Expert de la qualit\u00e9 industrielle, Ellistat enrichit son module DATA Analysis de nouvelles capacit\u00e9s d’intelligence artificielle. \u00c0 c\u00f4t\u00e9 du machinelearning et de la classification, l’int\u00e9gration de r\u00e9seaux de neurones permet demod\u00e9liser des comportements industriels plus complexes. Avec cette \u00e9volution du logiciel, Ellistat fait le choix d\u2019une IA appliqu\u00e9e, progressive et ma\u00eetris\u00e9e.
\nComprendre l\u2019origine des \u00e9carts et agir sur les bons param\u00e8tres n\u2019est plus une intention mais d\u00e9sormais une approche concr\u00e8te.<\/p>\n
Pour Ellistat, l’intelligence artificielle n’a de valeur que si elle aide r\u00e9ellement les industriels
\n\u00e0 mieux produire. Et pour cela, elle doit d’abord \u00eatre utilisable par tous. La qualit\u00e9 repose
\nsur un principe simple : ma\u00eetriser ses proc\u00e9d\u00e9s, c’est-\u00e0-dire comprendre les param\u00e8tres
\nqui font varier la production \u2014 temp\u00e9rature, outil, mati\u00e8re, machine, op\u00e9rateur,
\nfournisseur, r\u00e9glage, environnement. Mais identifier ces facteurs demande habituellement
\ndes comp\u00e9tences statistiques que tout le monde ne poss\u00e8de pas, et que peu d’ateliers
\nont le temps de mobiliser.<\/p>\n
Quand une d\u00e9rive, un \u00e9cart ou une variation appara\u00eet, retrouver la cause rel\u00e8ve souvent
\nde l’enqu\u00eate : on avance par intuition, on teste un param\u00e8tre apr\u00e8s l’autre, et le temps
\npass\u00e9 \u00e0 chercher se traduit en rebuts, en retards et en r\u00e9glages qui tiennent plus de
\nl’exp\u00e9rience que de la preuve.<\/p>\n
C’est l\u00e0 qu’ntervient DATA Analysis : le logiciel prend en charge la partie complexe \u2014 les
\ncalculs, les mod\u00e8les, les m\u00e9thodes statistiques \u2014 et la restitue \u00e0 travers une interface
\nsimple. Pas besoin d’\u00eatre expert en data science pour analyser ses donn\u00e9es, rep\u00e9rer les
\nvariables influentes, comprendre l’origine des variations et construire des mod\u00e8les
\nexploitables sur le terrain. Chacun acc\u00e8de ainsi \u00e0 des capacit\u00e9s d’analyse jusqu’ici
\nr\u00e9serv\u00e9es aux sp\u00e9cialistes.<\/p>\n
Cette accessibilit\u00e9 d\u00e9finit aussi le public du logiciel. DATA Analysis n’est pas r\u00e9serv\u00e9 aux
\nexperts de la statistique ou de l’intelligence artificielle : il s’adresse d’abord \u00e0 ceux qui
\nconnaissent le proc\u00e9d\u00e9 \u2014 techniciens m\u00e9thodes, production, qualit\u00e9. Ce sont eux qui
\nd\u00e9tiennent la connaissance du terrain, et c’est \u00e0 eux que l’outil doit rendre l’analyse
\naccessible.<\/p>\n
Les nouvelles fonctions IA suivent exactement cette logique : elles ajoutent de la
\npuissance sans sacrifier la simplicit\u00e9 d’usage. Pour un utilisateur non sp\u00e9cialiste,
\nl’approche reste guid\u00e9e, \u00e9tape par \u00e9tape. Pour un profil expert, le logiciel ouvre davantage
\nde profondeur, avec des r\u00e9glages avanc\u00e9s sur la structure des mod\u00e8les et les fonctions
\nd’activation : il peut configurer un r\u00e9seau de neurones, choisir un mode d’entra\u00eenement,
\najuster la fa\u00e7on dont le mod\u00e8le apprend \u00e0 partir des donn\u00e9es ou ajouter des neurones
\nselon le niveau d’analyse recherch\u00e9. La m\u00eame interface s’adapte ainsi au niveau de
\nchacun, du diagnostic rapide \u00e0 la mod\u00e9lisation fine.<\/p>\n
\u00ab L’IA industrielle ne doit pas \u00eatre une bo\u00eete noire de plus dans l’atelier. Elle doit aider les
\n\u00e9quipes \u00e0 comprendre ce qui se passe r\u00e9ellement dans leurs proc\u00e9d\u00e9s. Avec DATA
\nAnalysis, nous voulons donner aux industriels des mod\u00e8les plus puissants, mais
\nutilisables par ceux qui connaissent le terrain. C’est comme cela que l’IA devient utile :
\nquand elle \u00e9claire les d\u00e9cisions de production \u00bb, explique Davy Pillet, CEO d’Ellistat.<\/p>\n
La force de DATA Analysis tient \u00e0 l’\u00e9tendue des m\u00e9thodes r\u00e9unies dans un seul outil. \u00c0 la
\nbase, les statistiques classiques r\u00e9pondent aux questions les plus courantes de l’atelier :<\/p>\n
comparer deux variables, tester si un changement a un effet r\u00e9el, mesurer une corr\u00e9lation,
\nconstruire une r\u00e9gression ou un plan d’exp\u00e9rience. Simples \u00e0 mettre en \u0153uvre, ces
\nm\u00e9thodes restent indispensables et constituent le socle d’une d\u00e9marche qualit\u00e9
\nrigoureuse.<\/p>\n
La nouvelle version \u00e9largit consid\u00e9rablement cette palette. DATA Analysis int\u00e8gre
\nd\u00e9sormais des mod\u00e8les de machine learning, des r\u00e9seaux de neurones et de la
\nclassification non supervis\u00e9e. L\u00e0 o\u00f9 la statistique classique d\u00e9crit des relations simples
\nentre quelques variables, ces mod\u00e8les traitent des ph\u00e9nom\u00e8nes o\u00f9 de nombreux
\nparam\u00e8tres interagissent : ils trouvent la fonction qui relie les conditions de production au
\nr\u00e9sultat obtenu, et font appara\u00eetre des regroupements ou des comportements que l’\u0153il
\nhumain ne distingue pas.<\/p>\n
L’utilisateur dispose ainsi d’un continuum complet : il choisit le niveau d’analyse adapt\u00e9 \u00e0
\nsa question \u2014 du test \u00e0 deux variables au mod\u00e8le pr\u00e9dictif \u2014 sans jamais quitter le m\u00eame
\nenvironnement. L’objectif reste le m\u00eame \u00e0 chaque \u00e9chelle : r\u00e9duire le temps d’analyse,
\nfiabiliser les diagnostics et concentrer les actions sur les bons leviers.<\/p>\n
DATA Analysis s\u2019inscrit dans la Suite Qualit\u00e9 Ellistat, une suite logicielle full web d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la
\nqualit\u00e9 industrielle. Le module prend toute sa valeur lorsqu\u2019il exploite les donn\u00e9es issues
\ndes autres briques logicielles\u00a0: avec SPC pour suivre l\u2019\u00e9volution statistique de leurs
\nproc\u00e9d\u00e9s et surveiller la production en temps r\u00e9el et IQC pour comparer des fournisseurs,
\nanalyser la qualit\u00e9 des lots entrants ou suivre l\u2019\u00e9volution de la performance fournisseur
\ndans le temps.<\/p>\n
Cette compl\u00e9mentarit\u00e9 donne une coh\u00e9rence \u00e0 l\u2019ensemble de la Suite Qualit\u00e9 : collecter
\nles donn\u00e9es, les surveiller, les analyser, puis d\u00e9cider sur des faits.<\/p>\n
Avec cette \u00e9volution de DATA Analysis, Ellistat d\u00e9fend une approche pragmatique de
\nl\u2019intelligence artificielle. Pas de promesse d\u2019usine autonome. Pas de discours d\u00e9connect\u00e9
\ndes r\u00e9alit\u00e9s de production. L\u2019IA doit s\u2019appuyer sur des donn\u00e9es fiables, des proc\u00e9d\u00e9s
\ncompris et des objectifs mesurables.<\/p>\n
Ellistat fait le choix d\u2019une IA qui aide les industriels \u00e0 mieux analyser, mieux comprendre et
\nmieux piloter leurs proc\u00e9d\u00e9s.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ellistat fait \u00e9voluer DATA Analysis avec l’IA pour mieux ma\u00eetriser les proc\u00e9d\u00e9s industriels Expert de la qualit\u00e9 industrielle, Ellistat enrichit son module DATA Analysis de nouvelles capacit\u00e9s d’intelligence artificielle. \u00c0 c\u00f4t\u00e9 du machinelearning et de la classification, l’int\u00e9gration de r\u00e9seaux de neurones permet demod\u00e9liser des comportements industriels plus complexes. Avec cette \u00e9volution du logiciel, Ellistat […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":4421,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-4422","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analysis"],"acf":[],"yoast_head":"\n