DATA_AI — Moteur d'intelligence
L'épine dorsale d'IA de la plateforme IRIS. Des modèles d'apprentissage automatique, des bases de connaissances RAG et un LLM propriétaire — conçus spécifiquement pour la fabrication.
La plupart des IA de fabrication sont greffées après coup — un widget de tableau de bord par-ci, une alerte prédictive par-là. DATA_AI est différent. C'est la couche d'intelligence fondamentale dont chaque module IRIS s'alimente, créant une source unique de vérité pour les données, les modèles et les décisions pilotées par l'IA.
Des flux bruts de capteurs aux modèles de ML de niveau production, DATA_AI gère tout le cycle de vie des données. Il ingère des données de n'importe quelle source — bases de données, API, capteurs IoT, fichiers —, les transforme via des pipelines configurables et les stocke dans des jeux de données versionnés prêts pour l'entraînement. Les modèles sont suivis par des expériences, enregistrés dans un registre central et servis via des API à faible latence.
Ce qui rend DATA_AI unique, c'est la boucle fermée : l'IA ne fait pas qu'analyser — elle recommande, et ces recommandations deviennent des tâches que les humains approuvent et exécutent. Les nouvelles données d'exécution reviennent dans les modèles, les rendant plus intelligents à chaque cycle.
CAPACITÉS
Une IA full-stack pour la fabrication
Huit capacités clés qui couvrent tout le pipeline de la donnée à la décision — de l'ingestion à l'inférence.
Cycle de vie des modèles de ML
Gestion de bout en bout, de l'expérience à la production. Entraînez, évaluez, versionnez, déployez et surveillez les modèles — le tout au sein de l'écosystème IRIS. Tests A/B et rollback automatique inclus.
Bases de connaissances RAG
Ingérez documents opérationnels, modes opératoires (SOP) et journaux de maintenance dans des bases de connaissances indexées par vecteurs. La Génération Augmentée par Récupération fournit des réponses fondées sur vos données réelles, pas sur des jeux d'entraînement génériques.
LLMind — LLM propriétaire
Le grand modèle de langage propre à IRIS, affiné sur les opérations de fabrication. LLMind comprend le contexte de production, parle le langage de votre domaine et s'exécute on-premise pour une souveraineté totale des données.
Moteur de recommandations par l'IA
L'analyse inter-modules génère des recommandations actionnables — de la planification de la maintenance aux ajustements qualité. Chaque suggestion comprend des scores de confiance et des points d'approbation humaine.
Embeddings vectoriels et recherche sémantique
Transformez les données non structurées en vecteurs à haute dimension. La recherche sémantique trouve l'information pertinente par le sens, pas par mots-clés — rendant le savoir tacite accessible à tous.
ML Studio et expériences
Une plateforme d'expérimentation intégrée pour les data scientists. Suivez les hyperparamètres, comparez les exécutions, visualisez les métriques et promouvez les modèles gagnants au registre en un clic.
Feature Store et pipelines
Une ingénierie de caractéristiques centralisée avec des features versionnées et réutilisables, servies en ligne et hors ligne. Les pipelines ETL/ELT gèrent automatiquement la transformation des données, l'ordonnancement et la reprise sur erreur.
Entraînement par données synthétiques
N'attendez pas des années pour disposer de données historiques. Générez des jeux d'entraînement synthétiques à partir des simulations du Digital Twin, permettant des modèles prédictifs dès le premier jour du déploiement.
CAS D'USAGE
Une IA qui délivre un ROI mesurable
DATA_AI alimente des cas d'usage concrets qui réduisent les arrêts, préviennent les défauts et optimisent la planification — avec des résultats mesurables en semaines, pas en années.
Maintenance prédictive
Les modèles de ML analysent la télémétrie des capteurs, les motifs vibratoires et l'historique de maintenance pour prédire les défaillances d'équipement des jours avant qu'elles ne surviennent — réduisant les arrêts non planifiés jusqu'à 40 %.
Prédiction de la qualité
Détectez les défauts avant qu'ils n'atteignent la fin de la ligne. Les modèles entraînés sur les paramètres de procédé et les données d'inspection signalent les lots à risque en temps réel.
Prévision de la demande
Combinez les ventes historiques, la saisonnalité et les signaux externes pour prévoir la demande avec la précision du ML — alimentant directement l'APS pour une planification de production optimisée.
INTÉGRATIONS
De l'intelligence dans chaque module
DATA_AI n'est pas isolé — c'est le cerveau partagé que chaque module IRIS sollicite pour des prédictions, des recommandations et des analyses.
MES
La télémétrie de production alimente les modèles de ML et les tableaux de bord en temps réel.
QMS
Les données qualité entraînent les modèles de prédiction et déclenchent des alertes d'anomalies.
CMMS
L'historique de maintenance alimente les algorithmes de maintenance prédictive.
WMS
Les données de flux d'entrepôt permettent la prévision de la demande et des stocks.
KPI
Les recommandations d'IA remontent directement dans les tableaux de bord KPI.
APS
Les prévisions de demande alimentent la planification et l'ordonnancement avancés.
HSE
Les données de sécurité entraînent les modèles de prédiction des risques et de prévention des incidents.
Libérez l'intelligence de vos données
Voyez comment DATA_AI transforme les données opérationnelles brutes en prédictions, recommandations et décisions autonomes.