Digitalisation & Intelligence Artificielle

La digitalisation est un levier de performance accessible à toutes les entreprises industrielles, des PME aux grands groupes. Chez Avencore, nous démystifions la digitalisation, affirmant qu’il n’est pas nécessaire d’attendre d’avoir absolument toutes les « bonnes » données pour se lancer. Une démarche de digitalisation permet justement de structurer et de mieux exploiter les données existantes, pour en tirer des insights précieux et améliorer rapidement la performance opérationnelle. Il s’agit également d’un puissant levier d’attractivité : loin de redouter un changement culturel majeur, les collaborateurs, qui utilisent déjà les outils numériques au quotidien, considèrent bien souvent la digitalisation comme une opportunité d’accroître leur efficacité et leur implication au sein de l’entreprise.

La digitalisation dans l’industrie conduit à des gains concrets et mesurables qui transforment les opérations et renforcent la compétitivité. Nous observons chez nos clients une amélioration significative de la performance industrielle grâce à l’automatisation et l’accélération des processus ainsi que le déploiement d’outils de prédiction ou d’optimisation. Nous aidons également les entreprises à définir une stratégie de données claire, à identifier les données essentielles et à responsabiliser les acteurs, tout en mettant en place des outils de reporting et de gouvernance. Cette transformation numérique permet une prise de décision plus éclairée et réactive, améliorant la satisfaction client à travers l’omnicanalité et la personnalisation accrue de l’expérience.

Notre approche méthodique s’articule autour de plusieurs étapes clés :

• Audit de maturité digitale : évaluation de votre niveau actuel de digitalisation et identification des axes de progrès.
• Analyse de la performance des processus : diagnostic précis de vos processus industriels pour cibler les leviers d’amélioration prioritaires attendus avec la digitalisation.
• Co-construction de la stratégie digitale : élaboration d’un plan d’action concret, cadencé et favorisant l’adaptation continue
• Réalisation de POCs concrets avant le passage à l’échelle : validation de l’efficacité de la solution digitale avant sa généralisation, minimisant ainsi les risques et optimisant l’investissement.
• Accompagnement du changement culturel : sensibilisation et formation des collaborateurs pour une adoption durable des nouveaux outils.

Chez Avencore, nous concevons, entraînons et déployons des modèles de machine learning et deep learning pour maximiser l’efficacité opérationnelle de nos clients. Nos modèles d’amélioration de la performance industrielle se concentrent sur plusieurs axes clés, notamment :

• Optimisation de la Supply Chain et des flux de production : nous créons des algorithmes d’optimisation et de prédiction qui permettent de gagner en efficacité tout au long de la chaine de valeur industrielle.
• Détection des anomalies et maintenance prédictive : nous développons des modèles de deep learning pour traquer les anomalies et réduire les non-qualités. Nous déployons également des solutions de maintenance prédictive pour aider à mieux anticiper les opérations.
• Optimisation de design : nous implémentons des modèles d’IA qui permettent de réduire les coûts de production en détectant les potentiels de standardisation et de rationalisation des gammes.