Laboratoire de compétences en données et intelligence artificielle
Transformez vos données opérationnelles en décisions claires et fiables. Dans ce laboratoire, vous collaborez avec des experts pour convertir des données issues de capteurs, de la vision, des processus et de l’IoT en insights exploitables et en solutions d’IA sur mesure. Nous nous concentrons sur des contextes industriels et d’infrastructure où la performance et la disponibilité sont essentielles. Ensemble, nous concevons des outils data-driven pour le monitoring, la prédiction et l’aide à la décision.
Les thématiques du data & AI lab
Diagnostic
- Feature engineering sur des données de capteurs, de processus et de télémétrie
- Détection de comportements anormaux et de signatures de défaillance
- Modélisation des KPI et établissement de baselines de performance
- Modélisation hybride combinant physique et données
- Déploiement de pipelines de monitoring PoC et de tableaux de bord
Maintenance prédictive
- Analyse et modélisation de séries temporelles
- Détection de la dégradation dans des conditions de fonctionnement variables
- Estimation du RUL avec intervalles de confiance
- Machine learning inspiré de la physique
- Prototypage de workflows de maintenance prédictive
IA pour l’aide à la décision
- Techniques d’IA explicable (XAI)
- Modèles d’IA intégrant les lois de la physique et l’expertise métier
- Mécanismes d’inférence contextuelle
- Workflows de validation avec human-in-the-loop
- Déploiement de tableaux de bord et d’API d’aide à la décision
IA multimodale
- Synchronisation et alignement spatio-temporel de données hétérogènes
- Architectures de fusion précoce et tardive
- Modèles de vision par ordinateur et de compréhension de scène
- Détection d’événements et modélisation des interactions
- Jumeaux numériques pour le monitoring des infrastructures
Préparation des données
- Profilage des données et évaluation de leur qualité
- Identification des lacunes et des contraintes
- Définition des pipelines de données et des architectures de features
- Évaluations de la maturité IA et élaboration de feuilles de route techniques
Découvrez les 4 piliers de l’innovation en données et en IA
De la maintenance prédictive à une prise de décision plus intelligente : découvrez comment nos quatre piliers en données et en IA aident les entreprises manufacturières à transformer leurs données en résultats opérationnels concrets.
Comment Sirris vous accompagne
Évaluez vos données, définissez des cas d’usage et identifiez les opportunités IA les plus pertinentes. Bénéficiez d’une feuille de route claire basée sur l’effort, la faisabilité et la valeur.
Développez des proof-of-concepts et validez des modèles sur des données réelles. Démontrez la faisabilité, quantifiez l’impact et préparez le déploiement industriel.
Accompagnez les entreprises dans le transfert de techniques avancées d’IA et de savoir-faire vers les équipes opérationnelles. Assurez l’adoption, la robustesse et une valeur durable.
Analysez des données issues de capteurs, de processus et de la vision, développez des features et concevez des modèles d’IA pour le diagnostic, la prédiction et la perception, adaptés à votre contexte industriel.
Collaborez avec des partenaires industriels et lancez des projets de R&D aux niveaux national et européen. Développez des solutions d’IA avancées et reliez les besoins industriels à la recherche de pointe.
Équipements et capacités de test
Traitement et fusion de données multimodales
Outils et pipelines pour synchroniser et aligner des sources de données hétérogènes comme les capteurs, la vision et les données spatiales. Ils permettent de développer des solutions avancées de prédiction et de jumeaux numériques.
Séries temporelles et pipelines de monitoring
Workflows analytiques pour analyser des flux de données industrielles à grande échelle, détecter des anomalies et construire des tableaux de bord de monitoring continu.
Validation des modèles d’IA et environnements de partage
Environnements pour valider des modèles d’IA sur des données industrielles réelles et partager des solutions via des déploiements conteneurisés comme Docker. Ils garantissent la reproductibilité, une intégration simple, la scalabilité et un transfert fluide des modèles vers des environnements industriels.
Tests edge et déploiement
Tests de modèles d’IA dans des environnements contraints comme l’edge et les systèmes en temps réel. Cela permet de valider la robustesse, la latence et la scalabilité.
