Articles de la catégorie: Entreprise

Le Directeur Scientifique de See-d à l’Université des sciences et Technologies d’Hanoï (Vietnam)

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Emmanuel Frénod est invité pour une semaine par l’Université des Sciences et Technologies de Hanoi Vietnam (http://www.usth.edu.vn).

Au cours de son séjour il y fera un exposé sur le titre : « Machine Learning : Introduction and perspectives (on an example coming from agri-business) ».

Il profitera de son séjour pour rencontrer nos partenaires d’Uniity (www.uniity.net).

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Maintenance prédictive mythe ou réalité ?

Par Emmanuel Frénod – Directeur Scientifique de See-d – 16 juin 2016

Le fait que Microsoft ait récemment lancé une fonctionnalité de maintenance prédictive au sein de son IA Cortana (voir http://blog.revolutionanalytics.com/2016/05/predictive-maintenance-r-code.html ou https://blogs.technet.microsoft.com/machinelearning/2016/02/23/predictive-maintenance-for-aerospace-a-cortana-analytics-solution-template/) n’est pas passé inaperçu.

Nous-mêmes chez See-d, nous menons actuellement plusieurs projets sur cette thématique pour le compte de nos clients.

Alors la maintenance prédictive est-elle une réalité, une réalité en devenir ou un mythe ?

Avant de répondre à cette question, donner une brève définition de cette notion est indispensable. La maintenance prédictive a pour objectif de réaliser une réparation donnée, sur un matériel donné, juste avant que la panne ne survienne. Elle adapte la maintenance, en temps réel, à l’utilisation qui est faite du matériel et est plus précise et ciblée que les préconisations des constructeurs qui se basent sur des utilisations moyennes des matériels. Elle réduit ainsi le coût de la maintenance, tout en assurant le maintien des matériels en conditions opérationnelles de fonctionnement.

Elle peut être déclinée dans tout type d’entreprises.

Sa mise en œuvre s’appuie sur des algorithmes (basés sur des modèles statistiques et mathématiques) permettant à partir d’historiques concernant les matériels, de prévoir à quel moment une panne surviendra, si une réparation n’est pas effectuée.
Les méthodes mathématiques utilisées portent les noms de « Modèles de durée de vie », « loi de Weibull », « loi log-normale », etc…

Pour en revenir à la question qui nous intéresse, la réponse est oui. La maintenance prédictive est une réalité dans les secteurs où la fiabilité n’est pas négociable pour des raisons de sécurité, et où en conséquence la maintenance a un coût très élevé. Elle ne fonctionne de manière efficace que parce qu’elle est appuyée par des capteurs embarqués sur les matériels qui nourrissent des algorithmes de monitoring et de pilotage (en temps réel) permettant d’affiner les prévisions de pannes.

Les théories mathématiques sur lesquelles se fondent ce monitoring-pilotage s’appellent « contrôle optimal », « contrôle adaptatif », etc…

Dans les autres secteurs, la maintenance prédictive est une réalité en devenir.

De nombreuses entreprises cherchent à maîtriser l’utilisation de leurs historiques de données, pour prédire les pannes, avec les algorithmes adéquats (basés sur les modèles statistiques et mathématiques pertinents). Cette étape indispensable prépare ces entreprises pour le moment, très prochain, où la maintenance prédictive sera une réalité tangible et effective avec l’émergence de l’IoT (Internet of Things ou Internet des Objets).

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La Lettre API en parle

See-D accélère son développement

56 – Fondé fin 2014, See-D se développe sur un marché de niche : l’utilisation de méthodes mathématiques et statistiques, issues de la recherche universitaire, pour valoriser les données des entreprises. « Sur notre premier exercice, nous sommes rentables. Nous avons réalisé un chiffre d’affaires de 230 k€, complété de 50 k€ de crédit impôt recherche », indique Emmanuel Frénod, directeur scientifique de See-d, et co-fondateur de la start-up avec Germain Charier, PDG et ancien président du directoire du groupe Charier (La Lettre API du 11/02/15).

Affiner la stratégie

En France comme à l’international, son offre touche potentiellement tous les secteurs d’activités. See-D a démarré son activité sur des entreprises de 500 à 3 000 salariés qui ont une culture scientifique mais qui n’ont pas en interne, une culture et des compétences en mathématiques et scientifiques. A ce jour, la startup a déjà travaillé pour MGdis, Avril, Stef , le CTA international ou encore Monique Ranou. See-D est accompagnée par le cabinet parisien Adrien stratégie dans la définition de son plan de développement. « Nous sommes en train de définir des secteurs prioritaires pour notre démarche commerciale », explique le dirigeant, qui dispose de part cette coopération, d’un bureau à Paris. Sur 2016, l’entreprise entend s’engager une démarche de mise en place de projets européens. « L’objectif est d’inclure notre savoir-faire dans une offre de services outillés. »

Des recrutements

En plus de ses deux fondateurs, la startup regroupe six personnes, dont deux docteurs. L’équipe est amenée à s’étoffer. See-D cherche des ingénieurs et des docteurs, notamment spécialisés dans les statistiques et l’interface statistiques-informatique. L’entreprise, qui entend se démarquer avec une étroite collaboration avec la recherche académique, confirme ainsi son approche très scientifique du marché. Lauréate du réseau Entreprendre Bretagne, la startup vient de mettre en place un conseil scientifique composé de cinq personnalités de niveau international dans les maths, les statistiques et l’informatique.

La Lettre API – 06/04/2016
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