Une nouvelle ligne de peinture démarre un lundi dans une usine automobile. Le vendredi, le tableau de bord OEE cesse de se rafraîchir pendant l’équipe de l’après-midi. La ligne produit. Les données qui le prouvent n’arrivent pas. En cause : trois automates d’ancienne génération que personne n’a correctement raccordés à la couche de données. Petite […]
i3X (Industrial Information Interoperability eXchange) est la spécification d’API ouverte et indépendante des éditeurs, publiée par CESMII, pour interroger des données industrielles contextualisées à travers une seule interface. La version 1.0 a été publiée sur GitHub le 9 juin 2026 et annoncée le 18 juin 2026, avec le soutien de 44 fournisseurs de technologies pour […]
L’IA industrielle transforme progressivement la façon dont les fabricants exploitent leurs données. Chaque usine génère d’immenses volumes de données. Pourtant, dans de nombreux sites industriels, une grande partie de ces informations reste sous-exploitée. Les données sont collectées, stockées et visualisées, mais rarement utilisées pour anticiper les problèmes avant qu’ils n’affectent la production. C’est précisément là […]
Pourquoi l’avenir de l’IA industrielle ne se limite-t-il pas à l’IA générative ? Parce que les usines ne sont pas seulement des ensembles de données ou des bases documentaires. Pendant longtemps, la transformation numérique de l’industrie s’est concentrée sur l’exploitation des données. L’arrivée de l’IA générative a marqué une nouvelle étape, avec des assistants capables […]
Dans l’article suivant, vous découvrirez une solution qui contribue directement à des économies notables pour les entreprises de vente au détail en matière de prévision de la demande.
Le secteur de l’automobile est en pleine révolution grâce au développement rapide de la technologie de l’IA. L’IA, qui comprend le développement de véhicules à conduite autonome, d’algorithmes de vision artificielle, de traitement du langage naturel et d’algorithmes d’apprentissage automatique, est en train de transformer l’industrie automobile, depuis le processus de fabrication des voitures jusqu’à […]
Le début de l’année est une période d’intensification de la récapitulation des mois passés, ainsi que de préparation des plans pour les mois à venir. Au cours de cette période, de nombreuses prédictions plus ou moins précises sont faites sur ce à quoi nous pouvons nous attendre prochainement dans l’offre des multiples fournisseurs de services cloud.
Depuis la popularisation mondiale du travail à distance ces dernières années, les équipes de sécurité informatique sont confrontées à des défis de plus en plus importants pour garantir un accès efficace et sécurisé aux actifs, aux ressources et aux données critiques des organisations.
Des attaques de phishing élaborées, par lesquelles les informations d’identification des utilisateurs sont exposées, ce qui permet des attaques par déplacement latéral ou l’installation de ransomware sur des infrastructures critiques. Les vulnérabilités de type „jour zéro” permettent aux acteurs malveillants de perturber les services auxquels ils ont accès.
Rejoignez-moi pour un voyage qui nous fera passer du domaine de la réalité telle que nous la connaissons à un monde où un chat peut être à la fois mort et vivant, et où une particule peut se trouver à deux endroits à la fois. Attachez vos ceintures pour explorer le monde fascinant de l’informatique quantique et son rôle dans le cloud.
Découvrez pourquoi la prévision de la demande est un élément clé dans le commerce de détail. Les méthodes traditionnelles ont leurs limites à l’ère de la transformation numérique, mais les solutions modernes basées sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique permettent des prévisions plus précises. Découvrez les opportunités offertes par ces nouvelles technologies et l’impact qu’elles peuvent avoir sur la prévision de la demande dans la chaîne d’approvisionnement.
Avec l’essor des plateformes de données basées sur le cloud, les fabricants peuvent s’offrir un moyen efficace et rentable de gérer et de stocker de vastes quantités de données générées par divers processus. Désormais, non seulement est-il possible de les collecter à partir des dispositifs IoT et des machines sur les lignes de production, mais aussi d’acquérir des informations issues de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, du contrôle de la qualité et même de la satisfaction du service au client final. Inutile de préciser que tout se passe en temps réel.
Nous avons tous la chance de vivre à une époque passionnante. Les progrès technologiques exponentiels réalisés au cours des deux dernières décennies ont influencé non seulement nos vies personnelles, mais aussi fortement les entreprises. Les tendances évoluent évidemment de temps à autre, mais on peut affirmer sans risque de se tromper que l’heure est à l’analyse avancée.