Ressource · Checklist
Avant de lancer un projet IA en industrie, ces points permettent d'évaluer où vous en êtes et ce qu'il reste à préparer. Une check-list actionnable, à parcourir avec vos équipes production, maintenance, qualité et SI.
Vos processus de production, maintenance et qualité sont documentés étape par étape.
Vous savez où se situent les pertes de temps, les arrêts et les rebuts.
Le projet vise un gain concret (disponibilité machine, taux de rebut, délai) et non « faire de l'IA ».
Un responsable est mandaté côté direction pour porter le sujet.
Capteurs, MES, GMAO, ERP, historian : vous savez quelles données existent et où.
Complétude, fiabilité et fréquence des données sont connues.
Les données peuvent être extraites sans dépendre d'un seul fournisseur.
Vous disposez d'un historique assez profond pour entraîner un modèle utile.
Un chemin existe (ou est envisageable) entre l'atelier et le SI de gestion.
Les enjeux de sécurité OT sont pris en compte dans l'architecture.
Le lieu de traitement (sur site, edge, cloud) est cohérent avec vos contraintes de latence et de confidentialité.
Pour les données sensibles/défense, la localisation et le contrôle sont cadrés.
Ils sont classés par impact business et faisabilité, pas par effet de mode.
Un pilote clair, mesurable, est identifié pour démarrer.
Vous savez à l'avance ce qui fera dire que le pilote a réussi.
Le niveau des équipes est évalué et un plan de montée en compétence est prévu.
Les exigences de traçabilité et de reporting sont intégrées.
RGPD et confidentialité sont pris en compte selon les données traitées.
Rôles, responsabilités et contrôles de l'usage de l'IA sont définis.
FAQ
À objectiver votre point de départ : elle révèle les prérequis manquants (données, connexion OT/IT, compétences) avant d'engager un budget de déploiement.
Non. La checklist sert à prioriser : on peut démarrer un premier cas d'usage tout en comblant les prérequis en parallèle.
Pour aller plus loin
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