Cas d'usage

Déploiements IA en industrie — exemples par secteur

Exemples anonymisés de systèmes déployés en production. Contexte, approche technique, résultats observés. Aucun client nommé, aucun chiffre inventé — des ordres de grandeur tirés de cas réels.

6 cas documentés

Problème, approche, résultats

Chaque cas présente les contraintes techniques spécifiques qui rendaient le problème difficile — pas une vitrine marketing.

Automotive — Tier 1Vision industrielle

Inspection de soudures sur ligne d'assemblage automobile

Contrôle manuel insuffisant sur 120 à 180 points de soudure par caisse. Exigences IATF 16949 avec PPM < 10 et traçabilité 100 %.

Résultats

99,1 % de précision, 60 % de réduction du temps d'inspection, inférence à 0,3 s.

EfficientNetTensorRTJetson AGX Orin
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PlasturgieVision industrielle

Contrôle qualité 100 % en sortie de presse

Taux de rebut de 4 à 6 % sur pièces techniques, contrôle manuel impossible à la cadence de la presse.

Résultats

–35 % de rebut, 97 % de taux de détection, traçabilité IATF complète.

CNNOPC-UASiemens S7
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MétallurgieVision industrielle

Détection de défauts de surface sur pièces forgées

Contrôle surface post-grenaillage — cratères, pliures, zones de décarburisation. Contrôle manuel fatiguant et peu reproductible.

Résultats

Détection > 94 % sur 8 types de défauts, –80 % de temps de contrôle manuel.

UNetÉclairage rasantHeatmap
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AgroalimentaireMaintenance prédictive

Maintenance prédictive sur ligne d'embouteillage

Arrêts non planifiés sur pompes doseuses et convoyeurs représentant 15 % du temps d'arrêt machine annuel.

Résultats

3 défaillances majeures détectées 3 à 4 semaines à l'avance, –40 % d'arrêts non planifiés.

LSTMInfluxDBSAP PM
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Équipementier industrielDocument intelligence

Traitement automatique de certificats matière

2 000+ certificats EN 10204 / mois saisis manuellement dans l'ERP. 2 ETP dédiés, erreurs de saisie, délais de réception.

Résultats

94 % des certificats traités sans révision humaine, –0,3 ETP, latence 3,2 s / document.

Azure DILLMSAP MM
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Distribution industrielleForecasting & supply chain

Forecasting demande sur catalogue 8 000 SKUs

Taux de rupture de 8 %, stock immobilisé excessif, délais fournisseurs 4 à 12 semaines, demande irrégulière.

Résultats

–32 % de ruptures, –18 % de stock immobilisé, MAPE 14 % sur l'ensemble du catalogue.

LightGBMTFTSAP MRP
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Votre cas

Votre contexte ne ressemble à aucun de ces cas ?

Décrivez-nous le problème, les données disponibles et les contraintes de déploiement. Nous évaluerons la faisabilité et l'approche en 48h.