IA scientifique pour les décisions industrielles

Les données de votre usine, transformées en décisions. Sur mesure.

artXdata conçoit une IA scientifique pour les systèmes industriels, en combinant connaissance des procédés, modélisation avancée et intelligence décisionnelle explicable.

Conçue autour de vos procédés. Entraînée sur vos données. Pensée pour être comprise.

Explorer les cas d’usage Discuter d’un projet
data · ΔP bar · NTU · µS/cmart · modèle sur mesure

Entreprises, instituts et établissements académiques avec lesquels nous avons travaillé

Eau & industrie
Veolia-VWT (DB&T)OTV-VeoliaSIDEM-VeoliaInSight-Veolia
Entreprises data & IA
Aquila Data EnablerArondor
Risques & gouvernance de l’IA
VeoliaIPSENFERMA
Institutions & monde académique
ILOIATURPolytechnique Montréal

Pourquoi artXdata

Pourquoi art × data

Data

La preuve.

Signaux, mesures, documents et historique d’exploitation.

×

L’intelligence.

La science, la connaissance des procédés et la modélisation transforment les observations en compréhension.

Art

Le savoir-faire.

La compréhension devient une solution conçue pour celles et ceux qui l’utiliseront.

Notre proposition

Nous ne fabriquons pas de boîtes noires.
Nous fabriquons une intelligence industrielle transparente.

01 · Preuves

Pas un concept. Déjà en exploitation.

Échelle de nos déploiements IA Water-Tech

  • 23usines
  • 88ans de données d’exploitation
  • 145trains
  • 90 M+points de données
  • 9innovations IA Water-Tech
  • 19cas d’usage IA livrés
  • 15+ans de modélisation quantitative et d’IA

Missions sélectionnées

Quatre missions illustrent l’étendue de nos interventions, de l’optimisation d’usine en temps réel à la gouvernance de l’IA à l’échelle de l’entreprise.

Eau · Dessalement

Suite IA pour usines de traitement d’eau

Veolia Water Technologies · 2021 – aujourd’hui

Enjeu

Les usines de dessalement et de traitement fonctionnent sous des limites de qualité strictes, avec des coûts de réactifs, d’énergie et de membranes qui réagissent aux variations de l’eau brute.

Approche

  • Modules IA sur mesure pour les membranes, la clarification, le dosage des réactifs et l’énergie (voir Innovations)
  • Cas de test validés avec l’exploitation

Résultat

  • Pipelines ML exécutés en recette (UAT) et en production sur des données d’usine en temps réel
  • Algorithmes d’optimisation développés avec l’équipe numérique de Veolia Water Technologies

Gouvernance · Opérateur d’eau

Gestion des risques des produits IA

Veolia · Conformité à l’AI Act

Enjeu

Un portefeuille croissant de produits IA nécessitait une classification des risques cohérente avant l’entrée en application de l’AI Act européen.

Approche

  • Cadre de gouvernance aligné sur l’AI Act européen et l’ISO/IEC 42001
  • Analyses d’impact selon l’ISO/IEC 42005

Résultat

  • Identification, classification et atténuation des risques sur l’ensemble du cycle de vie de l’IA
  • Mise en place et accompagnement d’une équipe dédiée à la gestion des risques IA

Risques d’entreprise · SaaS

Gestion automatisée des risques d’entreprise

Arondor · Équipe d’experts FERMA · 2019 – 2021

Enjeu

Les registres des risques étaient construits et valorisés manuellement, à partir de longs rapports d’audit, et mis à jour trop rarement.

Approche

  • API de notation des risques fournisseurs, de pénurie, antitrust, de fraude et cyber
  • Valorisation des risques opérationnels à partir des rapports d’audit

Résultat

  • Produits de gestion des risques livrés en SaaS et via API
  • Méthodologie apportée à l’équipe d’experts scientifiques de la FERMA

Pharma · Automobile

Risques de la chaîne d’approvisionnement et analyse de la fraude

IPSEN · FORVIA Faurecia

Enjeu

L’IA utilisée dans la chaîne d’approvisionnement et les contrôles antifraude devait être évaluée et gouvernée comme tout autre système critique.

Approche

  • Méthodologie d’évaluation des risques IA et stratégie de gouvernance
  • Accompagnement à la conformité ISO 27001 et 27005

Résultat

  • Évaluation automatisée des risques de la chaîne d’approvisionnement
  • Analyse de la fraude sous gouvernance, avec des contrôles documentés des risques liés à l’IA

02 · Innovations

Neuf innovations IA pour la Water-Tech, inventées par artXdata

Trois familles de modules d’IA couvrent les unités clés d’une usine de traitement ou de dessalement : membranes d’osmose inverse, clarification et énergie. Chaque module transforme les données d’exploitation en alerte précoce, en prévision ou en recommandation sur laquelle les exploitants peuvent agir.

23

Smart Membrane et Smart Clarification sont en service dans 23 usines de traitement d’eau et de dessalement à travers le monde.Éprouvés en exploitation quotidienne, avec des eaux d’alimentation, des climats et des conceptions d’usine variés.

Smart Membrane

Osmose inverse et nanofiltration · de la normalisation au remplacement

01Inventeur

Smart Membrane : normalisation par IA

Un cadre de normalisation fondé sur l’IA qui neutralise l’effet des variations des conditions d’exploitation sur les KPI membranaires, afin d’évaluer la dégradation des performances de manière cohérente dans le temps.

Sorties · pression différentielle normalisée, flux spécifique, conductivité d’alimentation, pression d’alimentation, débit de perméat

02Inventeur

Smart Membrane : détection et prévision par IA du biocolmatage, de l’entartrage et du colmatage colloïdal

Détecte, distingue et prévoit le biocolmatage, l’entartrage et le colmatage colloïdal suffisamment tôt pour permettre une exploitation et une maintenance proactives des membranes.

Sorties · prévisions en temps réel des indicateurs de colmatage

03Inventeur

Smart Membrane : diagnostic du colmatage, alerte précoce et analyse de la performance

Combine indicateurs d’état des membranes, tendances et relations de procédé pour diagnostiquer les mécanismes de dégradation, émettre des alertes précoces et fournir une analyse de la performance directement exploitable.

Sorties · type de colmatage, alertes, analyse de la performance

04Inventeur

Smart Membrane : recommandation et prévision du nettoyage en place (NEP) par IA

Prévoit les besoins de nettoyage des membranes et recommande le moment du NEP avant que le colmatage n’entraîne des pertes significatives de performance ou de production.

Sorties · date du NEP, composants du NEP

05Inventeur

Smart Membrane : recommandation de remplacement des membranes et prévision de la durée de vie résiduelle par IA

Estime la durée de vie résiduelle des membranes et étaye les recommandations de remplacement à partir des signaux de dégradation, de performance et d’historique de maintenance.

Sorties · prévision du remplacement des membranes, vieillissement des membranes

06Inventeur

Smart Membrane : pilotage multi-trains du colmatage et des NEP

Consolide les informations de colmatage et de nettoyage de plusieurs trains d’osmose inverse pour révéler la détérioration à l’échelle de chaque train, le risque à l’échelle de l’usine et les priorités d’intervention.

Sorties · classement des trains, risque à l’échelle de l’usine

Smart Clarification

Coagulation, floculation et décantation

07Inventeur

Smart Clarification : prévision de la turbidité (NTU) par IA

Prévoit la turbidité en sortie afin que les opérateurs anticipent la performance de la clarification et ajustent les conditions d’exploitation avant d’approcher les limites de qualité de l’eau.

Sorties · temps de séjour hydraulique, prévision NTU ou UV à 30 min

08Inventeur

Smart Clarification : simulation et optimisation de l’OPEX par IA

Simule des scénarios d’exploitation et optimise l’OPEX de la clarification tout en respectant les performances de traitement requises et les contraintes de procédé.

Sorties · scénario optimal, économies d’OPEX

Énergie

Pompes et trains haute pression

09Inventeur

Energy Module : IA énergétique

Prévoit et optimise la performance énergétique du procédé afin de réduire la consommation et le coût énergétiques des pompes, tout en préservant les objectifs de traitement et les contraintes d’exploitation.

Sorties · consignes des pompes, économies en kWh/m³

NormaliserSignal épuréKPI affranchis des effets de la température, de la pression et de l’alimentation (01)
DiagnostiquerMécanisme et alerteBiocolmatage, entartrage ou colmatage colloïdal, signalés en amont (02 · 03)
RecommanderNEP et remplacementQuand nettoyer, quand remplacer (04 · 05)
PrioriserÀ l’échelle des trainsOù intervenir en priorité, sur l’ensemble de l’usine (06)

03 · Secteurs

Pensé autour des problématiques de chaque secteur

Partez de votre secteur et de ses contraintes. Chaque secteur est associé aux problèmes qu’il rencontre, à l’IA qui y répond et aux cas d’usage déjà réalisés.

Cœur d’expertise EAU · EAUX USÉES · DESSALEMENT

Eau et eaux usées

Enjeux

  • Surdosage des réactifs et volatilité des coûts
  • Colmatage et entartrage des membranes, nettoyages non planifiés
  • Variations de salinité, d’UV et de turbidité de l’eau brute
  • Turbidité en sortie de décanteur proche des limites

Ce que nous déployons

  • Suite Smart Membrane : normalisation, colmatage, nettoyage en place (NEP), durée de vie résiduelle
  • Smart Clarification : prévision de la turbidité (NTU), optimisation des OPEX
  • Apprentissage par renforcement pour le dosage des réactifs
ÉNERGIE · SERVICES PUBLICS

Énergie et services publics

Enjeux

  • L’énergie est le premier poste de coûts variables du traitement
  • Les pompes et les trains haute pression fonctionnent hors de leur point optimal
  • Les objectifs de décarbonation exigent des économies mesurables

Ce que nous déployons

  • Optimisation énergétique des usines
  • Prévision en temps réel de la demande et de la charge
  • Détection d’anomalies sur les équipements

Nos méthodes voyagent aussi.

Les mêmes fondations quantitatives ont été appliquées aux chaînes d’approvisionnement, aux services financiers, au risque d’entreprise, aux documents, aux systèmes de recommandation et à la gouvernance de l’IA.

  • Chaîne d’approvisionnement et qualitéAutomatisation des risques de la chaîne d’approvisionnement, analyse de la fraude et moteurs de recommandation contre les pertes de qualité, pour la chimie, la pharmacie et l’industrie manufacturière.
  • Services financiersDétection de fraude sur les flux SWIFT, SEPA et cartes ; risque de crédit et de contrepartie.
  • Risque d’entrepriseRegistres de risques automatisés et scoring des risques fournisseurs, de fraude et cyber.
  • DocumentsIntelligence documentaire par LLM et NLP, sur tout le cycle de vie des documents.
  • Systèmes de recommandationRecommandeurs hédoniques et ML pour les prix, les gammes de produits et la maintenance.
  • Gouvernance de l’IACadres de gouvernance (ISO/IEC 42001) et analyses d’impact (ISO/IEC 42005) alignés sur l’AI Act européen.

04 · Cas d’usage sélectionnés

Des cas d’usage déployés en production

Chaque fiche ci-dessous est issue d’un projet réel. Filtrez par secteur pour découvrir le problème, la méthode et les données mobilisées.

Eau · Dessalement

Optimisation de la consommation de réactifs

Recommande en temps réel les doses de coagulant et d’antitartre afin de réduire la consommation de réactifs tout en maintenant l’eau traitée conforme aux spécifications.

Méthode
Apprentissage par renforcement, apprentissage statistique, modèles micro-économétriques sur mesure
Données
Séries temporelles en temps réel
Eau · Qualité de l’eau brute

Prévision de la salinité, de l’UV & de la turbidité

Prévoit la salinité, la transmittance UV et la turbidité (NTU) afin que les opérateurs puissent anticiper les variations de l’eau d’alimentation.

Méthode
Modèles de ML, réseaux de neurones et modèles statistiques
Données
Séries temporelles & données de panel, temps réel
Eau · Membranes

Normalisation des performances membranaires

Calcule le débit de perméat normalisé, le passage de sel et le ΔP (pratique ASTM D4516), afin que le déclin des membranes soit visible indépendamment de la température, de la pression et de la salinité de l’eau d’alimentation.

Méthode
Modèles de ML, modèles de régression comportementale
Données
Séries temporelles en temps réel
Eau · Maintenance

Détection & recommandation des nettoyages

Détecte dans l’historien les nettoyages en place (NEP) passés et recommande la date du prochain NEP à partir de la tendance des performances normalisées.

Méthode
Moteurs de recommandation, modèles de ML
Données
Coupe transversale & séries temporelles, temps réel
Eau · Membranes

Biocolmatage, entartrage & colmatage colloïdal

Distingue les trois mécanismes de colmatage sur les lignes d’osmose inverse à partir du ΔP normalisé, du passage de sel, du SDI et des indices d’entartrage, et prévoit chacun d’eux avant qu’il ne pénalise la production.

Méthode
Modèles de ML, modèles mathématiques sur mesure
Données
Séries temporelles en temps réel
Énergie · Usines de traitement

IA pour l’optimisation énergétique des usines

Modélise la consommation énergétique des usines de traitement et identifie des points de fonctionnement moins énergivores à production égale.

Méthode
Modèles de ML, réseaux de neurones et modèles statistiques
Données
Séries temporelles en temps réel
Énergie · Actifs

Détection d’anomalies

Signale les comportements anormaux dans les données opérationnelles et métier, afin que les équipes concentrent leurs investigations sur les quelques cas qui comptent.

Méthode
Modèles de ML et réseaux de neurones
Données
Coupe transversale
Pharma · Chaîne d’approvisionnement

Automatisation de l’analyse des risques de la chaîne d’approvisionnement

Automatise l’évaluation des risques de la chaîne d’approvisionnement grâce à une méthodologie d’analyse des risques liés à l’IA et à un accompagnement à la conformité en matière d’IA responsable.

Méthode
Évaluation des risques liés à l’IA, stratégie de gouvernance
Cadre
ISO 27001 / 27005
Automobile · Contrôles

Analyse de la fraude

Analyse de la fraude fondée sur l’IA, avec un cadre de gestion des risques et des processus de gouvernance encadrant les modèles.

Méthode
Évaluation de systèmes d’IA, cadres de gestion des risques
Cadre
ISO 27001 / 27005
Industrie · Qualité

Moteur de recommandation sur les pertes de qualité

Relie les pertes de qualité à leurs causes probables et recommande des actions correctives.

Méthode
Système de recommandation hédonique sur mesure
Données
Coupe transversale, temps réel
Risques d’entreprise · API

API de risques fournisseurs & opérationnels

Évalue, au moyen d’une API unique, les risques de défaillance fournisseur, de rupture de stock, de pratiques anticoncurrentielles, de corruption et de fraude, ainsi que les risques de cybersécurité.

Méthode
ML, NLP, modèles de valorisation des risques
Données
Coupe transversale & texte
Risques d’entreprise · ERM

Registre des risques & valorisation automatisés

Constitue le registre des risques, valorise les risques opérationnels à partir des rapports d’audit et recommande des scénarios de risque.

Méthode
NLP, optimisation ERM, recommandation de scénarios
Données
Rapports d’audit, texte
Opérateur d’eau · Produits IA

Gestion des risques des produits IA

Identifie, classe et atténue les risques des produits IA tout au long de leur cycle de vie, avec les éléments de preuve exigés par l’AI Act.

Méthode
Cadre de gouvernance de l’IA, analyse d’impact
Cadre
EU AI Act, ISO 42001, 42005, 27001
Banque · Paiements

Détection de fraude SWIFT, SEPA & cartes

Spécifications économétriques et de ML pluridisciplinaires pour détecter la fraude dans les virements internationaux (ISO 20022) et les paiements par carte.

Méthode
NLP, réseaux de neurones, micro-économétrie, ML
Données
Texte, coupe transversale, séries temporelles
Banque · Conformité

Comportements anormaux dans les e-mails financiers

Met en évidence les schémas de communication susceptibles de signaler des pratiques anticoncurrentielles ou des manquements aux règles de conduite.

Méthode
NLP, modèles de ML
Données
Texte & coupe transversale, temps réel
Banque · Crédit

Prédiction du risque de crédit & des prix

Prédit le risque de crédit et les prix, et analyse les tendances comportementales des clients.

Méthode
ML, réseaux de neurones, économétrie
Données
Coupe transversale
Services · Clients

Service de mesure de la satisfaction client

Mesure en temps réel la satisfaction client à partir de texte libre grâce à un service LLM et NLP (SENT-AI).

Méthode
LLM, NLP
Données
Texte, temps réel
Documents · Cycle de vie

Indexation documentaire & conformité

Indexe, classe et note les documents et contrats, avec extraction de tableaux et scores de conformité.

Méthode
Reconnaissance d’entités (NLP), classification
Données
Texte
Distribution · Luxe

Recommandation de produits & tarification

Recommande des produits et optimise les prix des offres de luxe et de tourisme.

Méthode
Systèmes de recommandation, micro-économétrie
Données
Coupe transversale

05 · Notre démarche

D’une première question à une IA gouvernée en production

Chaque service constitue un point d’entrée clair, avec un périmètre et des livrables définis. Commencez là où vous en êtes : une question, un pilote, un modèle à déployer ou un portefeuille de systèmes d’IA à gouverner.

Ce que nous construisons

Prédire · Diagnostiquer · Optimiser · Recommander · Gouverner

Prévision, maintenance prédictive, optimisation, systèmes de recommandation, IA générative et IA gouvernée.

Prédire

Prévision de la qualité de l’eau, du colmatage, de l’entartrage, de la demande et du comportement des équipements, assez tôt pour agir.

Diagnostiquer

Alerte précoce et diagnostic des causes : quel mécanisme dégrade la performance, et pourquoi.

Optimiser

Consignes, dosage des réactifs, calendrier des nettoyages et consommation d’énergie, optimisés sous les contraintes réelles d’exploitation.

Recommander

Moteurs de recommandation et assistants d’IA générative ancrés dans vos documents, vos procédures et l’historique de l’usine.

Gouverner

Classification des risques, analyses d’impact et supervision alignées sur l’AI Act européen et l’ISO/IEC 42001.

Notre démarche

Cinq étapes, chacune avec un périmètre défini

Commencez par l’étape qui correspond à votre situation.

01Diagnostiquer

Diagnostic d’opportu­nités IA

Identifiez où l’IA est rentable avant d’y investir.

PourResponsables d’usine et dirigeants métier disposant de données, mais sans priorités IA définies
Livrables
  • Audit des données et évaluation de la maturité
  • Portefeuille de cas d’usage hiérarchisé, avec chiffrage de la valeur
  • Feuille de route validée avec les responsables d’usine et métier
Durée indicative2–4 semaines
02Prouver

Preuve de valeur

Un cas d’usage, modélisé sur vos données et comparé à la situation de référence actuelle.

PourÉquipes ayant un cas d’usage prioritaire à valider
Livrables
  • Un modèle opérationnel sur vos données historiques
  • Rapport de validation établi avec vos exploitants
  • Gain mesuré et décision go/no-go claire
Durée indicative8–12 semaines
03Déployer

Déploiement et industria­lisation

D’un modèle validé à un outil que les opérateurs utilisent à chaque poste.

PourSites prêts à mettre en exploitation un modèle validé
Livrables
  • Intégration à vos sources de données d’usine
  • Pipeline MLOps et supervision des modèles
  • Documentation, recette (UAT) et transfert à vos équipes
Durée indicativeDéfini par site
04Gouverner

Gouvernance de l’IA et conformité à l’AI Act

Sachez quels systèmes d’IA vous exploitez, leur niveau de risque et les preuves que demanderont les auditeurs.

PourOrganisations qui utilisent ou achètent de l’IA, industrielle ou non
Livrables
  • Inventaire des systèmes d’IA et classification des risques
  • Analyses d’impact conformes à l’ISO/IEC 42005
  • Préparation à l’ISO/IEC 42001 et preuves d’audit
Durée indicativeDéfini selon le portefeuille
05Améliorer

Exploitation et amélio­ration continue

Maintenez la précision des modèles à mesure que l’usine, l’eau et les saisons évoluent.

PourClients disposant de modèles en production
Livrables
  • Surveillance de la dérive et réentraînement
  • Revues de performance périodiques
  • Support expert d’astreinte
Durée indicativeEn continu

Offres spécialisées

Disponibles seules ou en complément de chacune des étapes ci-dessus.

Modules prêts à l’emploi

Modules IA Smart Water

Des modules d’IA pour les membranes, la clarification et l’énergie, configurés sur les données de votre usine plutôt que développés de zéro.

Smart MembraneSmart ClarificationEnergy Module
Équipes et méthodes

Formation et conseil scientifique

Des ateliers de culture de l’IA pour les exploitants et les managers, et une revue experte des choix de modélisation de vos propres équipes.

Culture de l’IA · EU AI ActRevues méthodologiques
Chaque mission

Périmètre fixe

Le périmètre, les livrables et le calendrier sont validés avant le démarrage des travaux.

Chaque mission

Vos données restent les vôtres

Vos données demeurent votre propriété et ne sont utilisées que pour votre projet.

Chaque mission

Livraison en boîte blanche

Chaque modèle est accompagné d’une documentation que vos équipes peuvent lire, questionner et maintenir.

Vous ne savez pas par où commencer ? La plupart de nos clients débutent par le Diagnostic d’opportunités IA.

Discuter d’un projetVoir les cas d’usage

06 · Technologie et science

Les méthodes au cœur des modèles

Nous appliquons des méthodes scientifiques aux problèmes industriels. Chaque méthode est choisie en fonction de la physique du procédé, des données disponibles et de la décision qu’elle doit éclairer.

Boîte blanche par construction. Un tableau récompense l’attention : en s’approchant, on distingue les coups de pinceau. Nous concevons nos modèles selon le même principe. Prévisions et recommandations sont accompagnées des variables, des conditions d’exploitation, des hypothèses et des éléments qui les ont façonnées, afin que les ingénieurs puissent inspecter, vérifier et contester le résultat.

La donnée est le pigment. La compréhension est l’art.

Les méthodes et leurs domaines d’application

Apprentissage par renforcement
Pilotage séquentiel du dosage des réactifs, des intervalles de nettoyage et des consignes énergétiques, entraîné hors ligne sur l’historique de l’usine et borné par les limites du procédé.
Prévision de séries temporelles
Modèles de ML, réseaux de neurones et modèles espace d’état appliqués aux données temps réel et aux données de panel, avec intervalles de prédiction pour la salinité, la turbidité (NTU), la transmittance UV et le ΔP.
Modèles économétriques & comportementaux
L’identification micro-économétrique distingue les actions des opérateurs de la dérive du procédé : le modèle explique ainsi ce qui a changé, et pourquoi.
Modèles informés par la physique & modèles mathématiques sur mesure
Équations de bilan de matière et de transport membranaire, combinées à des termes appris pour le colmatage, l’entartrage et le dépôt colloïdal.
Moteurs de recommandation
Filtrage collaboratif, factorisation matricielle, systèmes de recommandation hédoniques et transformer-RL pour les actions de maintenance et les offres.
NLP, LLM & agents
Reconnaissance d’entités, modèles thématiques et LLM agentiques ancrés dans les procédures, les rapports et les contrats.

Les normes que nous appliquons

EU AI ActISO/IEC 42001ISO/IEC 42005ISO/IEC 23894ISO/IEC 27001ISO/IEC 27005ASTM D4516

La gouvernance est intégrée à la réalisation : chaque modèle est livré avec sa classification des risques, sa documentation technique et son plan de surveillance. Les données de performance de l’osmose inverse sont normalisées selon la pratique ASTM D4516 avant d’alimenter le moindre modèle.

Démarche scientifique, contraintes industrielles

HypothèsePartir du procédé

Chaque modèle part de la physique et de la chimie de l’opération unitaire : ce qui provoque la perte de perméabilité, les variables que l’opérateur maîtrise réellement, celles qui relèvent des perturbations.

IdentificationDistinguer la causalité de la corrélation

L’identification économétrique et des tests rétrospectifs contrôlés mettent en évidence l’effet d’un changement de dose ou de consigne, net de la température, de la qualité de l’eau d’alimentation et de la charge.

IncertitudeQuantifier, puis décider

Les prévisions s’accompagnent d’intervalles de confiance et les recommandations d’une borne de risque : les opérateurs savent ainsi quand se fier au modèle et quand reprendre la main.

ValidationFaire ses preuves en usine

Les cas de test sont déroulés avec l’exploitation en recette (UAT) avant la mise en production ; la dérive du modèle est ensuite surveillée au regard des mêmes KPI.

07 · Expertise

Profondeur scientifique, mise en œuvre industrielle

artXdata réunit quatre compétences rarement présentes au sein d’une même équipe.

Science

Modélisation quantitative

Économétrie, apprentissage par renforcement, prévision et modèles mathématiques sur mesure, conçus pour le procédé concerné et validés sur les données d’usine.

Ingénierie

L’IA industrielle en production

Pipelines temps réel, MLOps et documentation technique, de la recette à la production, construits avec l’exploitation, les ingénieurs data et les équipes produit.

Confiance

Risques et gouvernance de l’IA

Classification des risques, analyse d’impact et suivi du cycle de vie, alignés sur l’AI Act européen, l’ISO/IEC 42001 et 42005, l’ISO/IEC 27001 et 27005.

Savoir-faire

Visualisation de données et data art

Des résultats rendus lisibles pour les exploitants et les responsables, et des œuvres sur mesure générées à partir des données propres du client.

Des domaines différents. Les mêmes questions fondamentales.

La philosophie de modélisation d’artXdata est née de travaux de recherche académique en microéconomie appliquée, en modélisation comportementale, sur l’asymétrie d’information et sur la prise de décision en situation d’incertitude. Des recherches sur l’emploi du temps, la satisfaction de vie et l’évaluation hédonique ont appliqué les mêmes méthodes à des grandeurs difficiles à observer ou à valoriser.

Du comportement humain aux procédés industriels, de nombreux problèmes de modélisation partagent la même structure sous-jacente : comment inférer ce qui ne peut être observé directement ? Quel doit être le point de référence ? Qu’est-ce qui explique une décision ? Et comment attribuer une valeur à ce qui n’a pas de prix de marché ?

Ces questions façonnent désormais notre manière de concevoir l’IA industrielle : combiner raisonnement économique, connaissance des procédés et apprentissage automatique pour transformer des observations imparfaites en décisions interprétables et exploitables.

Signature

Chaque jeu de données a une forme.

Au-delà du modèle, certaines missions d’artXdata peuvent transformer l’historique d’exploitation d’un client en une œuvre générative unique.

Les données qui ont éclairé la décision en deviennent la signature visuelle.

Exemple : 365 mesures quotidiennes de salinité représentées en rayons · les points signalent les opérations de NEP (données simulées)

08 · Contact

Parlez-nous de votre usine, de vos données ou de votre portefeuille IA

Un premier échange suffit pour savoir si un cas d’usage mérite d’être modélisé. Nous travaillons en français, en anglais et en turc.

E-mail
okay.gunes@artxdata.com
Web
artxdata.com
Langues
Français · English · Türkçe