Machine Learning industriel : Prédiction des pannes et optimisation énergétique
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 : Groupe Aérospatial 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 le client. 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.
Directus est-il l’avenir du Low Code ? 1. Comprendre le contexte : le rêve et les limites du Low Code L’essor des outils Low Code et No Code Les solutions no-code visent à simplifier complètement le processus, offrant des interfaces visuelles de type drag&drop, tandis que les plateformes low-code combinent cette simplicité avec la possibilité d’intégrer du code personnalisé pour des besoins plus avancés. Ces outils ont progressivement trouvé leur place dans les entreprises, permettant de créer des POC rapidement ou de moderniser des processus internes simples. Les premiers outils donnant accès à des fonctionnalités de développement simplifiées sont apparus dans les années 90 et début 2000. Mais par leur coût, ils étaient réservés à de grandes entreprises, mais avaient des possibilités limitées et restaient peu scalables. Les outils low code/no code comme nous les connaissons aujourd’hui se sont popularisés au début des années 2010 en réponse à la demande croissante des entreprises pour la digitalisation de processus métiers. Face à la forte demande de développeurs et à la complexité croissante des projets numériques, ces plateformes ont permis à des utilisateurs non techniques de créer des applications, automatiser des workflows et gérer des données sans écrire de code complexe. Quelques chiffres pour comprendre le phénomène Pour évaluer l’impact du no-code en France, examinons quelques statistiques significatives. Entre 2020 et 2025, le no-code est passé d'une tendance émergente à une solution adoptée par une majorité d'entreprises. Une étude réalisée par Hostinger révèle que 71 % des cadres et dirigeants français ont adopté des solutions no-code en 2025 , contre seulement 25 % en 2020. Cette progression illustre une mutation profonde des pratiques numériques. - No-code France : Cette communauté, initié par Contournement en 2019, est passée de 5 000 membres en 2020 à plus de 13 000 en 2025. Elle est la plus grande communauté francophone autour du No-code et regroupe professionnels, freelances et passionnés. - Le SFPN (Société Française des Professionnels du No-code) : Créée en 2020, son but est de fédérer et représenter le No-code au niveau national. Elle organise des événements tels que le Tour de France du No-code et le No-code Summit, et a vu ses adhérents tripler pour atteindre 1 500 membres actifs en 2025.
