Optimisation industrielle, la data science en action - Avencore
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Défense et aéronautique : optimisation de séquence des tests par la data science

Pourquoi mobiliser la data science ?

L’industrie fait face à des exigences croissantes : accélération des développements, optimisation des chaînes de production, renforcement de la compétitivité.

La data science et l’intelligence artificielle deviennent des leviers clés pour développer des systèmes complexes et répondre simultanément aux contraintes techniques, économiques et réglementaires, sans compromettre les délais ni les budgets.

« Pour que l’IA fonctionne, elle doit être spécifique. Une requête imprécise ne produit pas de réponse fiable : c’est pareil pour les problèmes industriels. »
– Vincent Desportes, manager spécialisé dans les activités Défense.

Chez Avencore, nous combinons expertise industrielle et data science pour transformer des situations concrètes en modèles mathématiques exploitables. Cette approche permet d’obtenir des résultats rapides, mesurables et opérationnels.

 

Des cas d’usage industriels concrets

  • Optimisation des campagnes d’essais dans le secteur de la défense : réduction du nombre de prototypes et optimisation de séquence des tests, avec un impact direct sur les coûts industrielle et les délais.
  • Réorganisation des flux de production en aéronautique : modélisation de deux étapes critiques de flux de production, permettant de reconstruire un planning annuel en un temps fortement réduit, grâce à une approche mathématique du processus.

 

Une approche opérationnelle et pragmatique

L’adoption de solutions data science se heurte souvent à des freins : données hétérogènes, méfiance vis-à-vis des outils, cybersécurité.

Pour y répondre, nous concevons des solutions simples, robustes et sécurisées, déployables en 6 à 8 semaines, avec une démarche collaborative impliquant dès le départ :

  • Les enjeux opérationnels concrets
  • Les équipes
  • Les exigences de cybersécurité

 

Pour en savoir plus, consultez notre article dans L’Usine Nouvelle

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