Détectez la panne avant qu'elle n'atteigne le terrain.

Pipelines, infrastructures de trafic, tunnels, équipements industriels. Nous construisons les modèles, les intégrations et le run-book qui signalent ce qui est sur le point de tomber en panne, pour que votre équipe des opérations se fie au signal avant qu'il n'apparaisse à l'écran.

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Symptômes

La douleur que vous ressentez probablement.

Les inspections d'assets sont pilotées par le calendrier, pas par l'état, ce qui fait que vous surinspectez ce qui va bien et sous-inspectez ce qui défaille.
Vous avez essayé des pilotes IA sur des données de capteurs mais rien n'a atteint la production parce que les opérations ne pouvaient pas se fier au signal.
Chaque régulateur demande un modèle de risque différent et vous devez tout reconstruire de zéro à chaque fois.
Les données sont là, SCADA, capteurs, rapports d'inspection, imagerie par hélicoptère, mais elles vivent dans six systèmes différents sans schéma commun.
Un modèle qui atteint 90 % de précision en laboratoire est quand même ignoré sur l'écran de l'opérateur qui doit agir dessus.

Approche

Comment nous l'abordons.

Commencez par la taxonomie des assets, pas par le modèle.Deux semaines pour cartographier comment vous segmentez réellement l'asset, comment le risque est actuellement quantifié, qui agit sur quoi. L'architecture de données suit cela, pas l'inverse.
Combinez les sources.SCADA, bases de données d'inspection, SIG, imagerie, dans un seul medallion OneLake avec une clé d'asset partagée. Le modèle ne voit que des entrées propres et gouvernées.
Des modèles auxquels les opérateurs se fient.Des explications à côté des scores, des intervalles de confiance, une comparaison avec le modèle de risque manuel. Les opérateurs voient pourquoi l'IA a signalé ce segment, pas seulement qu'elle l'a fait.
Run-book avant la mise en production.Que fait un opérateur quand le score franchit un seuil ? Qui escalade, qui boucle la boucle, comment savons-nous que le modèle est encore calibré six mois plus tard ? Documenté, convenu, validé.
Conformité et audit intégrés.Décisions de risque journalisées, versions de modèle suivies, déclencheurs de réentraînement définis. Prêt pour l'EU AI Act par défaut, pas ajouté après coup.

Preuve

Où cette signature a fait ses preuves.

FluxysVision par ordinateur et analytique du risque sur 450 000 segments de pipeline, chacun évalué par risque × impact pour la priorisation de la maintenance.

Kennedy TunnelIA opérationnelle sur la surveillance des tunnels, soutenant les opérations de trafic et de sécurité.

SchréderAnalytique prédictive sur l'état des assets d'éclairage, transformant la télémétrie des capteurs en signaux de maintenance sur lesquels les opérateurs agissent.

Livrables

Ce que nous livrons généralement en 90 jours.

Modèle de données unifié asset-et-état dans OneLake, avec les systèmes existants (SCADA, inspections, SIG) proprement intégrés.
Premier modèle de scoring de risque tournant sur une classe d'assets de bout en bout : pipeline d'entraînement, service de scoring, tableau de bord de monitoring.
Interface pour l'opérateur qui montre le score, les raisons et l'action recommandée. Construite dans Power BI ou votre plateforme d'opérations existante.
Run-book : que se passe-t-il quand le score franchit un seuil, comment gérer les faux positifs, comment réentraîner quand les conditions changent.
Documentation de conformité alignée sur le niveau EU AI Act qui s'applique à votre cas d'usage.

Vous avez un parc d'assets et une équipe opérationnelle qui ne fait pas confiance au dashboard IA ?

Apportez-nous une classe d'assets. Nous parcourons à quoi ressemble une IA opérationnelle fiable pour elle, et ce que 90 jours de construction livreraient.

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