Exemple fictif détaillé
Une décision produit rendue concrète
Un exemple industriel montre comment les éléments factuels, l’économie et les contraintes de réalisation orientent une recommandation.
Lire la décision détailléeGESTION DE PRODUITS D’IA PHYSIQUE ET INDUSTRIELLE
Relier les enjeux métier, la recherche et l’ingénierie.
Pour les dirigeants des technologies industrielles : définir le produit, relier logiciel et matériel, et piloter le travail.Physical AI, IA industrielle et produits définis par logiciel. L’IA n’est pas un prérequis.
Enjeux économiques, preuves et décisions produit
Les preuves techniques éclairent en retour les décisions économiques. Interrupteur désactivé : examiner la demande dans le périmètre illustré. Interrupteur activé : suspendre et examiner une demande hors périmètre. Cette illustration ne commande aucun système physique.
Pilotage produit par le fondateur · Basé à Delft · Interventions internationales, priorité à l’UE
Schneider Electric · Mission client
Parcours du fondateur
Parcours du fondateur
Parcours du fondateur




Ambassadeur IA · Osez l’IA
Conseiller principal · Berkeley SkyDeck
Membre du conseil · La French Tech Athens
FranceNum Activateur
Développer un produit et améliorer une activité existante demandent des travaux différents. Partez du contexte qui correspond à votre situation.
Pour les fondateurs et responsables produit qui développent des produits et plateformes connectés ou définis par logiciel, des robots ou des équipements intelligents. Clarifiez la valeur client, les choix de feuille de route et le travail nécessaire au lancement.
Travail produit en Physical AIPour les responsables opérationnels et dirigeants industriels travaillant sur la maintenance, la qualité, le service technique ou la planification. Partez d’un processus, de ses utilisateurs et du responsable de son adoption. L’IA peut être pertinente ou non.
Industrial AI dans les opérationsLa page Transformation définie par logiciel est actuellement rédigée en anglais.
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Des travaux à examiner
Examinez une décision produit, découvrez la méthode qui la structure et explorez les recherches de Hyperion.
Exemple fictif détaillé
Un exemple industriel montre comment les éléments factuels, l’économie et les contraintes de réalisation orientent une recommandation.
Lire la décision détailléeMéthode Product System
Le Product System relie chaque décision à des éléments factuels, un responsable, des critères d’acceptation et un prochain point de contrôle.
Explorer le Product SystemRéférence de recherche publique · documentée par Hyperion
Auralink est la référence de recherche Physical AI documentée par Hyperion. Inspectez l'architecture, les frontières de contrôle, les décisions opérationnelles et l'approche d'évaluation qui sous-tendent la méthode.
Le dossier de recherche décrit l’architecture, les hypothèses et les limites actuelles.
Inspecter AuralinkCoordination des ressources partagées · autorité du contrôleur local
Modes de collaboration
Du conseil, avec vos dirigeants aux commandes, ou un rôle de leadership convenu pour une initiative ou votre fonction produit. Dans chaque cas, je vous aide à décider.
Conseil
Un investissement produit, plateforme ou IA attend une décision.
Pilotage d’une initiative
Un projet de produit industriel ou d’IA nécessite un prochain jalon clair et une personne pour le piloter.
Responsable produit senior / principal
Direction produit
Les décisions produit concernent plusieurs équipes, mais il manque une direction produit expérimentée.
Vous pouvez commencer par n’importe quelle option. Une Revue de décision n’est jamais un prérequis. Le périmètre, les responsabilités et les honoraires sont convenus avant le début du travail.

Vous travaillez directement avec Mohammed — un dirigeant produit expérimenté dans les plateformes connectées, la mobilité, les systèmes industriels et l’IA, qui se consacre aujourd’hui à la Physical AI et à l’Industrial AI.
Éléments de carrière du fondateur — postes occupés chez d'anciens employeurs, et non des missions clients Hyperion.
Registre des preuvesModèles ouverts, données confidentielles et actions maîtrisées. Mohammed relie la valeur métier aux décisions sur les modèles, l’architecture et l’exploitation, de la startup au grand groupe, partout dans le monde avec un ancrage européen.
Sélectionner, configurer et adapter Mistral, Qwen, DeepSeek ou d’autres modèles adaptés. Construire des systèmes de recherche et des agents selon vos usages, vos données et votre matériel.
Modéliser les menaces, protéger les données confidentielles et limiter les droits des agents. Définir les preuves d’intégrité des modèles, d’intégration et de reprise.
Concevoir des produits de sécurité et des outils pour les analystes. Évaluer détection, triage et investigation selon le coût des erreurs, le contrôle humain et la valeur opérationnelle.