Projets

Industrie · Rhône-Alpes

Anticiper les arrêts sur une ligne de découpe

Un fabricant de pièces métalliques voyait trop d’arrêts « soudains » sur une ligne critique. Les capteurs existaient déjà (vibration, température, courant) mais les seuils fixes généraient des alertes inutiles — les équipes avaient arrêté de les lire.

Ce qu’on a fait

Modèle de détection d’anomalies sur fenêtres glissantes, calibré avec les mainteneurs. Intégration d’une alerte dans leur outil d’atelier, avec un score de criticité et un historique des 30 dernières minutes pour juger vite.

Résultat observé

Sur six mois de suivi post-déploiement, baisse nette des arrêts non planifiés sur la ligne pilote et, surtout, retour de la confiance dans les alertes (moins de « bruit »). Le modèle a été réentraîné deux fois après changement d’outillage.

Santé · aide à la priorisation

File d’attente d’imagerie trop longue

Un centre d’imagerie faisait face à des pics de volume. L’objectif n’était pas de « diagnostiquer à la place du médecin », mais d’ordonner les dossiers pour que les cas urgents remontent plus tôt dans la file de relecture.

Cadre

Données hébergées selon la politique du client. Modèle évalué avec sensibilité/spécificité sur un jeu annoté par des praticiens. Interface limitée à un score + motifs de suspicion — jamais un compte-rendu automatique signé.

Appris en route

Le plus long n’a pas été le réseau de neurones : ce sont les règles d’accès, le consensus d’annotation et le protocole de non-régression avant chaque mise à jour.

Recherche · centre français

Plateforme d’analyse omique partagée

Plusieurs équipes labo travaillaient chacune dans son coin : formats hétérogènes, scripts non versionnés, résultats difficilement reproductibles. Besoin d’un socle commun sans brider les usages spécifiques.

Livrable

Pipelines standardisés (ingestion → QC → analyses courantes), espaces projets isolés, documentation pour les ingénieurs bioinfo, et formation de deux référents internes. Les modèles « maison » des équipes restent possibles en modules greffés.

Services · back-office

Structurer des rapports et avenants

Des dizaines de documents PDF par semaine, champs toujours un peu différents. L’équipe passait plus de temps à recopier qu’à contrôler.

Approche

Extraction d’entités + règles métier + file de validation humaine pour les champs à fort enjeu (montants, dates d’effet). Export vers leur outil métier existant. Après trois mois, le temps moyen de traitement par dossier a nettement baissé — le contrôle qualité, lui, est resté humain.

Un cas proche du vôtre ?

Décrivez le contexte en quelques lignes. On vous dira si c’est dans notre périmètre — et si non, on vous l’écrira aussi.

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