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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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