01 — Contexte
Contexte du projet
Dans les industries à forte intensité d’actifs, l’intégrité des équipements et infrastructures dépend de la capacité à consolider des informations issues de sources multiples : inspections, mesures instrumentées, observations terrain, imagerie et historiques techniques.
02 — Problématique
Problématique adressée
Des données d’inspection dispersées ou faiblement intégrées limitent la vision consolidée de l’état des actifs et compliquent la priorisation des interventions, la traçabilité des constats et l’exploitation analytique des historiques.
03 — Objectifs
Objectifs
- Centraliser les informations utiles au suivi de l’intégrité des actifs.
- Structurer la collecte de données provenant des inspections, capteurs et moyens d’observation.
- Faciliter la visualisation de l’état des équipements et des anomalies.
- Préparer l’exploitation de l’IA pour l’analyse et la détection d’anomalies.
- Renforcer la traçabilité et l’aide à la décision en matière d’inspection.
04 — Contribution
Contribution personnelle
- Analyse fonctionnelle des besoins liés à l’inspection et à l’intégrité.
- Étude d’une architecture de plateforme intégrant plusieurs sources de données.
- Identification des apports possibles de l’IIoT, des drones et de l’intelligence artificielle.
- Structuration des flux d’information entre collecte, stockage, analyse et restitution.
- Contribution à la définition des besoins de tableaux de bord et d’aide à la décision.
05 — Démarche
Démarche et principes de conception
- Cartographie des sources et processus d’inspection.
- Identification des données critiques et des besoins de traçabilité.
- Conception d’une architecture logique de collecte et d’intégration.
- Étude des mécanismes d’analyse, d’alerte et de restitution.
- Prise en compte des exigences de sécurité, disponibilité et gouvernance.
06 — Livrables
Livrables et productions
- Architecture fonctionnelle de la plateforme.
- Cartographie des sources et flux de données.
- Principes de centralisation des données d’inspection.
- Cas d’usage d’analyse et de détection assistées par IA.
- Orientations pour les tableaux de bord de suivi.
07 — Enseignements
Enseignements et portée
- L’intégrité des actifs est autant un problème de qualité et d’intégration des données qu’un problème d’algorithmes.
- L’IA devient pertinente lorsque les données d’inspection sont structurées, contextualisées et historisées.
- La plateforme doit soutenir la décision humaine et préserver la traçabilité des constats et interventions.