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  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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Actualités
30 janvier 2025

SeADvance chez GRTgaz : Cas d’usage & Preuve de concept (1/2)

Dans le cadre de son incubation 2024 au sein de l’incubateur Nova by GRTgaz, SeADvance déploie, depuis le 30 mai 2024, sa preuve de concept sur cas d’usage réel : le…
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30 janvier 2025

SeADvance au Start-up Day2 de ADVANS Lab – 23 jan 2025

SeADvance a participé à la deuxième édition de l’« ADVANS Startup Day » le 23 janvier 2025 au siège du groupe ADVANS basé à Cachan. ADVANS Lab y a réuni…
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23 janvier 2025

SeADvance annonce sa levée de fonds – 23 jan 2025

Communiqué de presse.   SeADvance, start-up de la promo 2 d'ADVANS Accelerator, annonce sa levée de fonds Sophia Antipolis, le 23 janvier 2025 – SeADvance, startup introduisant une maintenance prédictive…