Machine Learning industriel : Prédiction des pannes et optimisation énergétique
David Walter • 2 septembre 2025
Le contexte du projet :
Une société lyonnaise, experte en gestion de la performance énergétique par le froid, souhaitait renforcer son avantage concurrentiel.
Son objectif était double :
- réduire les coûts de maintenance liés aux pannes imprévues des machines,
- et optimiser les dépenses énergétiques de ses bâtiments, tout en visant l’obtention du label ISO pour accéder à des subventions.
L’objectifs :
L’objectif principal était de développer une solution basée sur le Machine Learning pour :
- anticiper et prévenir les pannes critiques,
- réduire les coûts opérationnels et prolonger la durée de vie des équipements,
- optimiser la consommation énergétique des bâtiments (occupation, météo, réglages manuels).
Durée de mission :
- Accompagnement sur plusieurs mois, incluant conception de la solution, développement des algorithmes et transfert de compétences aux équipes internes.
Mise en œuvre :
Agaetis a déployé une approche Data & IA centrée sur la valeur métier :
- Diagnostic et cadrage : clarification des possibilités offertes par l’exploitation des données industrielles existantes.
- Développement d’algorithmes prédictifs : mise en place de modèles avancés pour anticiper les pannes et détecter les anomalies.
- Optimisation énergétique : création d’outils exploitant les données d’occupation, de météo et de réglages manuels pour réduire la consommation.
- Transfert de compétences : accompagnement des équipes internes pour assurer l’exploitation et l’évolution des modèles IA.
Résultats obtenus :
- Réduction des pannes imprévues : baisse de 20 % des incidents critiques.
- Optimisation énergétique : diminution significative des dépenses grâce à une meilleure gestion des ressources.
- Durée de vie prolongée : amélioration de la maintenance préventive et meilleure réactivité des machines.
- Montée en maturité Data/IA : intégration d’algorithmes prédictifs dans les processus opérationnels.
Facteurs clés de succès :
- Expertise d’Agaetis en Machine Learning appliqué à l’industrie.
- Association de la data science avec la connaissance métier du client.
- Mise en place d’un dispositif de formation et transfert de compétences.
- Approche pragmatique et orientée résultats.
Et vous ?
Vous vous interrogez sur :
- l’utilisation du Machine Learning pour réduire vos coûts de maintenance,
- l’optimisation de vos consommations énergétiques,
- ou la mise en place de solutions d’anomaly detection adaptées à vos environnements industriels ?
👉 Contactez nos experts pour transformer vos données en leviers de performance industrielle et énergétique.
Ressources Agaetis
Le contexte du projet : Un prototype de stylo connecté destiné au secteur de la santé avait rencontré un vif succès auprès du marché. Face à une demande croissante, le client devait passer à une phase d’ industrialisation afin de répondre aux attentes tout en respectant les réglementations strictes en matière de données de santé ( Hébergement de Données de Santé – HDS ). L’objectifs : L’objectif principal était de transformer un prototype en solution industrialisée en : définissant les critères de sélection et les options technologiques, garantissant la conformité aux réglementations de santé, et assurant la montée en charge (scale-up) pour répondre à la demande croissante. Durée de mission : Mission en plusieurs phases : cadrage, tests techniques, mise en conformité et accompagnement au scale-up industriel. Mise en œuvre : Agaetis a déployé une approche complète combinant expertise IoT et réglementaire : Définition des critères de sélection : cadrage des besoins fonctionnels et techniques. Évaluation technologique : étude des solutions potentielles et tests de leur adéquation. Mise en conformité HDS : accompagnement dans la sélection de l’hébergement et structuration du modèle de données. Développement et industrialisation : assistance dans l’implémentation des composants techniques et préparation à la montée en charge. Résultats obtenus : Accélération de la production : industrialisation réussie permettant de répondre rapidement à la demande. Conformité assurée : solution alignée sur les exigences HDS et réglementations de santé. Innovation valorisée : passage du prototype au produit commercialisable sur le marché santé. Flexibilité opérationnelle : architecture et modèle de données prêts à évoluer avec les usages. Facteurs clés de succès : Expertise pointue en IoT santé et données réglementées . Approche sur mesure intégrant la dimension technique et humaine. Collaboration rapprochée avec les équipes du client. Vision orientée impact concret et mise sur le marché rapide. Et vous ? Vous vous interrogez sur : l’industrialisation de vos prototypes IoT santé, la conformité réglementaire (HDS, ISO, etc.) de vos solutions, ou la préparation de vos innovations pour passer du prototype au scale-up industriel ? 👉 Contactez nos experts pour transformer vos prototypes IoT en solutions santé industrialisées et conformes.
Le contexte du projet : Ariane Group souhaitait optimiser le temps de contrôle dimensionnel des réservoirs de son lanceur spatial. Les méthodes traditionnelles, longues et peu satisfaisantes, ralentissaient la production et augmentaient les risques d’erreurs. Le besoin était de développer une application de contrôle qualité et dimensionnel intégrant de nouveaux moyens de mesure plus rapides et précis. L’objectifs : L’objectif principal était de concevoir et déployer une application installée sur un PC concentrateur capable de : lancer différents programmes de contrôle dimensionnel, intégrer des technologies de mesure avancées (profilomètres lasers, trackers laser), et améliorer la précision et la répétabilité des contrôles. Durée de mission : Mission de plusieurs mois, de la conception logicielle à la formation des équipes, en passant par l’intégration et les tests. Mise en œuvre : Agaetis a déployé une approche technique et collaborative : Développement de l’application : architecture logicielle adaptée aux besoins d’intégration industrielle. Collecte et traitement des données : intégration des mesures issues des machines à commande numérique, trackers laser et profilomètres. Optimisation des processus : automatisation des contrôles pour gagner en rapidité et réduire les erreurs. Accompagnement & formation : transfert de compétences aux équipes internes pour assurer la continuité. Résultats obtenus : Temps de contrôle réduit : amélioration notable de la productivité. Précision accrue : fiabilisation des mesures grâce à l’intégration de nouvelles technologies. Réduction des erreurs : contrôles plus rapides et répétables. Compétences préservées : maintien de la connaissance technique dans l’organisation. Facteurs clés de succès : Expertise technique d’Agaetis en développement industriel et IoT . Grande flexibilité dans la collaboration avec Ariane Group. Intégration fluide des données issues de différents équipements. Approche orientée impact et résultats mesurables. Et vous ? Vous vous interrogez sur : l’optimisation de vos processus de contrôle industriel, l’intégration de nouvelles technologies de mesure, ou la digitalisation de vos applications qualité ? 👉 Contactez nos experts pour moderniser vos contrôles industriels et accroître votre performance opérationnelle.
