StratIA

CAS D'USAGE · INDUSTRIE

Optimisation des procédés par IA : vos paramètres réglés en continu

Jusqu'à −20 % de pertes matière sur les procédés optimisés

Vitesse, température, pression : vos réglages reposent sur l'expérience et des standards figés. L'IA apprend ce qui produit vos meilleures séries et recommande en continu les paramètres optimaux, recette par recette, équipe par équipe.

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L'enjeu

Sur la plupart des lignes, les paramètres sont réglés une fois, puis corrigés à l'expérience quand ça dérive. Entre deux réglages, la ligne produit des rebuts, consomme trop et perd du temps de cycle.

  • 01

    Chaque réglage sous-optimal se paie en rebuts et en reprises : des points de marge partent à la benne sans que personne ne le voie ligne par ligne.

  • 02

    L'énergie pèse de plus en plus lourd : fours, presses et étuves tournent souvent au-dessus du nécessaire, par sécurité.

  • 03

    Les meilleurs réglages vivent dans la tête de quelques régleurs expérimentés : d'une équipe à l'autre, la même recette ne donne pas le même résultat.

  • 04

    Les interactions entre paramètres (vitesse, température, matière) sont trop nombreuses pour être optimisées à la main : on se contente d'un réglage « qui marche ».

Comment l'IA résout ce problème

Un modèle apprend, à partir de vos historiques de production, le lien entre vos paramètres machine et vos résultats (qualité, rebuts, énergie, cadence). Il recommande ensuite en continu les réglages optimaux pour chaque recette et chaque contexte. Vos régleurs gardent la main : l'IA propose, l'opérateur valide, et chaque série améliore le modèle.

Les briques techniques

Connexion à vos données de production existantes (supervision, automates, MES, historian). Modèles d'apprentissage reliant paramètres et résultats, avec la qualité posée comme contrainte. Moteur de recommandation par recette et par contexte (matière, machine, équipe). Interface au poste pour que le régleur valide ou ajuste la consigne. Hébergement souverain ou on-premise.

Les données mobilisées

Vos historiques de paramètres machine (vitesse, température, pression, consignes) et de production (cadences, recettes, équipes). Vos résultats qualité et rebuts pour relier réglages et performance. Vos consommations d'énergie par ligne ou par équipement si la réduction énergétique est visée.

Schéma de l'optimisation des procédés par IA : paramètres machine, analyse IA, réglages optimaux, résultats mesurés

  1. Paramètres machine

  2. Analyse IA

  3. Réglages optimaux

  4. Résultats mesurés

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Bénéfices attendus

  • Moins de rebuts.

    Les paramètres restent dans la zone optimale tout au long de la série : la non-qualité liée aux dérives de réglage recule.

  • Énergie maîtrisée.

    Fours, presses et moteurs tournent au juste nécessaire : la consommation par pièce baisse sans toucher à la qualité.

  • Cycles plus courts.

    L'optimisation trouve les marges de cadence que la prudence laissait dormir : plus de pièces bonnes par équipe.

  • Savoir-faire objectivé.

    Les réglages gagnants sont mesurés, tracés et partagés : chaque équipe produit comme la meilleure.

Où ça s'applique

Pourquoi StratIA

  • Souveraineté.

    Vos données restent en France, hébergées chez OVH ou Scaleway, voire on-premise. Modèles souverains (Mistral) quand c'est pertinent. Conformité RGPD et AI Act traitée dès la conception.

  • Équipe française.

    Une équipe française dédiée à votre projet. Cycles courts, démos hebdomadaires, validation utilisateur continue. Pas d'offshore, pas de boîte noire.

  • ROI cadré.

    Le ROI est chiffré dès le cadrage, le périmètre est clair, les go/no-go sont transparents. Vous savez ce que vous payez et ce que vous gagnez avant de lancer.

Ils nous font confiance

  • Logo Accessite, client de StratIA
  • Logo Hello Prépa, client de StratIA
  • Logo Bastide Manutention, client de StratIA
  • Logo Paymetrust, client de StratIA
  • Logo Comité National Olympique et Sportif Français, client de StratIA
  • Logo Union des Marchands de Biens, client de StratIA
  • Logo Ordre des Géomètres-Experts, client de StratIA
  • Logo BTP Ingénierie, client de StratIA
  • Logo EM Lyon Business School, client de StratIA
  • Logo d'un client de StratIA
  • Logo Fandi, client de StratIA
  • Logo Caratelli, client de StratIA
  • Logo Maison Colombo, client de StratIA
  • Logo Colibrimm, client de StratIA
  • Logo Ligue Occitanie de Tennis, client de StratIA

Regards experts

« L'optimisation des procédés, ce n'est pas remplacer vos régleurs par un algorithme : c'est mesurer ce que vos meilleures séries ont en commun et le rendre reproductible, recette par recette, équipe par équipe. »

  • Portrait de Yoan Hibert

    Yoan Hibert

    Co-fondateur & Directeur Général

    Profil
  • Portrait de Baptiste Wieczorek

    Baptiste Wieczorek

    Co-fondateur & CTO

    Profil
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Notre méthode : se former, décider, déployer

Vous voyez tout le chemin dès le départ, vous n'achetez que la première marche. Chaque étape a sa valeur seule et prépare la suivante.

  1. Se former

    Bootcamp

    Pour qui : vos équipes doivent d'abord comprendre ce que l'IA change dans leur métier.

    Une journée concrète, sur site ou à distance, sur l'outil de votre entreprise (Copilot, ChatGPT, Gemini, Claude), adaptée à votre industrie et au niveau de l'équipe. Vos équipes créent leurs premiers agents IA dans la journée et repartent avec les cas d'usage métiers à traiter en priorité.

    Tarif :
    2 500 € HT par groupe (jusqu'à 15 personnes), finançable par votre OPCO. Version Bootcamp+ avec suivi de la même équipe sur trois mois : 4 000 € HT par groupe.
    Découvrir le Bootcamp

  2. Décider

    Diag Data IA Bpifrance

    Pour qui : vous savez que l'IA est un sujet, mais pas où la mettre en premier.

    Un expert habilité Bpifrance analyse votre organisation et vos flux, chiffre les poches de valeur sur vos vrais chiffres et vous donne, pour chacune, le bon chemin : le faire vous-mêmes, former une équipe, ou déployer un outil.

    Tarif :
    10 000 € HT, pris en charge à 40 % par Bpifrance, soit 6 000 € de reste à charge (PME et ETI indépendantes de 10 à 2 000 salariés, au moins 1 M€ de chiffre d'affaires).

    Entreprise non éligible ou besoin plus resserré : l'Audit IA, une journée centrée sur vos cas d'usage, 3 000 € HT.

    Voir le Diag Data IA

  3. Déployer

    Un agent IA sur votre flux

    Pour qui : vous voulez un résultat qui tourne, sur le flux qui vous coûte le plus cher (devis, contrôle qualité, maintenance, documentation, reporting).

    On met l'agent en place sur vos outils existants (ERP, MES, GMAO), vos équipes valident ses propositions, et il s'améliore à chaque correction.

    Tarif :
    mise en place chiffrée en devis ferme après le diag ou l'audit, puis un abonnement pour le faire évoluer.
    Réserver un échange

Un cas client

Un site industriel au coucher du soleil

Cas client · Agroalimentaire

Réduire l'énergie et les rebuts d'une ligne de cuisson-extrusion

Industriel agroalimentaire d'environ 120 salariés en Occitanie. Une ligne de cuisson-extrusion énergivore, avec des changements de recettes fréquents. Le modèle a appris le lien entre réglages (température, vitesse, humidité) et résultats, et recommande le point de départ optimal à chaque recette ; les opérateurs valident au poste. Déployé en 10 semaines, supervision et MES conservés.

  • −11 %

    d'énergie par tonne produite

  • −14 %

    de rebuts

  • 8 mois

    pour atteindre le ROI

Économies estimées entre 100 000 et 200 000 € par an.

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Pour aller plus loin

Les questions que les dirigeants nous posent le plus

L'IA pilote-t-elle directement les machines ?

Pas au départ. On démarre en boucle ouverte : l'IA recommande, vos régleurs valident et appliquent. Le passage en boucle fermée (réglage automatique) ne se fait que sur des paramètres non critiques, une fois la confiance établie et les garde-fous posés.

Quelles données faut-il pour commencer ?

Vos historiques de paramètres machine et vos résultats qualité sur quelques mois suffisent pour un premier modèle. Pas besoin de données parfaites : on nettoie et on structure avec vous, c'est une partie normale du projet.

Ça marche si on change souvent de séries ou de recettes ?

Oui, c'est même là que l'IA apporte le plus : elle apprend par recette et par contexte (matière, machine, équipe) et recommande le bon point de départ à chaque changement de série, au lieu de retâtonner.

Comment garantir que l'optimisation ne dégrade pas la qualité ?

La qualité est une contrainte du modèle, pas une variable d'ajustement : les recommandations restent dans les plages validées par vos équipes, et chaque évolution est mesurée sur les résultats qualité avant d'être généralisée.

Quel budget et quel délai pour l'optimisation des procédés ?

On démarre par le Diag Data IA Bpifrance (10 000 € HT, pris en charge à 40 %, soit 6 000 € de reste à charge), qui identifie la ligne et les paramètres à optimiser en priorité. Si votre entreprise n'est pas éligible, l'Audit IA fait ce cadrage en une journée pour 3 000 € HT. La mise en place est ensuite chiffrée en devis ferme, avec un premier périmètre en production en 2 à 3 mois et un ROI chiffré dès le cadrage.