Combien de temps cela prendra-t-il?
À partir du type de travail, de la complexité et de l’historique, estimer la durée d’une opération, d’un dossier ou d’une livraison pour mieux planifier.
Prédiction par intelligence artificielle
Prédire un résultat à partir de vos données.
DevActif développe des modèles qui apprennent les relations entre vos données d’entrée et un résultat connu. Ils peuvent estimer une durée, prévoir un événement, détecter une anomalie ou calculer une probabilité utile à une décision.
Parler de votre projetDes organisations qui nous font confiance
Quatre questions concrètes auxquelles vos données peuvent répondre.
Exemples de prédictions
Chaque modèle vise une question précise. Il utilise les données disponibles avant la décision pour produire une estimation qui déclenche une action claire.
Cette machine risque-t-elle de tomber en panne?
Analyser les vibrations, températures, cycles et entretiens pour calculer un risque de panne et intervenir avant un arrêt coûteux.
Quelle demande et quelle charge faut-il prévoir?
Utiliser les commandes, saisons et tendances récentes pour prévoir les volumes, la main-d’œuvre, la capacité et les besoins de matière.
Ce comportement est-il anormal?
Comparer une mesure, une transaction ou un cycle au fonctionnement habituel pour signaler rapidement les cas qui méritent une vérification.
Du signal à la décision
Un modèle prédictif relié à vos données et à vos opérations.
Le mandat couvre davantage que l’entraînement : il faut fiabiliser les entrées, expliquer le résultat et intégrer la prédiction au bon moment.
Définition de la cible
Résultat attendu, horizon de prédiction et coût réel d’une erreur positive ou négative.
Préparation des données
Historique, capteurs, événements, valeurs manquantes et variables réellement disponibles au moment de prédire.
Modèle évalué
Comparaison avec une règle simple et mesure sur des données que le modèle n’a jamais vues.
Explication du résultat
Facteurs principaux, degré de confiance et contexte nécessaire pour permettre une décision humaine.
Intégration
API, écran, alerte ou tâche planifiée qui place la prédiction dans le logiciel déjà utilisé.
Suivi de dérive
Surveillance des entrées et des résultats afin de repérer une perte de précision après la mise en service.
Des données de production transformées en décisions plus rapides.
Prédiction et données opérationnelles
Nos systèmes industriels réunissent commandes, capacités, événements et mesures afin de calculer des résultats utilisables dans les opérations.
Étude de cas
ERP sur mesure pour l’usinage et planification assistée par l’IA
Un ERP qui remplace plusieurs fichiers Excel et utilise l’IA pour prioriser la production selon les livraisons, les machines, les employés et les imprévus.
Étude de cas
Logiciel de gestion de production alimentaire
Application industrielle en temps réel qui planifie et pilote la préparation, le portionnement et l’assemblage des repas en cuisine institutionnelle.
Une méthode lisible
Définir, comparer et intégrer sans confondre corrélation et décision.
- Étape 1
Cadrer la décision
On définit le résultat attendu, les utilisateurs, les erreurs acceptables et la façon de mesurer la valeur avant de choisir un modèle.
- Étape 2
Valider avec vos données
Un prototype vérifie la qualité des données et la précision atteignable sur des cas représentatifs, y compris les exceptions.
- Étape 3
Intégrer et surveiller
La fonction IA rejoint le logiciel réel avec permissions, validation humaine, journalisation et suivi de sa performance.
Continuez avec la bonne page.
Services et ressources liés
Expertise machine learning
Voir comment les modèles sont préparés, évalués et déployés.
Voir cette pagePlanification et optimisation
Utiliser une prédiction pour choisir ensuite la meilleure action sous contraintes.
Voir cette pageERP sur mesure
Intégrer les prédictions directement au système qui porte les opérations.
Voir cette page
Questions fréquentes
Des réponses claires avant de commencer.
Quelle est la différence entre prédiction et optimisation?
La prédiction estime ce qui risque d’arriver ou la valeur probable d’un résultat. L’optimisation choisit ensuite la meilleure action selon un objectif et des contraintes. Un système peut utiliser les deux, mais ce ne sont pas le même calcul.
Peut-on prédire une panne de machine?
Oui si des signaux pertinents existent avant les pannes : vibrations, température, heures d’utilisation, erreurs ou historique d’entretien. Il faut aussi assez d’exemples de fonctionnement normal et anormal pour évaluer le modèle honnêtement.
Un modèle prédictif doit-il toujours utiliser l’apprentissage profond?
Non. Une régression, un arbre de décision ou une règle statistique peut être plus précise, plus explicable et moins coûteuse. Nous comparons d’abord avec une méthode simple avant d’ajouter de la complexité.
👋 Salut, ici Marc-André !
On aime rencontrer du monde.
Rendu ici, vous en savez déjà pas mal sur nous. On aimerait bien vous connaître à notre tour.
Pas de pitch, pas de pression : juste une bonne conversation sur ce que vous bâtissez, ce qui vous bloque, ce qui vous allume. Trente minutes, autour d'un café virtuel. ☕
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