Industrie, PME structurées et ETI

Des systèmes opérationnels qui tiennent en atelier, du terrain au pilotage.

Maintenance, données atelier, workflows : des outils supervisés, construits avec vos équipes et branchés sur vos outils existants. L'IA reste sous le capot ; ce qu'on regarde, c'est le résultat.

Audit terrain

Un diagnostic sur vos données réelles, pas sur un modèle théorique.

POC en 30 jours

Un prototype testé sur un périmètre réel, avec des chiffres à la clé.

Validation humaine

Règles, seuils et approbations : rien de critique ne part sans contrôle.

Données atelier

  • Sources hétérogènes
  • Qualité et complétude
  • Traçabilité
  • Indicateurs de fiabilité

Processus

  • Flux réels
  • Irritants
  • Goulots
  • Gouvernance opérationnelle

Outils existants

  • Applications
  • Interfaces
  • Exports
  • Coûts et maintenance

Risques & ROI

  • Impacts
  • Scénarios de valeur
  • Arrêts évitables
  • Priorisation

Cadrage dirigeant

Cadrer l'IA avant de financer un pilote.

Avant de brancher un assistant, un agent ou un tableau de bord, on clarifie ce qui mérite vraiment d'être testé : coût réel, dépendances, données disponibles, risque opérationnel et retour mesurable.

01

Coût réel & ROI

Identifier les volumes, les coûts API/cloud, les coûts de maintenance et le seuil à partir duquel le pilote devient rentable ou doit être arrêté.

02

Priorisation métier

Passer d'une envie vague d'IA à 3 à 5 cas d'usage notés : impact, effort, risque, données nécessaires et valeur attendue.

03

Dépendances & architecture

Choisir lucidement entre cloud, API, local ou hybride, avec une logique réversible pour éviter la dépendance cachée à un fournisseur unique.

04

Pilote sans big bang

Installer le pilote à côté de l'existant : ERP, GMAO, Excel, messagerie, avec validation humaine, journalisation et mesure avant généralisation.

Livrable de cadrage

Le livrable n'est pas une promesse d'IA : c'est une feuille de route courte, chiffrée, avec un premier périmètre testable et les prérequis data/sécurité.

Cas industriel

Maintenance prédictive et opérations atelier : de la donnée au pilotage.

La maquette part d'un cas réel de coordination atelier : relier les signaux machines, les interventions, les demandes terrain et les décisions à tracer.

Tableau de bord maintenance Atelier MPIA

Notre méthode

Une méthode itérative, ancrée sur le terrain.

On commence par ce qui bloque l'exploitation, puis on prouve la valeur sur un périmètre court avant d'industrialiser.

  1. Audit Observation terrain, entretiens, données et outils existants.
  2. Cartographie Processus, flux, données, irritants et responsabilités.
  3. POC Prototype court, avec un résultat qu'on peut chiffrer.
  4. Validation Tests utilisateurs, seuils, rôles et approbations.
  5. Déploiement Industrialisation, intégration SI, formation et adoption.
  6. Maintenance Support, supervision, améliorations et extensions.

Livrables & gouvernance

Des livrables concrets, des règles claires.

Chaque étape laisse une trace exploitable par les équipes : processus, décisions, seuils, responsabilités et documentation.

Cartographie processus

Processus critiques, flux d'information, systèmes et données associés.

BPMN, PDF, Miro

Registre des irritants

Inventaire priorisé des irritants terrain, impacts métiers et causes racines.

Tableur structuré

Maquette POC

Prototype fonctionnel pour valider la valeur et la faisabilité technique.

Accès démo, scénarios

Plan d'intégration

Architecture cible, dépendances, phasage et plan de charge.

Roadmap, schémas

Règles d'approbation

Seuils, escalades, rôles, matrice RACI et journalisation des décisions.

Matrice RACI

Documentation exploitation

Runbooks, modes opératoires, indicateurs et guides utilisateurs.

PDF, guides

RGPD & traçabilité

Minimisation des données, gestion des accès et traçabilité des actions.

Politiques
Contextes couverts FIVES MECACHROME GAI France SNR TRELLEBORG Pernod Ricard

Avantages concurrentiels

Sur mesure, branché sur vos données, maintenable à distance.

Le même principe sur les trois branches : pas de solution standard plaquée, mais un système adapté au terrain, documenté et capable d'évoluer.

01

100% sur mesure

On part de vos règles, de vos contraintes et de vos outils existants. L'objectif n'est pas de vous faire rentrer dans un logiciel générique, mais de construire la couche utile autour de votre contexte.

02

Branché sur votre environnement

Formulaires, tableurs, CRM, messagerie, dossiers partagés, ERP ou logiciel métier : le système se connecte aux données et circuits que vous utilisez déjà, avec des limites claires.

03

Indépendance et continuité

Les agents et briques IA sont conçus pour rester remplaçables : si un fournisseur, une API ou un service externe change ses règles, se limite ou se coupe, le système s'adapte sans interruption de service.

04

Maintenance semi-autonome

Mises à jour, contrôles, alertes et petites corrections peuvent être suivis à distance, 24 h/24, avec journalisation et intervention humaine quand il faut arbitrer.

Cadrage industrie

Un premier cas, des données réelles, un résultat à mesurer.

Décrivez le flux, l'irritant ou le signal atelier prioritaire. On cadre d'abord le périmètre, les données disponibles, l'impact attendu et la preuve à produire.

Quel sujet faut-il cadrer en priorité ?

On part du point qui bloque vraiment l'exploitation ou le pilotage.

Quels outils ou données sont concernés ?

ERP, GMAO, Excel, capteurs, exports, dossiers, tableaux de bord, messagerie...

Quel est le rythme ou l'impact ?

Fréquence, coût, irritant terrain ou risque opérationnel : on cherche ce qui rend le sujet prioritaire.

Quel résultat doit devenir mesurable ?

Quelques mots suffisent : on précisera les données et la faisabilité pendant l'échange.

Où puis-je vous recontacter ?

Dernière étape. Je vous recontacte pour cadrer un premier périmètre testable.