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Guides techniques pour l'IA industrielle
Analyses et guides orientés décision pour les responsables production, qualité et data qui évaluent des projets IA industriels. Pas de pédagogie de base — des arbitrages techniques concrets.
4 articles
Analyses par domaine
Contrôle qualité en injection plastique : structurer un projet de vision industrielle
Architecture d'acquisition, choix des modèles, calibration faux positifs / faux négatifs, intégration automate. Pour les responsables qualité et production qui évaluent la faisabilité.
Maintenance prédictive : critères de sélection des équipements et audit des données
Comment prioriser les équipements à instrumenter, évaluer la qualité des historiques existants, labelliser les pannes passées et choisir entre anomaly detection et estimation RUL.
Document intelligence industrielle : OCR cloud vs. on-premise, LLM et gestion des exceptions
Critères pour choisir entre OCR cloud et on-premise selon les données sensibles, valider la précision sur votre corpus, dimensionner la révision humaine et intégrer dans un workflow existant.
IA industrielle : les pièges du POC qui ne passe pas en production
Pourquoi les projets IA bloquent entre prototype et production, les critères d'un MVP viable, et l'infrastructure MLOps minimale pour démarrer sans dette technique.
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