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Pôle transversal · Intelligence ArtificielleCross-cutting hub · Artificial Intelligence

Une couche IA
au-dessus de vos modules.
An AI layer
above your modules.

Le pôle IA n'est pas un quatrième module isolé : c'est la couche d'intelligence qui irrigue l'Industrie 4.0, l'Industrie 5.0 et le Retail. Des modèles entraînés sur vos données réelles, déployés on-premise, sans dépendance cloud.The AI hub is not an isolated fourth module: it is the intelligence layer feeding Industry 4.0, Industry 5.0 and Retail. Models trained on your real data, deployed on-premise, with no cloud lock-in.

3
Modules alimentésModules powered
99%
Précision contrôle visuelVisual inspection accuracy
100%
Modèles on-premiseOn-premise models
CapacitésCapabilities

Quatre familles de modèlesFour families of models

Vision par ordinateurComputer vision

Contrôle qualité visuel et détection de défauts — Anomalib, YOLO, OpenCV. Inspection 100% à cadence ligne.Visual quality control and defect detection — Anomalib, YOLO, OpenCV. 100% inspection at line speed.

Prédictif & séries temporellesPredictive & time series

Maintenance prédictive, détection d'anomalies et prévision de la demande sur vos historiques.Predictive maintenance, anomaly detection and demand forecasting on your historians.

Agents LLMLLM agents

Copilotes MES, génération d'instructions de travail et recherche documentaire — via Claude API et RAG.MES copilots, work-instruction generation and document search — via Claude API and RAG.

OptimisationOptimisation

Ordonnancement, MRP et allocation de ressources optimisés par apprentissage et recherche opérationnelle.Scheduling, MRP and resource allocation optimised by learning and operations research.

ServicesServices

Du cas d'usage à la mise en productionFrom use case to production

Le pôle IA s'engage par paliers maîtrisés — cadrage, POC, puis industrialisation sur vos données.The AI hub engages in controlled steps — scoping, POC, then industrialisation on your data.

S1

Cadrage cas d'usage IAAI use-case scoping

CadrageScoping

Qualification des cas d'usage, faisabilité données et ROI attendu avant tout développement.Use-case qualification, data feasibility and expected ROI before any development.

S2

POC vision / contrôle qualitéVision / QC proof of concept

POCPOC

Prototype de détection de défauts entraîné sur vos images réelles, mesuré en conditions.Defect-detection prototype trained on your real images, measured in real conditions.

S3

Maintenance prédictivePredictive maintenance

BuildBuild

Modèle d'anomalies et de prévision de panne sur vos capteurs et historiques.Anomaly and failure-forecasting model on your sensors and historians.

S4

Agent LLM métierBusiness LLM agent

BuildBuild

Copilote MES / documentation via Claude API et RAG, déployé on-premise.MES / documentation copilot via Claude API and RAG, deployed on-premise.

S5

Mise en production MLOpsMLOps productionisation

BuildBuild

Industrialisation : MLflow, suivi d'expériences, ré-entraînement et garde-fous humains.Industrialisation: MLflow, experiment tracking, retraining and human guardrails.

S6

Run & supervision modèlesModel run & monitoring

RunRun

Détection de dérive, monitoring de performance et maintenance des modèles en production.Drift detection, performance monitoring and maintenance of production models.

MLOpsMLOps

Industrialiser l'IA, pas la bricolerIndustrialise AI, don't tinker with it

  • Données labellisées avec vousData labelled with youAnnotation assistée via Label Studio sur vos propres images et signaux, gouvernée par vos experts.Assisted annotation via Label Studio on your own images and signals, governed by your experts.
  • Cycle de vie maîtriséManaged lifecycleVersioning, suivi d'expériences et déploiement reproductible avec MLflow. Pas de modèle boîte noire.Versioning, experiment tracking and reproducible deployment with MLflow. No black-box model.
  • Surveillance en productionProduction monitoringDétection de dérive, ré-entraînement planifié et garde-fous humains sur les décisions critiques.Drift detection, scheduled retraining and human guardrails on critical decisions.
capture · contrôle qualité visuelscreenshot · visual quality control
1200 × 760

Transversal, par conceptionCross-cutting by design

Chaque capacité IA se branche directement sur un module : vision et prédictif pour l'Industrie 4.0 et 5.0, recommandation et prévision pour le Retail. Commencez par un module, étendez l'IA aux autres.Each AI capability plugs directly into a module: vision and predictive for Industry 4.0 and 5.0, recommendation and forecasting for Retail. Start with one module, extend AI to the others.

Voir le module Industrie 4.0 →See the Industry 4.0 module →
StackStack

Stack IAAI stack

PyTorch Anomalib · Intel YOLO · Ultralytics OpenCV MLflow Label Studio LangChain LlamaIndex Claude API ONNX Runtime Triton
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Un audit de 2h suffit souvent à cadrer un premier POC. Sans engagement.A 2-hour audit is often enough to scope a first POC. No commitment.

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