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Failures don't give warnings—but your machines do. Your sensors emit subtle signals days before a breakdown: AI detects them, alerts you, and turns an unexpected failure into a planned intervention.
In most workshops, maintenance remains reactive or calendar-based: you repair after a breakdown, or you replace parts that are still in good condition. Both are expensive—in terms of downtime, parts, and labor hours.
A failure on a critical machine brings the entire line to a standstill: lost production, idle teams, threatened customer deadlines—and emergency repairs come at a premium (troubleshooting, express parts, night shifts).
Calendar-based preventive maintenance replaces parts that are still healthy and doesn't prevent failures between visits: you end up paying twice.
Sensor data already exists (temperature, vibration, pressure) but sits dormant in your supervision system: no one can monitor thousands of signals by eye.
"Ear-based" diagnostics rely on a few experienced technicians—and that knowledge retires with them.
Breakdowns are anticipated days in advance: maintenance is scheduled during off-peak hours, so the line no longer stops mid-production.
No more systematic calendar-based replacements: each component is monitored based on its actual condition—you extend the life of healthy parts and replace others just in time.
Fewer emergency repairs, fewer rush-ordered parts, and fewer night shifts: maintenance becomes a predictable cost once again.
Failure signatures are learned and stored: diagnostics no longer depend solely on the intuition of an experienced technician.
Your data stays in France, hosted by OVH or Scaleway, or even on-premise. Sovereign models (Mistral) are used when relevant. GDPR and AI Act compliance are addressed by design.
A French team dedicated to your project. Short cycles, weekly demos, and continuous user validation. No offshoring, no black boxes.
ROI is calculated from the scoping phase, the scope is clear, and go/no-go decisions are transparent. You know exactly what you're paying for and what you'll gain before you start.
01
Des équipes prêtes pour l'IA
1 à 2 jours
02
Vos cas d'usage priorisés
1 jour
03
La preuve par un premier gain
2 à 6 semaines
04
Du brief au produit en production
2 semaines à 3 mois
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Pour qui : vos équipes doivent d'abord comprendre ce que l'IA change dans leur métier, avant tout projet ou en parallèle.
En 1 à 2 jours, sur site ou à distance, on forme vos équipes de direction, de production ou vos fonctions support : fondamentaux de l'IA, usages concrets observés dans votre secteur, prise en main d'outils. Aucun prérequis technique. Vos équipes repartent avec des réflexes applicables dès la semaine suivante.
Tarif : certifié Qualiopi, finançable par votre OPCO, souvent intégralement.
J'ai un projet de formation
02
Pour qui : vous savez que l'IA est un sujet, vous ne savez pas par où commencer, ou vous avez une idée précise mais personne pour l'exécuter proprement.
En 1 jour, nos experts analysent votre organisation et vos processus pour identifier les cas d'usage IA les plus pertinents et les plus rapides à déployer. Vous repartez avec une roadmap priorisée et des fiches opérationnelles par cas d'usage.
Tarif : 2 000 € HT (déductible si vous lancez un projet avec nous).
03
Pour qui : vous avez un irritant précis et vous voulez une preuve avant d'investir plus. Lecture de documents, chiffrage, contrôle qualité, tri, reporting.
En 2 à 6 semaines, on livre une solution en production sur un périmètre resserré, branchée sur vos outils existants (ERP, MES, GMAO). Vous mesurez le gain réel, heures gagnées, erreurs évitées, marge protégée, avant de décider de la suite.
Tarif : à partir de 6 000 € HT (l'Audit Flash déjà réalisé est déductible).
04
Pour qui : vous savez déjà ce que vous voulez. Cas d'usage identifié, périmètre clair, ROI cadré. Vous avez besoin d'une équipe technique sérieuse pour passer de l'idée au produit en production.
En 2 semaines à 3 mois selon le périmètre, notre équipe française conçoit et déploie votre solution : agent IA, plateforme métier, système de vision, RAG, automatisation. Cycles courts, démos hebdomadaires, validation utilisateurs continue. Mise en production directe.
Tarif : entre 15 000 € et 80 000 € HT selon la complexité, devis ferme après cadrage.
Discuter de mon projet
AI for SMEs and mid-market companies.
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StratIA Conseil · SAS · Toulouse, France
Contact : yoan@strat-ia.fr
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Comment l'IA résout ce problème
A model learns the normal behavior of each machine from your historical sensor data, then monitors signals continuously. When a drift occurs—rising vibration, shifting temperature—it alerts you several days before the failure, identifying the specific machine and component. Maintenance teams can then choose their window instead of suffering through downtime.
Les briques techniques
Connection to existing sensors (supervision, PLCs, historians) and targeted addition of sensors if needed (vibration, current). Anomaly and drift detection models trained machine by machine. Alert thresholds set with your maintenance teams. Alerts pushed to your tools (CMMS, email, mobile). Sovereign or on-premise hosting.
Les données mobilisées
Your sensor history (temperature, vibration, pressure, current, cycles) over a few months. History of failures and interventions (CMMS, reports) to link signals to actual breakdowns. Production schedules to suggest intervention windows that don't penalize the line.