L'Intelligence Artificielle au service des processus de production complexes

Améliorez votre rentabilité et votre productivité en rendant vos processus prédictifs

Réduisez les rebuts drastiquement

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Suivi de la qualité

Utilisez finement la matière première

Maîtrisez votre facture énergétique

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Vous êtes une entreprise industrielle de fabrication ou de process ?
Notre solution PowerOP® vous aide à produire mieux sans dépenser plus.

Nos terrains de prédilection

Nous disposons d’une expertise de plus de 10 ans dans la Data Science, la gestion de projet et l’industrie. Celle-ci nous a permis de développer une IA as a Service, au service  de la performance des processus complexes de production des entreprises : de la PME au grand groupe.
Les sujets de nos clients recouvrent de larges thématiques telles que : la transformation de matières premières, le contrôle de procédés de physico-chimiques ou sciences de la vie, la métrologie virtuelle ou encore la smart agriculture.

Industriels de fabrication

Industries de transformation

Qualité de l’eau, Ciment, Agro-Alimentaire, Chimie.

Industrie de processus

Industries pharmaceutiques

Usines de production (API et produit fini).

Agriculture

Agriculture

Céréales et secteurs connexes.

Entomoculture

Entomoculture

Élevage d’insectes pour l’alimentation animale ou humaine.

L’Intelligence Artificielle prédictive PowerOP®

PowerOP® est une plateforme d’Intelligence Artificielle as a Service, qui soutient les industries dans l’amélioration de l’efficacité de leurs processus (productivité, qualité, consommation d’énergie).

PowerOP®

Optimisation du temps de réalisation

Sans modélisation des processus

Acquiert la compréhension d’un processus dans sa réalité temporelle, y compris s’il a une inertie.

Mixe des données hétérogènes

Capacité à gérer des données hétérogènes (automates, capteurs, spectroscopies, HPLC, images, enregistrements / procédures, météo, …).

Efficacité de prédiction

Efficace sur
un volume de données
même restreint

1 mois de données pour l’assemblage,
de 3 mois à 1 an pour les processus,
40 enregistrements de cycle pour la mécanique.

Interface simplifiée

Une interface simplifiée

Permettant à l’opérateur de se concentrer sur l’usage et d’interagir facilement avec l’intelligence artificielle.

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Vous souhaitez en savoir plus sur les travaux que nous menons pour rendre l'industrie sexy grâce à l'intelligence artificielle ?

Alors n'attendez plus et suivez-nous sur le Garage, notre lieu privilégié de communication scientifique.

« Garage Dataswati: AI makers from Paris-Saclay »

Nous partageons notre expertise

Nous avons construit une vision de la Data Science en industrie qui nous est propre et unique. Elle repose sur une exploitation intelligente de l’état de l’art en machine learning et intelligence artificielle. Un état de l’art que nous contribuons aussi à faire avancer.

Nous travaillons depuis bientôt 3 ans sur des sujets d’avant-garde comme la fusion multimodale de signaux (un sujet aux vastes enjeux, notamment pour les voitures autonomes), le transfer learning, qui est un axe important au vu des enjeux sur la disponibilité des données dans l’industrie.  Axes que nous portons depuis 2 ans sur le territoire francilien. Nous travaillons aussi sur un ensemble d’autres sujets liés au conditionnement et au prétraitement des données avant leur passage dans PowerOP®, notre Intelligence Artificielle unique, capable d’apprendre et reproduire n’importe quel processus industriel pour mieux le piloter.

Cette R&D est aujourd’hui au cœur de notre démarche d’innovation, et nous croyons fortement à la force d’un écosystème ouvert, où les synergies peuvent émerger et se développer sans friction.

Il s’agit également d’une opportunité pour structurer et garder une trace de notre démarche R&D, et surtout partager avec la communauté machine learning et intelligence artificielle au niveau mondial, afin de contribuer nous aussi à la somme de connaissances sur des sujets pointus sur la valorisation des données en industrie (variables indépendantes et identiquement distribuées ou séries temporelles, capteurs, images, etc), et faire reconnaître l’excellence des acteurs de l’IA en France et en Europe.

Le lectorat visé reste donc un public de spécialiste. Une synthèse périodique est prévu ici sur notre blog principale. N’hésitez pas à nous donner votre avis si vous êtes intéressés.

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IA pour l'industrie ! Servir la compétitivité et maîtriser les risques

Vendredi 21 septembre 2018, vous nous avez rejoint pour le 1er petit-déjeuner sur le thème

Cet évènement a ressemblé près de 40 personnes autours de 4 mini-conférences :

  • Usages industriels de l’IA - Amine Benhenni et François Xavier de Thieulloy
  • Droit de la data - Sarah Lenoir
  • Importance de l’éthique dans la 4ème révolution industrielle - Benoit Dos
  • Indus’trip, tour de France des usines - Dimitri Pleplé


Usages industriels de l’IA



Amine Benhenni, directeur scientifique de Dataswati commence la conférence en en expliquant que l’IA vise à reproduire les mécanismes d’apprentissage humains. Il cite l’exemple d’un enfant qui apprend à reconnaître un cheval non pas en apprenant ce qui définit un cheval, mais en regardant différents chevaux.

L’IA repose sur les données disponibles qui sont rarement de suite exploitables, de bonne qualité et complètes. La nature même des données peut également poser problème.

« La donnée c’est comme une boite de chocolat, on ne sait jamais sur quoi on va tomber »

La capacité d’apprentissage de l’IA repose sur un ensemble d’algorithmes définis par l’humain, optimisés pour une tâche précise sans recul vis-à-vis de la tâche ou du contexte : l’humain n’est pas remplacé mais assisté par l’IA, il garde ainsi le contrôle de la décision finale et son savoir-faire est valorisé.

Gérer un projet dans l’IA, nécessite des projets agiles où itérations et incrémentations sont de mises. Pour cela, François Xavier de Thieulloy, directeur industriel de Dataswati, prend l’exemple de la voiture.



Il est préférable d’avoir en première itération un Minimum Viable Product (le skate) plutôt qu’un élément de la voiture (un pneu).

L’utilisateur verra un avantage à avoir un skate qui lui permet de se déplacer plutôt qu’un pneu sans intérêt immédiat pour lui.

Dataswati a créé une méthode : le Data Use Case Canvas – DUCC pour concevoir efficacement un projet DATA et le piloter tout au long de son déroulement.



Le Use Case définit l’ensemble des fonctions, actions et contenus du projet data considérés (ex : afficher le calcul de performance…)

Les contraintes définissent les contraintes obligatoires pour la réussite du projet data considéré (ex : calcul de la performance en moins de 2 secondes).

Dans la partie sur les data, on y définit les sources de données nécessaires, leur format et accessibilité.

Le DUCC n’oublie pas les utilisateurs impactés par le projet data considéré (ex : le régleur) ainsi que l’UX design qui définit l’ensemble des contraintes d’interface du projet considéré (exemple : visuel sur tablette 12’’, dataviz sur écran >27’’)

Un projet DATA doit donc répondre à 3 questions essentielles :

Voici quelques cas d’usage de l’IA dans l’industrie opérés par Dataswati :
  • Séchage de briques dans une usine en Espagne (3 points de marge additionnels)
  • Prédiction de la qualité de la production en agroalimentaire et stations d’épurations
  • Détection d’anomalies ou dérives lors du suivi de process


Conclusion : Aurélien Verleyen, président de Dataswati, rappelle les facteurs de succès de projets IA dans l’industrie

Droit de la data



Sarah Lenoir, avocate chez Clyde & Co, commence son intervention en mentionnant l’étude de BCG « AI in the Factory of the Future ». Pour 1096 grands industriels de 12 pays, l’IA est perçue comme un levier de productivité des usines alors que seules 10% des entreprises françaises sont équipées en IA.

La data, élément essentiel pour l’IA, est au cœur des questionnements tant du côté des données d’entrées que de celles générées avec l’intelligence artificielle.

Le droit de la data est un droit en construction. Il existe bien des législations particulières pour les données personnelles (RGPD), celles dites confidentielles ou secrets d’affaire, pour la propriété intellectuelle ou bien encore pour les données publiques.

Il y a tout de même absence de législation sur les données industrielles et sur l’intelligence artificielle.

Sarah Lenoir préconise alors d’organiser les règles par contrat qui devient alors un outil de liberté et d’innovation

Importance de l’éthique dans la 4ème révolution industrielle



Benoit Dos, philosophe et directeur général de l’Ecole Polytechnique d’Assurances (EPA), rappelle qu’une révolution industrielle est la résultante de 3 facteurs
  • (r)évolution dans le secteur de l’énergie,
  • (r)évolution des moyens de communication et
  • (r)évolution des moyens de transport


La révolution industrielle que nous vivons actuellement se construit dans les entreprises puisqu’elles bâtissent l’environnement dans lequel nous vivrons demain ; ainsi, leur responsabilité vis-à-vis des citoyens et des générations futures est importante.
  • Trouver le juste équilibre entre éthique et stratégie
  • La prise de conscience que les choix de l’entreprise ont des implications sur le modèle de société en construction
  • La formation de tout à chacun


Indus’trip, tour de France des usines



Dimitri Pleplé après ses études d’ingénieur a décidé de faire l’Indus’trip

En faisant l’Indus’trip, Dimitri Pleplé est allé sur le terrain ce qui lui a permis de revenir à la matière et se confronter à la réalité des usines :

Dès qu’un problème survient en usine, cela se voit !

Il y a une constance dans toutes les usines qu’il a pu visiter : les usines ne marchent que grâce aux hommes et aux femmes qui y travaillent.

Ainsi, à travers de nombreuses interviews, Dimitri Pleplé a rencontré des hommes et des femmes passionnés, fiers de leur travail ayant un fort sentiment d’appartenance à une communauté tout en étant autonome et polyvalent.

Pour Dimitri Pleplé, l’IA est un outil qui permettra à tout à chacun dans les usines de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée et ainsi de s’épanouir encore plus dans leur travail.

La première édition des Petits-déjeuners IA pour l’industrie a été un succès
... et l’équipe Dataswati pense déjà à la 2ème édition !

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