Démonstration de méthodologie : Comment nous appliquons la Méthode DEPLOY pour trier les pilotes bloqués et atteindre la production en 12 semaines
Cette étude de cas illustre notre Méthode DEPLOY pour le sauvetage d'initiatives IA bloquées. Le scénario reflète le schéma observé dans la fabrication de taille moyenne. Détails client anonymisés.
Taille: Engagement typique : fabricants de 200 à 2 000 employés
Six pilotes IA en cours depuis 18 mois sans chemin vers la production — un scénario classique de purgatoire des pilotes.
Six pilotes IA en cours depuis 18 mois sans voie vers la production — 800 000 € dépensés sans résultat concret
Aucune infrastructure MLOps : les modèles étaient entraînés localement sans reproductibilité, versionnement ni pipeline de déploiement
Problèmes graves de qualité des données sur les capteurs de l'atelier, les systèmes ERP et les bases de données de contrôle qualité
Aucune architecture de production — les pilotes étaient construits comme des notebooks Jupyter et des démos Flask, pas des systèmes de production
Chaque pilote développé par un prestataire différent sans plan d'intégration, des stacks techniques incompatibles et des données cloisonnées
Le nouveau CTO devait démontrer le ROI de l'IA au conseil d'administration en un trimestre sous peine de perdre l'ensemble du budget IA
Application de la méthode DEPLOY pour auditer, trier et livrer 4 systèmes IA en production en 12 semaines — en abandonnant 2 pilotes non viables et en construisant une fondation MLOps partagée.
Triage systématique des 6 pilotes en catégories « livrer », « pivoter » et « abandonner ». Construction d'un pipeline MLOps partagé et d'une couche de qualité des données comme fondation, puis livraison de 4 systèmes de production en parallèle selon des patterns de déploiement standardisés.
Audit des 6 pilotes selon les critères de maturité pour la production. Triage en « livrer » (4 pilotes avec des modèles viables et un ROI clair) et « abandonner » (2 pilotes avec des défauts fondamentaux de données ou de cas métier). Une évaluation honnête qui a économisé des mois d'efforts inutiles.
2 semainesConstruction d'un pipeline MLOps partagé avec CI/CD pour les modèles, un registre de modèles et des déclencheurs de réentraînement automatisés. Mise en place d'une couche de qualité des données sur les capteurs d'usine et les systèmes ERP pour garantir des entrées propres et fiables.
2 semainesLivraison de 4 systèmes en production en parallèle : (1) Maintenance prédictive pour machines CNC, (2) Inspection qualité par vision par ordinateur, (3) Prévision de la demande intégrée à l'ERP, (4) Optimisation énergétique sur l'ensemble du site de production.
8 semainesScénario illustratif : Appliquer la Méthode DEPLOY pour passer de 0 à 4 systèmes IA en production en 12 semaines.