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Speed, temperature, pressure: your settings rely on experience and frozen standards. AI learns what produces your best runs and continuously recommends optimal parameters, recipe by recipe, shift by shift.
On most lines, parameters are set once, then corrected by feel when things drift. Between two adjustments, the line produces scrap, consumes too much and loses cycle time.
Every sub-optimal setting is paid for in scrap and rework: margin points go in the bin without anyone seeing it line by line.
Energy weighs more and more: furnaces, presses and ovens often run above what is needed, to stay safe.
The best settings live in the heads of a few experienced setters: from one shift to the next, the same recipe doesn't give the same result.
Interactions between parameters (speed, temperature, material) are too numerous to optimise by hand: you settle for a setting that "works".
Parameters stay in the optimal zone throughout the run: non-quality caused by setting drifts goes down.
Furnaces, presses and motors run at just what is needed: consumption per part drops without touching quality.
Optimisation finds the throughput margins that caution left untouched: more good parts per shift.
Winning settings are measured, traced and shared: every shift produces like the best one.
Your data stays in France, hosted with OVH or Scaleway, or even on-premise. Sovereign models (Mistral) where relevant. GDPR and AI Act compliance handled by design.
A French team dedicated to your project. Short cycles, weekly demos, continuous user validation. No offshore, no black box.
ROI is quantified from the scoping stage, the scope is clear, go/no-go decisions are transparent. You know what you pay and what you 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
01
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
From your production history, a model learns the link between machine parameters and results (quality, scrap, energy, throughput). It then continuously recommends the optimal settings for each recipe and each context. Your setters keep control: AI suggests, the operator validates, and every run improves the model.
Les briques techniques
Connection to machine data (PLCs, supervision, MES) and quality results. Machine learning models linking parameters to results, with optimisation under constraints (quality, safety, throughput). Recommendations pushed to the workstation or supervision, open-loop first, closed-loop where relevant. Sovereign or on-premise hosting.
Les données mobilisées
Your machine parameter history (speed, temperature, pressure, setpoints) and production history (throughput, recipes, shifts). Your quality and scrap results to link settings to performance. Your energy consumption per line or per equipment if energy reduction is in scope.