œuvre.
Optimisation des paramètres de processus
Pour chaque combinaison produit-machine, les modèles ML apprennent les paramètres de processus optimaux qui maximisent qualité et rendement. Les recommandations sont transmises aux opérateurs en temps réel, avec le raisonnement expliqué par LLMind.
IA CONVERSATIONNELLE
Parlez à votre usine.
Posez des questions en langage naturel. Obtenez des réponses ancrées dans vos données opérationnelles — pas des réponses génériques d'un chatbot qui ne connaît pas votre usine.
Pourquoi l'OEE a-t-il chuté sur la ligne 3 hier ?
L'OEE a baissé de 12 % en raison de 3 arrêts non planifiés. Cause racine : usure du roulement sur le convoyeur C2 — le CMMS avait signalé une maintenance prédictive il y a 5 jours mais l'ordre de travail n'a pas été priorisé. Je recommande de programmer la maintenance avant la prochaine équipe. Récupération estimée : +14 % OEE.
Quelle est la taille de lot optimale pour le produit X ?
D'après les coûts de changeover, les schémas de demande et les données de rendement qualité, des lots de 500 unités minimisent le coût total par unité. La simulation du jumeau numérique confirme une amélioration du rendement de 8 % par rapport aux lots actuels de 200 unités, sans impact sur les indicateurs qualité.
Quelles machines risquent le plus de tomber en panne cette semaine ?
3 machines signalées : Presse #7 (roulement — 87 % de probabilité de défaillance sous 5 jours), CNC-12 (broche — 72 % sous 7 jours), Convoyeur B4 (moteur — 65 % sous 10 jours). Les ordres de travail ont été rédigés dans le CMMS. Approuver pour programmer ?
SOUVERAINETÉ DES DONNÉES
Vos données. Votre infrastructure. Vos règles.
Nous savons que les données industrielles sont sensibles. C'est pourquoi IRIS vous donne un contrôle total sur l'emplacement de vos données et la manière dont l'IA les traite.
LLM on-premise
Déployez LLMind entièrement au sein de votre propre infrastructure. Aucune donnée ne quitte votre réseau. Aucun appel API cloud. Fonctionnement totalement isolé pour les environnements les plus sensibles.
IA isolée par tenant
En mode SaaS multi-tenant, chaque modèle IA, chaque base de connaissances et chaque embedding vectoriel est strictement isolé par tenant. Vos données n'entraînent jamais le modèle d'un autre client.
GOUVERNANCE
L'intelligence guidée par le jugement humain.
L'IA recommande. Les leaders décident. Chaque recommandation générée par l'IA peut être examinée, approuvée, modifiée ou rejetée avant exécution. Piste d'audit complète sur chaque décision. Parce que dans l'industrie, la responsabilité compte.
Portes de validation
Configurables par module, par rôle, par niveau de risque
Piste d'audit complète
Chaque recommandation, décision et résultat est enregistré
IA explicable
LLMind explique son raisonnement en langage clair
Voyez l'industrie AI-Native en action.
Réservez une démo et découvrez comment IRIS transforme les données de votre usine en décisions — automatiquement.