Dans cet article, Emmanuel Ulrich, CTO Data chez Devoteam et Ilyès Mehaddi, Senior Data Cloud Architect chez Snowflake, présentent la solution Smart Factory, développée par Devoteam. Basée sur des composants Snowflake, Smart Factory est une plateforme qui révolutionne la façon dont les opérateurs interagissent avec leurs données de production, à travers un chatbot multi-agent.
Peux-tu nous présenter ton rôle chez Devoteam ?
En tant que CTO Data chez Devoteam, ma mission est de développer notre offre de services et nos expertises Data sur l’ensemble de nos territoires. Nous nous concentrons principalement sur l’Intelligence Artificielle, la création de plateformes de données, leur migration et modernisation, mais surtout sur la valorisation des assets data de nos clients.
C’est une mission passionnante qui m’amène à être au contact de nombreux secteurs consommateurs et utilisateurs de Data, comme celui de l’Industrie.
Qu’est-ce qui a amené Devoteam à développer cette solution pour l’industrie ?
Nos expériences récentes ont mis en lumière un défi majeur dans l’industrie : les opérateurs et les directeurs de production doivent constamment optimiser leurs chaînes de production pour répondre à la demande client. Cela implique de garantir la qualité, de mesurer la performance, et d’assurer la disponibilité des ressources. C’est un enjeu vital pour l’entreprise, c’est le business même.
Concrètement, quelle solution avez-vous développée ?
Nous avons créé Agentic Smart Factory, une plateforme qui révolutionne la façon dont les opérateurs interagissent avec leurs données de production. Le cœur de notre innovation réside dans un chatbot multi-agent qui permet aux équipes sur le terrain d’interroger leurs données en langage naturel, directement depuis l’atelier.
Ecran de recherche et visualisation temps réel des données issues des capteurs
La solution collecte en temps réel les données des capteurs sur les lignes de production – température, vibration, pression d’huile – et les rend accessibles de manière intuitive. Plus besoin d’être data scientist pour comprendre ce qui se passe dans son usine !
Comment fonctionne la technologie derrière cette solution ?
Nous nous appuyons sur les composants Snowflake, notamment Cortex Analyst et Cortex Search, que nous avons enrichis avec des fonctionnalités d’IA générative. Cortex Analyst permet d’interagir avec les données structurées via un modèle sémantique interprété par un LLM, tandis que Cortex Search traite les données non structurées comme les manuels techniques.
Architecture générale de la solution Smart Factory
L’originalité de notre approche est de combiner ces deux types de données. Par exemple, quand un opérateur demande la moyenne des températures sur la dernière journée, le système peut automatiquement croiser ces données avec les seuils critiques définis dans la documentation technique.
Une technologie avancée au service de la simplicité
Notre solution s’appuie sur un processus sophistiqué pour rendre l’interaction avec les données aussi naturelle que possible. Le cœur de notre innovation réside dans la façon dont nous traitons l’information :
- Une fragmentation intelligente des données. Cette première étape consiste à découper les documents techniques en fragments logiques qui se chevauchent légèrement. Cela nous permet de ne perdre aucune information importante entre deux sections.
- Une compréhension approfondie du langage. Nous utilisons des modèles d’encodage avancés pour transformer ces fragments en représentations mathématiques complexes. C’est comme si nous donnions à la machine la capacité de comprendre non seulement les mots, mais aussi leur contexte et leurs relations – un peu comme un expert qui lit entre les lignes.
- Une recherche ultra-rapide. Grâce à l’intégration d’une base vectorielle dans Snowflake, notre système peut rechercher et analyser l’information en temps réel. Cette technologie permet au chatbot de répondre instantanément aux questions des opérateurs, même dans une documentation technique volumineuse.
Cette architecture technique sophistiquée est entièrement masquée derrière une interface simple et intuitive, fidèle à notre promesse : rendre la data accessible à tous. Les opérateurs n’ont pas besoin de comprendre la complexité sous-jacente – ils posent simplement leurs questions en langage naturel et obtiennent des réponses pertinentes.
Application concrète
Un opérateur peut ainsi simplement demander :
« Quels sont les seuils critiques pour la température de cette machine ? »
Le système navigue dans les manuels techniques et renvoie une réponse claire et contextualisée, combinant données non structurées et informations structurées.
Quels sont les principaux avantages pour les utilisateurs ?
Le premier avantage est la démocratisation de l’accès aux données. Grâce à l’IA générative et aux services managés Snowflake, chaque employé devient un ‘Data Citizen’. La solution est sécurisée, l’accès aux données est contrôlé, et surtout, elle a un impact direct sur l’activité business.
Selon la question, la réponse est générée par une recherche de type “RAG”
Nous intégrons également des modèles de machine learning pour la maintenance prédictive, ce qui permet d’anticiper les problèmes et d’optimiser le Taux de Rendement Synthétique (TRS).
Comment voyez-vous l’évolution de cette solution ?
La solution est conçue pour évoluer dynamiquement grâce à son modèle sémantique généré automatiquement. Nous développons continuellement nos capacités de maintenance prédictive pour alerter de manière préventive sur les dépassements de seuils.
Mais au-delà de l’aspect technique, c’est vraiment la matérialisation d’une promesse que nous faisons depuis des années à nos clients : rendre la data accessible à tous. Cette Smart Factory s’adapte à tout type d’usage et de données, ouvrant de nombreuses perspectives pour la démocratisation de la data dans l’industrie.
Un impact direct sur l’industrie
Avec Smart Factory, les avantages sont immédiats :
– Démocratisation des données : Les opérateurs et directeurs de production peuvent interagir avec leurs données sans compétences techniques. Chaque employé devient un Data Citizen.
– Maintenance prédictive : Grâce aux modèles de machine learning intégrés, la solution permet d’anticiper les pannes et d’optimiser le Taux de Rendement Synthétique (TRS).
– Évolutivité native : Le modèle sémantique s’adapte automatiquement aux nouvelles données ou configurations, offrant une solution pérenne.
Un dernier mot sur votre approche du développement ?
Ce qui nous différencie, c’est notre capacité à déployer rapidement des solutions qui fonctionnent. Quand un client nous demande une démonstration avec ses données pour le lendemain, nous sommes prêts en quelques heures. Pourquoi ? Parce que nous avons industrialisé toutes les briques nécessaires et que nous nous concentrons sur la valeur plutôt que sur la ‘quincaillerie’ technique. C’est ça, l’innovation utile.
Conclusion : Une usine plus intelligente et accessible
Smart Factory n’est pas seulement une solution technique, mais une matérialisation de l’usine du futur, où les données ne sont plus confinées à des experts, mais deviennent un outil au service de tous.
En s’appuyant sur les technologies avancées de Snowflake, les modules Cortex Analyst et Cortex Search, et une approche innovante de l’IA générative, Smart Factory transforme la manière dont les données industrielles sont exploitées.
Cette démocratisation des données, combinée à l’optimisation des processus industriels, ouvre la voie à une véritable révolution dans l’industrie, rendant les usines non seulement plus intelligentes, mais aussi plus accessibles et efficaces.
L’avenir de l’industrie est déjà là, et il est alimenté par des solutions comme Smart Factory.
