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Fiabilité du modèle appris et des prédictions

Pour un équipement donné (équipement appartenant à une série donnée d’un Concepteur-Fabricant donné), la fiabilité du modèle appris et de ses prédictions est prévue d’être acquise et confirmée par les 8 dispositions suivantes, lesquelles sont tout autant de barrières contre le risque de prédiction non fiable.

Elimination du risque de panne

  1. Modèle générique du vieillissement de SeADvance intrinsèquement fiable
  2. IA testée avant d’être mise en production
  3. IA expliquée avant d’être mise en production
  4. Période de bêta-testing chez un exploitant
  5. Réapprentissage périodique et automatisé de l’IA initialement apprise avec données nouvelles générées depuis le dernier apprentissage et avec choix du meilleur modèle (MLOPS)
  6. Réactualisation en fonctionnement des prédictions 24 mois
  7. Monitoring de la fiabilité des prédictions (comparaison prédit/observé), en fonctionnement et en temps réel, pour l’équipement considéré (N° de série)
  8. Monitoring de la fiabilité des prédictions étendu à l’ensemble du parc des équipements identiques supervisés.

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5 décembre 2023

SeADvance au salon SIDO, Paris, 6-7 déc

Aux côtés du Pôle de Compétitivité Numérique SCS, SeADvance expose au salon SIDO, au Palais des Congrès, Porte Maillot, les 6 et 7 déc 2023. Stand F16.
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22 novembre 2023

SeADvance sélectionné par GRTgaz

SeADvance lauréat parmi les 4 startups sélectionnées par GRTgaz sur 30 startups, pour implémenter sa solution de Maintenance Prédictive Nouvelle Génération au centre R&D RICE de Gennevilliers, pendant 12 mois…
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22 novembre 2023

Soutien de BPI France

La Banque Publique d'Investissement BPI France reconnaît la pertinence de SeADvance et lui accorde sa confiance en finançant son amorçage (AFI).
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