France 2030 : Transformation IA Industrielle pour un Constructeur Aéronautique

À Propos du Client

Cette démonstration de méthodologie montre comment Hyperion aide les industriels français participant à France 2030 à faire passer leurs pilotes IA bloqués en production. Basé sur notre méthodologie et les résultats attendus selon le périmètre et les conditions de mise en œuvre.

Taille: Client type : 5 000-20 000 employés

Le Défi

Transformer trois pilotes IA bloqués en systèmes de production dans les délais France 2030, tout en développant les capacités IA internes.

• Trois pilotes IA distincts en développement depuis 18 mois, aucun n'ayant atteint la production malgré 2,5 M€ d'investissement
• Le modèle d'inspection qualité par vision atteignait 94% de précision en laboratoire mais échouait sur les lignes de production réelles à cause des variations d'éclairage
• Le système de maintenance prédictive générait 40% de faux positifs, entraînant un manque de confiance de l'équipe de maintenance
• Les modèles ne pouvaient pas s'intégrer aux systèmes ERP SAP existants pour l'exécution en production
• L'équipe data science interne manquait d'expérience MLOps pour le déploiement et la surveillance des modèles
• Échéance France 2030 Q4 2025 exigeant des capacités IA en production démontrables

Notre Solution

Application du UNBLOCK Framework pour diagnostiquer les causes profondes, prioriser les pilotes viables pour la production et livrer des systèmes IA fonctionnels avec transfert complet de compétences.

Nous avons découvert que les trois pilotes souffraient du même problème fondamental : une architecture de qualité démo plutôt que de qualité production. Nous avons priorisé le pilote d'inspection qualité (le plus proche de la viabilité), reconstruit l'infrastructure MLOps du sol au plafond, et travaillé aux côtés de leur équipe pour assurer un transfert complet des connaissances.

Phases d'Implémentation

• 2 semainesDiagnostic & PriorisationAudit complet des trois pilotes utilisant notre cadre d'évaluation maturité production. Priorisation du système d'inspection qualité basé sur le potentiel ROI et la viabilité technique. Documentation de tous les écarts production avec plan de remédiation.
• 4 semainesRefonte Architecture ProductionRéentraînement du modèle de vision avec augmentation de données robuste pour les variations d'éclairage. Implémentation de quantification de l'incertitude pour une gestion élégante des cas limites. Reconstruction du pipeline d'inférence pour les contraintes latence de la ligne de production.
• 3 semainesInfrastructure MLOpsDéploiement de plateforme MLOps basée sur Kubernetes pour le model serving et la surveillance. Création de pipelines CI/CD automatisés pour le réentraînement et le déploiement des modèles. Intégration avec SAP pour les rapports de qualité automatisés et le routage des pièces.
• 3 semainesDéploiement Production & Transfert de CompétencesDéploiement progressif sur 3 lignes de production puis expansion à 12 lignes. Sessions de formation pratique avec l'équipe data science sur les opérations MLOps. Documentation complète et runbooks de support créés.

PyTorch · ONNX Runtime · MLflow · Kubernetes · NVIDIA Jetson (Edge) · Apache Kafka · PostgreSQL · Grafana · Prometheus · SAP Intégration · Azure ML

Résultats & Impact

Scénario illustratif : transformation d'un pilote bloqué en système de production, les économies dépendant du périmètre, de la situation de départ et des conditions de mise en œuvre du client.

Services Livrés

Sprint Stratégie IA · Sprint Pilote-vers-Production · Infrastructure MLOps · Formation Développement IA · Transfert de Compétences

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