Du Cimetière de Pilotes IA à la Production : 4 Systèmes IA Livrés dans un Scénario Modélisé de 90 Jours

À Propos du Client

Cette étude de cas illustre notre Hyperion Lifecycle pour le sauvetage d'initiatives IA bloquées. Le scénario reflète le schéma observé dans la fabrication de taille moyenne. Scénario illustratif, pas une mission client spécifique.

Taille: Engagement typique : fabricants de 200 à 2 000 employés

Le Défi

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

Notre Solution

Application de la méthode Lifecycle 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.

Phases d'Implémentation

• 2 semainesAudit & TriageAudit 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 semainesFondation MLOps & Qualité des DonnéesConstruction 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.
• 8 semainesDéploiement en Production — 4 Systèmes IALivraison 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.

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Résultats & Impact

Scénario illustratif : application de la Hyperion Lifecycle pour trier des pilotes bloqués et en faire avancer une partie vers la production, avec une infrastructure MLOps partagée comme résultat réutilisable.

Services Livrés

Pilote vers Production · Systèmes IA en Production · IA Industrielle

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