Quand votre procédé nécessite un modèle prédictif adapté.

Si vous ou un partenaire de recherche disposez déjà d’un modèle, commencez par son intégration à NAZARE. S’il faut un nouveau modèle, définissez prévision qualité, détection d’anomalies ou recommandations comme projet de développement séparé avec des données d’évaluation convenues. Distinguez fourniture de plateforme, développement de modèle, intégration système et support opérationnel.

Ingkle se concentre sur la plateforme de données pour l’IA industrielle. NAZARE fournit les bases de données et d’exploitation des modèles ; NAVIS utilise connaissances et outils. Le développement ML spécialisé est une mission optionnelle définie séparément.

Les modèles internes ou partenaires existants peuvent être examinés pour l’intégration des données et de leur service.

1. La prédiction est-elle liée à une décision concrète ?
2. Existe-t-il des résultats vérifiables et des cas représentatifs ?
3. Un responsable peut-il agir sur le résultat ?
4. L’évaluation peut-elle couvrir les variations temporelles et produits ?

Commencer par la préparation ou l’exploration si les étiquettes ou exemples d’événements rares manquent.

Définir entrées, variables, séparation entraînement/évaluation, versions, latence d’inférence et stockage des sorties. Collecter dérives, faux cas et cas manqués en exploitation et définir les critères de réévaluation, dont la possibilité d’agir.

Séparer préparation, modèle/code, évaluation, déploiement, passation et maintenance. Définir droits sur les données, livraison/propriété du modèle et réentraînement dans le contrat. Les scénarios d’application ne garantissent ni résultats des modèles ni résultats métier.