Infrastructure IA complète pour l'industrie
Un socle IA complet déployé en interne : serveur dédié, LLM local, RAG sur documentation technique et monitoring en temps réel.
Le contexte
Une entreprise industrielle de 150 salariés disposait d'une documentation technique volumineuse — manuels de maintenance, procédures qualité, normes internes, rapports d'incidents — dispersée sur plusieurs supports physiques et numériques. Les techniciens de maintenance perdaient en moyenne 45 minutes par intervention juste pour retrouver la bonne procédure. La direction souhaitait une transformation complète de l'accès à l'information technique, avec un socle IA interne capable d'évoluer pour intégrer de futurs cas d'usage.
Le défi technique
Construire une infrastructure IA interne de bout en bout, capable d'indexer et de rendre interrogeable l'ensemble de la documentation technique, tout en restant évolutive, monitorée et maintenable par l'équipe IT interne. Les contraintes : compatibilité avec le réseau industriel existant, performance temps réel pour les techniciens terrain, haute disponibilité (24/7 pour la production), et capacité d'extension pour intégrer de futurs modules (vision par ordinateur, prédictif).
Notre solution
Nous avons déployé un serveur dédié avec GPU professionnel et LLM local optimisé, mis en place un système RAG indexant l'intégralité de la documentation technique (plus de 5 000 documents), développé une interface de recherche en langage naturel accessible depuis les postes terrain et les tablettes, et installé un dashboard de monitoring complet pour suivre l'utilisation, les performances, la qualité des réponses et l'état du matériel en temps réel. L'architecture a été conçue modulaire pour permettre l'ajout futur de modules complémentaires.
Résultats concrets
- ✓Documentation technique de 5 000+ documents interrogeable en langage naturel
- ✓Temps de recherche d'information réduit de 45 minutes à moins de 30 secondes
- ✓Infrastructure scalable et entièrement sous contrôle de l'équipe IT interne
- ✓Monitoring en temps réel : utilisation, performances, qualité des réponses
- ✓Architecture prête pour l'extension vers la vision par ordinateur et le prédictif
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