Le contexte du projet :

Michelin souhaitait développer une nouvelle génération de services digitaux basés sur les données issues des pneus connectés.

L’objectif était d’apporter de la valeur aux gestionnaires de flottes de camions et aux centres de maintenance dans le monde entier.

Le défi reposait sur la collecte, le traitement et la supervision de données massives issues de capteurs, tout en garantissant robustesse, évolutivité et pertinence des analyses.

L’objectifs :

L’objectif principal était de mettre en place une architecture et un cadre technique permettant de :

• collecter et traiter efficacement les données issues des pneus connectés,
• superviser les flux et mesurer l’impact des cas d’usage métiers,
• et créer une plateforme Big Data prête à évoluer avec la croissance des volumes.

Durée de mission :

• Mission de long terme, combinant étude d’architecture initiale, mise en place de dispositifs de supervision et accompagnement continu.

Mise en œuvre :

Agaetis a mobilisé son expertise Data et Cloud pour :

• Étude d’architecture initiale : définition des choix technologiques et structurants.
• Supervision de la plateforme : mise en place de principes de monitoring pour assurer robustesse et disponibilité.
• Analyse de charge : évaluation des impacts liés aux différents cas d’usage métiers.
• Définition du cadre de développement Big Data : intégration des bonnes pratiques pour accélérer la mise en œuvre.
• Travaux de Data Science : immersion métier et exploitation des données pour proposer de nouveaux indicateurs et services.

Résultats obtenus :

• Nouveaux services digitaux : création de solutions innovantes pour les gestionnaires de flotte.
• Plateforme robuste et scalable : environnement Big Data prêt à absorber des volumes massifs de données.
• Optimisation opérationnelle : meilleure traçabilité et suivi des KPI.
• Innovation valorisée : données transformées en leviers stratégiques pour Michelin.

Facteurs clés de succès :

• Expertise d’Agaetis en Big Data et traitement de données IoT.
• Méthodologie end-to-end : de l’architecture à la Data Science.
• Immersion dans l’univers métier du client.
• Supervision proactive garantissant robustesse et fiabilité.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

• l’exploitation des données issues de vos équipements connectés,
• la création de nouveaux services digitaux basés sur la Data,
• ou la mise en place d’une architecture Big Data robuste et évolutive ?

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