CAS D'USAGE · INDUSTRIE

Optimisation des procédés par IA : vos paramètres réglés en continu

Jusqu'à −20 % de pertes matière sur les procédés optimisés

Vitesse, température, pression : vos réglages reposent sur l'expérience et des standards figés. L'IA apprend ce qui produit vos meilleures séries et recommande en continu les paramètres optimaux, recette par recette, équipe par équipe.

L'enjeu

Sur la plupart des lignes, les paramètres sont réglés une fois, puis corrigés à l'expérience quand ça dérive. Entre deux réglages, la ligne produit des rebuts, consomme trop et perd du temps de cycle.

Chaque réglage sous-optimal se paie en rebuts et en reprises : des points de marge partent à la benne sans que personne ne le voie ligne par ligne.

L'énergie pèse de plus en plus lourd : fours, presses et étuves tournent souvent au-dessus du nécessaire, par sécurité.

Les meilleurs réglages vivent dans la tête de quelques régleurs expérimentés : d'une équipe à l'autre, la même recette ne donne pas le même résultat.

Les interactions entre paramètres (vitesse, température, matière) sont trop nombreuses pour être optimisées à la main : on se contente d'un réglage « qui marche ».

Comment l'IA résout ce problème

Un modèle apprend, à partir de vos historiques de production, le lien entre vos paramètres machine et vos résultats (qualité, rebuts, énergie, cadence). Il recommande ensuite en continu les réglages optimaux pour chaque recette et chaque contexte. Vos régleurs gardent la main : l'IA propose, l'opérateur valide, et chaque série améliore le modèle.

Les briques techniques

Un modèle apprend, à partir de vos historiques de production, le lien entre vos paramètres machine et vos résultats (qualité, rebuts, énergie, cadence). Il recommande ensuite en continu les réglages optimaux pour chaque recette et chaque contexte. Vos régleurs gardent la main : l'IA propose, l'opérateur valide, et chaque série améliore le modèle.

Les données mobilisées

Vos historiques de paramètres machine (vitesse, température, pression, consignes) et de production (cadences, recettes, équipes). Vos résultats qualité et rebuts pour relier réglages et performance. Vos consommations d'énergie par ligne ou par équipement si la réduction énergétique est visée.

Diagram of AI process optimisation: machine parameters, AI analysis, optimal settings and measured results loop
Image de Yoan Hibert, fondateur de StratIAImage de Baptiste Wieczorek, fondateur de StratIA
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Bénéfices attendus

Moins de rebuts

Les paramètres restent dans la zone optimale tout au long de la série : la non-qualité liée aux dérives de réglage recule.

Énergie maîtrisée

Fours, presses et moteurs tournent au juste nécessaire : la consommation par pièce baisse sans toucher à la qualité.

Cycles plus courts

L'optimisation trouve les marges de cadence que la prudence laissait dormir : plus de pièces bonnes par équipe.

Savoir-faire objectivé

Les réglages gagnants sont mesurés, tracés et partagés : chaque équipe produit comme la meilleure.

Où ça s'applique

Pourquoi StratIA

Souveraineté

Vos données restent en France, hébergées chez OVH ou Scaleway, voire on-premise. Modèles souverains (Mistral) quand c'est pertinent. Conformité RGPD et AI Act traitée dès la conception.

Squad française

Une équipe française dédiée à votre projet. Cycles courts, démos hebdomadaires, validation utilisateur continue. Pas d'offshore, pas de boîte noire.

ROI cadré

Le ROI est chiffré dès le cadrage, le périmètre est clair, les go/no-go sont transparents. Vous savez ce que vous payez et ce que vous gagnez avant de lancer.

Soutenus par

Logo Ministère de l'Économie et des Finances
Logo WAI by BNP Paribas
Microsoft logo
Logo IoT Valley

Regards experts

L'optimisation des procédés, ce n'est pas remplacer vos régleurs par un algorithme : c'est mesurer ce que vos meilleures séries ont en commun et le rendre reproductible, recette par recette, équipe par équipe.

Yoan Hibert
Yoan Hibert Co-fondateur & Directeur Général Profil
Baptiste Wieczorek
Baptiste Wieczorek Co-fondateur & CTO Profil
Image de Yoan Hibert, fondateur de StratIAImage de Baptiste Wieczorek, fondateur de StratIA
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Notre méthode : du commencement à l'utilisation continue

selon votre niveau de maturité...

01

Audit Flash IA
(optionnel)

Cas d'usages priorisés rapidement

1 jour

02

Audit Fondations IA (optionnel)

Stratégie IA en profondeur

1 à 3 jours

03

Développement sur-mesure

Du brief au produit en production

4 à 8 semaines

04

Run & Maintenance

Adaptation continue de vos solutions IA

continu

01

Audit Flash IA

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 (déductibles si vous lancez un projet avec nous).

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Audit Fondations IA

Pour qui : vous voulez structurer une vraie stratégie IA en profondeur, avec un cadre de gouvernance solide et une roadmap à 12-24 mois.

En 1 à 3 jours, nos experts analysent vos données, votre gouvernance, votre organisation et votre maturité IA. Vous repartez avec un diagnostic complet, une feuille de route stratégique et opérationnelle, et un cadre de gouvernance intégrant les enjeux réglementaires (RGPD, AI Act).

Tarif : à partir de 4 800 € HT (déductibles si vous lancez un projet avec nous).

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Développement sur mesure

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 4 à 8 semaines, notre squad française conçoit et déploie votre solution : agent IA, plateforme métier, système de vision, RAG, automatisation. Cycle court, démos hebdomadaires, validation utilisateurs continue. Mise en production directe.

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Un cas client

Cas client Agroalimentaire

Réduire l'énergie et les rebuts d'une ligne de cuisson-extrusion

Industriel agroalimentaire d'environ 120 salariés en Occitanie. Une ligne de cuisson-extrusion énergivore, avec des changements de recettes fréquents. Le modèle a appris le lien entre réglages (température, vitesse, humidité) et résultats, et recommande le point de départ optimal à chaque recette ; les opérateurs valident au poste. Déployé en 10 semaines, supervision et MES conservés.


−11 %d'énergie par tonne produite
−14 %de rebuts
8 moispour atteindre le ROI

Économies estimées entre 100 000 et 200 000 € par an.

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