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L’intelligence artificielle dans l’industrie 4.0

By Mathieu Poissard

L’industrie représente l’un des terreaux les plus fertiles pour l’intelligence artificielle. En effet, cette dernière trouve pléthore d’applications dans ce secteur d’activité. Et plusieurs facteurs expliquent cela !

C’est le buzz word de ces dernières années : l’Intelligence Artificielle (IA) ! Toutefois, plus qu’un effet de mode, l’IA est une réalité et va de paire avec la transformation numérique de l’industrie.

Production standardisée, multiplication des capteurs, tâches répétitives et chronophages : le milieu industriel gagnerait beaucoup en utilisant plus d’IA. Ces technologies intelligentes visent à améliorer la performance de l’entreprise. L’IA surpasse aujourd’hui l’humain sur certaines tâches. De plus, l’utilisation de l’intelligence artificielle permet d’effectuer d’autres tâches qu’un humain ne peut traiter seul.  L’IA optimise et fiabilise la chaîne de production, et permet notamment de dégager du temps pour les salariés qui peuvent se concentrer sur les tâches à plus haute valeur ajoutée.

Un contrôle qualité automatisé et optimisé

Le contrôle qualité est un maillon essentiel pour l’industrie. En effet, de cette tâche dépend la qualité des produits vendus par l’entreprise et donc la réputation de cette dernière. Dans un monde où le “zéro défaut” est sur toutes les lèvres, l’IA a clairement un rôle à jouer pour y arriver.

En effet, contrôler la qualité des produits finis est une tâche fastidieuse : cadence de production, fatigue, perte de concentration, fonctions cognitives inexploitées, etc. Confier cette tâche à un humain peut être risqué et ne permet pas d’utiliser toutes les compétences du salarié.

Cas client

Des entreprises ont déjà passé le pas, et confié cette tâche à l’IA. C’est le cas de la société Alprobotic. Cet intégrateur de cellules robotisées rencontrait une problématique client relative au contrôle d’aspect du traitement de surface de pièces métalliques. Il souhaitait pouvoir proposer une automatisation de l’inspection, alors effectuée manuellement par des opérateurs.

Alprobotic fit ainsi appel à Neovision pour créer une technologie permettant de détecter automatiquement les défauts. Pour cela, Neovision a développé un système auto-apprenant qui apprend à quoi ressemble la pièce parfaite. En effet, le traitement de surface se doit d’être parfait et le moindre copeau, rayure et autres imperfections doivent être détectées. Ainsi, une fois que l’intelligence artificielle a appris à quoi ressemblent les pièces sans défaut, elle est capable de mettre au rebut toute nouvelle anomalie, même les défauts qu’elle n’a jamais rencontrés.

Ce type de technologies permet d’envisager le “zéro défaut”, une vraie garantie de qualité pour les cliniques et hôpitaux.

La maintenance prédictive pour une production fluidifiée

La maintenance des équipements et des lignes de production représente un véritable enjeu pour toute activité industrielle. En effet, une ligne de production stoppée à cause d’une défaillance peut représenter un coût énorme pour une entreprise.

De ce fait, et comme le dit l’adage : “mieux vaut prévenir que guérir”. En intervenant avant la panne, celle-ci peut être réparée plus facilement et rapidement. Le tout, sans entraîner de pertes (temps, matières premières) et de dégâts supplémentaires.

Grâce à différents signaux, il est possible de détecter une anomalie et la reconnaître comme un signe annonciateur de la défaillance future d’un élément précis. Il est donc possible de déclencher une action de maintenance spécifique avant la survenue de la panne. Nous dépassons donc la maintenance programmée et préventive qui se basent sur des rythmes d’utilisation moyens pour plutôt se baser sur l’utilisation réelle de l’équipement. En effet, si la maintenance programmée engendre très régulièrement, plus d’interventions que nécessaires et donc des coûts élevés, la prédiction permet de n’intervenir qu’en cas de réelle nécessité.

Cas client

Neovision a mené un projet de ce type pour Morphosense. Cette entreprise conçoit des capteurs et plus particulièrement des accéléromètres visant à surveiller l’état des hyperstructures dans le génie civile, le transport et l’énergie (monuments, ponts, éoliennes, etc.).

A partir des signaux remontés par ces capteurs, Neovision a développé et étudié des modèles représentant les mouvements normaux des édifices. Connaissant la normalité, l’objectif est de détecter automatiquement des anomalies ou des dérives.

En présence d’une anomalie, cette dernière sera détectée puis classifiée (c’est-à-dire qu’il est possible de savoir de quel type est l’anomalie et donc quelle est la source du problème). Enfin, il sera donc possible de déclencher une action de maintenance prédictive précise.

La traçabilité un enjeu crucial pour l’industrie

La traçabilité est une composante essentielle du suivi de production industrielle. Cette dernière permet de tracer, comme son nom l’indique, toutes les informations liées à un produit en déplacement, de sa fabrication jusqu’à sa consommation ou même sa destruction.

Une notion clé pour l’industrie mais qu’il est difficile d’assurer et d’assumer financièrement. Et c’est là que l’IA entre en jeu. Grâce à ces technologies, la traçabilité se trouve facilitée et optimisée. Mais comment ? l’IA permet d’identifier et de suivre plus facilement et précisément les produits tout au long de la chaîne de production. Cela peut notamment se faire grâce au Deep Learning (apprentissage profond) et à la Computer Vision (vision par ordinateur), l’IA permet ainsi de reconnaître et d’identifier les produits, en lisant automatiquement leurs numéros de série par exemple.

Cas client

De son côté, Neovision a développé ce type de technologie pour son client, le Centre Technique du Cuir (CTC), dans le but d’assurer une meilleure traçabilité des peaux travaillées. Ce dernier a développé une technologie de gravure des peaux et souhaitait pouvoir identifier de manière fiable, rapide et automatisée les différentes peaux ainsi gravées qui passent en tannerie.

Comme le montre l’image ci-contre, les caractères sont fortement déformés par le processus industriel de création des cuirs, laissant en échec les OCR classiques (lecture automatique de caractères). Pour répondre à cette problématique, Neovision a développé une solution unique basée sur du Deep Learning capable de lire les caractères malgré les fortes déformations.

Neovision a développé une solution logicielle pour le CTC, en cours de déploiement dans les différentes tanneries françaises.

L’identification visuelle : entre fiabilité et gain de temps

La maintenance industrielle, un vaste sujet, que nous avons d’ailleurs déjà abordé précédemment. Si l’analyse prédictive permet d’anticiper les pannes, l’IA offre d’autres solutions complémentaires, notamment grâce à l’identification visuelle.

Pouvoir identifier un équipement ou une pièce détachée en une seconde et accéder à sa fiche technique, c’est possible avec de l’IA. Ainsi, l’utilisation de l’IA permet de mieux gérer ses stocks, commander rapidement les pièces nécessaires et accéder aux procédures de maintenance.

Cas client

Sur ce sujet, Neovision travaille avec un fleuron de l’industrie française, le groupe Michelin et plus particulièrement sa filiale aviation.

Dans le but d’améliorer la traçabilité de ses pneus et de leur état, Michelin souhaite pouvoir identifier les dommages reçus par ces derniers, enregistrer les résultats et donner accès à la procédure à suivre pour chaque type de dommage.

Ainsi, Neovision développe une IA capable de reconnaître le type de dommage présent sur un pneu. Disponible via une application smartphone, la technologie est accessible pour tous les opérateurs. Suite à cette identification, le résultat est enregistré (Michelin dispose donc d’une trace de chaque dommage) et l’opérateur peut accéder à la procédure à suivre en fonction du dommage. 

Conclusion

Si nous avons pu mettre en avant quelques applications dans l’industrie, l’IA apporte des solutions à chaque étape du cycle industriel, de l’approvisionnement à la logistique en passant par la production et la maintenance de l’outil de production.

Il est donc nécessaire d’identifier les différentes composantes du cycle où les améliorations apporteraient le meilleur ROI. Car si l’IA peut être intégrée à tous les niveaux, l’impact ne sera pas forcément le même.

C’est pourquoi il est important d’étudier chaque projet au cas par cas pour allier expertise technique, technologie et retours business.
Enfin, pour tout projet industriel, il convient d’avancer étape par étape, en commençant par une conception détaillée du projet. Cette dernière permet d’appréhender les contraintes de l’environnement, lever les risques techniques, estimer les performances atteignables et dimensionner le projet dans sa globalité (délai et budget nécessaire).

Vous avez un projet en IA ?

Discutons en pour voir comment intégrer de l’IA à votre industrie !

Contactez-nous : https://neovision.fr/intelligence-artificielle-industrie/

Notre définition de l’IA, le regard expert de Neovision

By Mathieu Poissard

On la tutoie sans vraiment la connaître. L’IA ! Exit les visions apocalyptiques de type Terminator, l’intelligence artificielle en est à ses prémices et s’avère encore assez mal définie tant elle ouvre le champs des possibles. Brisons les mythes et embarquons pour une expérience inédite, l’exploration de ce qu’est l’IA aujourd’hui !

Définir ce qu’est l’IA reviendrait à signifier ce qu’est être intelligent. Un débat hautement philosophique, sans fin du fait des multiples critères à prendre en compte et de leur pertinence. Leibniz s’y est cassé les dents, en tentant de décrire dans un essai le processus de la pensée humaine. Difficile, même à l’heure actuelle de comprendre précisément le fonctionnement du cerveau humain.

Parler d’intelligence artificielle relève plus d’une appellation marketing. Ce qu’elle est, puisque John MacCarthy (1) proposa ce terme lors d’un summer camp à l’été 1956… Plus de soixante-dix ans plus tard, accompagnée par l’évolution de l’informatique, l’IA reste particulièrement complexe à définir. Et elle se veut bien éloignée de ce que nous décrivent les ouvrages et films de Science-Fiction. On pourrait la voir comme un ensemble de techniques et de méthodes mathématiques et informatiques visant à simuler un aspect spécifique du fonctionnement du cerveau humain.

Par ailleurs, et s’il est difficile de donner un définition de l’IA, nous utilisons déjà des intelligences artificielles au quotidien. Nous pouvons penser à notre GPS (Google Maps, Waze, etc), nos assistants vocaux (Siri, Google Assistant, etc) ou encore les applications de reconnaissance faciale comme FaceID. Toutes utilisent des techniques d’IA (computer vision, machine learning ou deep learning) pour nous offrir ses fonctionnalités. L’utilisant donc au quotidien sans réellement savoir ce qu’elle est, il est grand temps de démystifier l’IA !

L’IA imite le cerveau humain ?

Soixante-dix ans de travaux, de concepts et de théories et l’aventure de l’IA ne fait que débuter. Actuellement, bien qu’ouvrant de nombreuses applications dans quasiment tous les domaines, elle a besoin de l’humain. Exit les IAs indépendantes, conscientes ! Bienvenue dans le réel ! Les algorithmes d’apprentissage nécessitent des bases de données qualifiées, exhaustives, des schémas itératifs pour pouvoir être pleinement efficients.

Inspiré par le fonctionnement des neurones de notre cerveau, le deep learning (ou apprentissage profond) est né de la volonté de chercheurs comme le Canadien Geoffrey Hinton ou encore le français Yann le Cun. Ces derniers ont fait évoluer l’IA dès les années 90 (2) en appliquant les réseaux neuronaux à la reconnaissance vocale et linguistique. Yann Le Cun trouvant un usage concret avec la lecture automatique des chèques et des adresses postales. Toutefois, si l’IA simule le fonctionnement physique de notre cerveau, « il lui manque le sens commun », explique Yann le Cun. Un enfant comprend que lorsque sa mère se cache derrière un rideau, elle existe toujours. La machine, non.

L’IA est spécifique – non généraliste

L’IA tend à exécuter des instructions spécifiques, définies en amont par l’Homme. Elle s’avère être un amplificateur d’une partie du raisonnement humain. Google l’a démontré avec son programme AlphaGo. L’IA est capable d’apprendre elle-même et de trouver des solutions auxquelles un être humain, en l’occurrence ici, un joueur de Go, n’avait pas pensé. Cependant, son usage est cantonné à n’être qu’un super joueur de Go. Elle ne sait rien faire d’autre que l’objectif qu’on lui a fixé au départ.

Même si elle excelle dans les tâches répétitives, l’IA pénètre dans des milieux bien plus sensibles. C’est notamment le cas du domaine du diagnostic médical. L’agence du médicament américaine (FDA) a autorisé, en avril 2018, la mise sur le marché d’un robot doté d’une IA. Ce dispositif permet de diagnostiquer une déficience visuelle particulière, la rétinopathie diabétique à partir d’une photo. Une première ! (3)

L’IA est accessible à tous

L’IA en 10 dates !

• 1950: Alan Turing, mathématicien et cryptologue britannique s’évertue à définir l’IA
• 1956: lors d’une conférence à Dartmouth, le scientifique américain John McCarthy propose le terme d’Intelligence Artificielle pour qualifier ce nouveau domaine à la frontière des mathématiques et de l’informatique
• 1957: une première machine apprenante, le Perceptron est créé par le psychologue américain Franck Rosenblatt.
• 1968: l’IA arrive au cinéma avec Hal 9000 dans 2001, l’Odysée de l’Espace.
• 1973: gel des financements de l’IA suite à un débat lancé par un mathématicien à la BBC exposant ses doutes sur l’intelligence artificielle.
• 1997: le joueur d’échec mondial, Garry Kasparov perd en 19 coups contre DeepBlue, l’IA d’IBM.
• 2011: l’ordinateur d’IBM, Watson remporte le plus célèbre jeu télévisé aux États-Unis, Jeopardy !
• 2013: ruée massive des géants de la Silicon Valley sur les spécialistes de l’IA.
• 2016: avec son IA AlphaGo, Google devient champion mondial du jeu de Go battant le champion en titre, Lee Sedol.
• 2017: Amazon et Google font entrer l’IA à la maison avec Alexa et Google Home.

Avec l’essor d’Internet et les récentes avancées technologiques, l’IA n’est plus cantonnée aux seules entreprises qui en possèdent les moyens (financiers et techniques). Elle est sortie des laboratoires de recherche et, à l’image d’une chenille préparant sa mue, entre de plain-pied dans le monde des entreprises, toutes tailles confondues et quels que soient leurs domaines d’activité.

C’est également l’une des raisons pour lesquelles on en parle tant dans les médias. L’IA devient un véritable facteur clé de succès. Elle est une valeur ajoutée offrant aux structures une occasion de se démarquer de la concurrence.

Un autre facteur de déploiement est également à prendre en compte : les bases de données open source. Il en existe de nombreuses comme celle de Google, FaceNet, disponible de manière officieuse (4). Nous pourrions également citer ImageNet, une base de plusieurs millions d’images parfaitement labellisées.

L’IA est à l’image de ses concepteurs

Mais qu’on ne s’y trompe pas ! L’IA est perfectible. Puisque l’erreur est humaine, elle peut également se fourvoyer. En cause, des biais de traitement qui peuvent avoir de fâcheuses conséquences. Une étude scientifique relayée par le site du MIT Media Lab (Massachusetts Institute of Technology) a mis en évidence ce phénomène. Sur 1270 portraits de femmes et d’hommes issus d’origines et de couleurs de peau différentes, les IAs de Microsoft, IBM et Face++ ne se trompent pas neuf fois sur dix. Derrière ces résultats se cachent des écarts importants, les IAs reconnaissant plus facilement les personnes à la peau claire. Cela vient d’une surreprésentation dans les bases de données existantes (5). Il s’agit là d’un biais provenant des équipes développant ces IA. Sans les connaître, nous pouvons penser qu’elles sont largement composées d’hommes blancs.

L’IA n’est donc que le reflet de ses concepteurs. S’ils ont des biais, ils peuvent indirectement les intégrer à l’IA qu’ils créent. Quant à savoir si l’IA va surpasser un jour l’homme, c’est déjà le cas (pour le jeu de Go où une IA a battu le champion du monde ou encore la reconnaissance d’images où les IAs font moins d’erreurs que les humains) ! Mais rassurez-vous, elle nous supplante uniquement sur des tâches bien précises, répétitives et fastidieuses (l’humain y trouve donc son compte) !

L’IA au service de l’humain

Aucun jour ne passe sans que l’IA ne fasse l’objet d’une brève. La plupart du temps, et dans la course aux clics, les journalistes s’adonnent au sensationnel. L’IA annonce la fin de l’humanité pour les plus fatalistes, tandis que pour les moins extrémistes, IA rime avec chômage. En effet, nombreux sont ceux à s’inquiéter de l’impact qu’aura l’IA sur le travail. Et il serait mentir de dire que cette dernière n’entraînera aucun changement.

Toutefois, penser que l’IA viendra se substituer à l’humain n’est que fiction. A l’heure actuelle, la technologie peut remplacer l’humain sur une tâche très précise, qui peut être répétitive et/ou fastidieuse, sans avoir la possibilité de réaliser une autre tâche connexe.

De ce fait, l’IA viendra assister l’humain en le déchargeant de tâches pénibles. Le futur proche s’articule donc davantage autour de la synergie homme-machine qu’à la substitution de l’humain par la technologie. Alors certes, des emplois non qualifiés sont et seront détruits (le métier de caissier par exemple) mais d’autres sont créés (les ingénieurs créant les caisses automatiques, les techniciens chargés de l’entretien, les développeurs créant le logiciel embarqué dans les caisses, etc). De manière générale, la quasi-totalité des métiers vont se retrouver impactés et modifiés via la transformation numérique dont fait partie l’IA.

Quelques exemples d’applications

Pour donner une définition de l’IA, il est intéressant et peut-être nécessaire de détailler quelques exemples d’utilisations de l’IA.

La reconnaissance : elle peut se faire sur des images (photos, vidéo, etc) et permet de reconnaître un visage, une silhouette humaine, des objets divers, comme une fleur, un texte ou encore un logo.

La reconnaissance peut également se faire via une source audio, comme ce que font les assistants vocaux ou encore une application capable d’identifier une espèce par son chant.

L’automatisation : l’IA trouve de nombreuses applications permettant d’automatiser un processus. Parmi ces dernières, nous pouvons citer la production automatique de contenu textuel et visuel, le contrôle qualité sur ligne de production, le véhicule autonome et de nombreuses actions marketing comme l’e-mailing.

L’analyse prédictive : si nous avions l’habitude de nous contenter d’analyses statistiques, l’IA nous permet de tirer plus d’informations de ces mêmes données. En créant des modèles prédictifs basés sur des données historiques, elles sont capables de prédire certains événements. Des IAs sont aujourd’hui capables de proposer des actions de maintenance prédictive, de faire des prédictions des ventes ou bien de proposer un produit spécifique à un internaute ciblé.

Il est donc difficile de donner une définition de l’IA qui soit concise et précise. Pourquoi ? Parce que ce domaine technologique évolue très rapidement, les avancées technologiques (hardware et software) redéfinissent et repoussent sans cesse les capacités de l’IA. Ce que l’on appelle une IA aujourd’hui n’en sera peut être plus totalement une demain. Toutefois, nous pouvons nous rendre compte que de nombreuses fausses idées sont colportées et entretenues par les médias. En effet, à la recherche du sensationnel, la réalité est parfois délaissée au profit de fantasmes ou de peurs collectives. A l’heure actuelle, une intelligence artificielle ne vient pas totalement se substituer à l’humain mais vient l’augmenter, l’assister dans sa vie quotidienne (eh non ce n’est pas un phénomène nouveau, un humain portant des lunettes est lui aussi « augmenté »). Les IAs sont spécifiques, conçues pour résoudre des problèmes précis. Nous sommes encore très loin de pouvoir créer une IA généraliste. Ces IAs trouvent déjà pléthore d’applications améliorant les performances des entreprises qui les intègrent, que ce soit dans leur cycle de production, de contrôle qualité, dans les services marketing, commerciaux ou RH entre autres.

https://neovision.fr/definition-intelligence-artificielle/

Sources :

1. L’un des principaux pionniers de l’intelligence artificielle avec Marvin Lee Minsky. (Source : https://fr.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy)
   2. Source : http://www.leparisien.fr/week-end/recit-l-odyssee-de-l-intelligence-artificielle-06-12-2017-7437606.php
   3. Article du Figaro en date du 13/04/2018. http://www.lefigaro.fr/secteur/high-tech/2018/04/13/32001-20180413ARTFIG00296-une-intelligence-artificielle-habilitee-a-etablir-un-diagnostic-medical-aux-etats-unis.php
   4. Source Numérama : https://www.numerama.com/tech/126861-openface-un-script-de-reconnaissance-faciale-open-source.html
   5. L’étude complète (en anglais) : http://gendershades.org/overview.html

Et ne manquez-pas demain la suite avec : L'intelligence artificielle dans l'industrie 4.0 by Mathieu Poissard

Bonjour,

Vous avez je l’espère apprécié le sujet concernant l’avènement des bétons écologiques, français, porté par deux sociétés hexagonales que sont donc Cem'In'Eu & HGCT (http://competitiviteinfrance.overblog.com/search/hoffmann%20green%20cement/), cependant, une autre société, européenne car irlandaise à l’origine, mais avec une présence en France, m’a interpellée sur le fait qu’elle était également présente sur ces activités innovantes. Donc pour compléter ce sujet plus que d’actualité, voici une présentation on ne peut plus complète de la société en question, Ecocem (www.ecocem.fr), recueillie justement grâce à leur initiative.  Bonne lecture.

Jacques Samela

Utilisé par Facebook, Amazon, BNP Paribas, ENGIE, … le Hackathon est l’événement référence de l’innovation aujourd’hui ! Arrivé en France il y a environ 5 ans, il est utilisé aux Etats-Unis depuis plus de 10 ans. Aujourd’hui il commence à être utilisé par les PME et les institutions françaises.

Le mot hackathon vient de la contraction des mots « hacker » et « marathon » et consiste en une compétition d’innovation. Originellement créé pour rassembler des développeurs, il peut aujourd’hui prendre différentes formes car il s’adapte à tous les contextes : petites et grandes entreprises, tout type de thématiques, tout type de compétences, etc.

Le principe

En 2 à 4 jours le Hackathon vous permet de générer plusieurs solutions innovantes qui répondent à votre objectif grâce à l’intelligence collective.

L’entreprise initiatrice propose un challenge à un groupe de volontaires, par exemple « Réduire mes coûts de production ». Des équipes se forment pour développer différentes solutions au challenge dans une compétition stimulante et positive. A l’issue, chaque équipe propose son projet et l’un d’eux sera sélectionné pour être mis en place.

Vous pouvez y faire participer toutes les communautés liées à votre entreprise ou à votre objectif selon les compétences dont vous avez besoin : collaborateurs, clients, fournisseurs, étudiants, start-ups, grand public, développeurs, …

Il est particulièrement pertinent :

• Pour souhaiter instaurer une démarche d'innovation stimulante et impliquante

• Pour trouver des solutions innovantes à vos enjeux

• Pour fidéliser vos clients et fédérer une communauté autour de votre marque

• Pour créer un écosystème de projets innovants autour de votre organisation et répondant à vos enjeux

• Pour fidéliser vos collaborateurs et attirer des talents

• Pour communiquer sur votre dynamisme et votre capacité d’innovation

Pourquoi organiser un Hackathon ?

• Une grande variété d’objectifs traités (tout type de thématiques): « réduire mes coûts », « attaquer un nouveau marché », « Améliorer le service client », « Attirer des jeunes dans mon secteur d'activité », …

• Une efficacité redoutable : vous obtenez en 2 à 4 jours plusieurs solutions innovantes spécifiquement développées et adaptées à votre entreprise.

• Des résultats particulièrement différenciants : l’intelligence collective et la variété des profils des participants mènent à des projets très riches et innovants.

• Un esprit d’équipe renforcé : excellent Team building grâce à une stimulation forte de l’esprit d’équipe. Faire travailler ensemble des services et des acteurs qui n’en ont pas l’habitude facilite l’échange transversal d’informations et abouti à de belles innovations.

• Un lieu de rencontre de partenaires : en y conviant des acteurs de votre écosystème liés à votre objectif vous identifiez rapidement de nouveaux partenaires potentiels.

• Identifier des talents pour votre entreprise : des talents vont se dégager dans le cadre d’un travail de groupe intense qui demande de gérer la pression, de travailler en groupe, de prendre des initiatives et de montrer du leadership.

• Donner une image dynamique à votre entreprise : vous pouvez mettre à profit ces événements pour montrer votre capacité d’innovation, votre ouverture et votre écoute du marché.

Points d’attention :

• Un Hackathon réussi est mené avec une méthodologie adaptée au développement de projets innovants et pertinents pour : mobiliser des participants volontaires et motivés, libérer leur créativité pour des concepts disruptifs et guider les équipes d’une idée à un projet solide en quelques jours.

• Un Hackathon ne donne pas toujours lieu à des projets 100% numériques. Les éléments fondateurs d'un hackathon sont le format, la méthode et la variété des participants. Le type de projet attendus (numériques, physiques, internes, externes, ...) dépend, lui, de vos objectifs. Selon eux, il faudra adapter le profil des participants présents et le déroulé de l'événement.

• Attention à tenir ses promesses ! Soyez clair dès le départ sur l’objectif de votre Hackathon et ce qui suivra le travail effectué. Dans le cas contraire vous pourriez créer une déception.

• Faîtes confiance ! Le Hackathon est un lieu d’expression et de stimulation collective qui se nourrit de la force innovatrice de ses participants. Attention à ne pas fournir un cahier des charges d’une solution déjà imaginée. Cela serait mal vécu par les participants qui se sentiraient bridés.

• Utilisez les résultats de ce Hackathon ! Vous allez obtenir de nombreux projets intéressants, ne les mettez pas au fond d'un tiroir en attendant qu'une occasion se présente pour les utiliser. Il est important de prévoir dès le début ce que vous allez faire de ces projets. Ainsi vous mettez réellement à profit cet événement et vous valorisez le travail des participants.

Et vous, quand est-ce que vous organisez le vôtre ?

ChallenKers organise et anime des Hackathons et ateliers d'innovation pour vous permettre d'innover efficacement et pertinemment grâce à l'intelligence collective. Nous proposons une méthode progressive et ludique qui met en confiance les participants et les soutient dans le développement de projets structurés et répondant aux enjeux du marché.

Pour cela nous nous appuyons sur :

• La création d'événements sur mesure, adaptés à votre entreprise, à votre culture et à vos objectifs. Nous construisons avec vous et pour vous l'ensemble de l'événement de A à Z.

• Une méthode testée et approuvée par nos clients basée sur une diversité forte des profils, un accompagnement progressif dans les différentes phases de développement d'un projet de l'idéation au pitch. Notre équipe de Team Managers et de Coachs certifiés accompagnent et encadrent les participants dans cette aventure.

• Nous utilisons notre plateforme ChallenKers à trois dimensions : collaboration, pédagogie et documentation. Ainsi les équipes communiquent mieux et collaborent de manière fluide en présentiel ou à distance. La dimension pédagogique permet de proposer des supports méthodologiques et un accompagnement des équipes en complément de celui apporté par les Team Managers et les Coachs. Tous les projets développés pendant votre Hackathon sont documentés afin d'en garder la trace pour pouvoir facilement les réutiliser.

• Nous accompagnons les projets prometteurs post-Hackathon. Parce que les projets développés sont de qualité mais que le quotidien reprend également très vite ses droits, les entreprises ont souvent du mal à concrétiser les projets les plus prometteurs. Pour assurer que ces beaux projets voient le jour, nous proposons des programmes d'accélération et de mentoring. Ainsi nous assurons un suivi de proximité des projets afin qu'ils puissent se concrétiser.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.challenKers.com, ou contactez ChallenKers par email à contact@challenkers.com ou par téléphone au 09 82 22 68 08.

PHENIX est un nom qui pour nous (fondateurs) à un double sens, car à la fois il illustre parfaitement notre activité, les produits renaissant de leurs cendres, mais aussi représente une renaissance pour nous, suite à notre précédente aventure qui s'est terminée de manière compliquée.

PHENIX est donc pour nous une quête de sens, avec une envie de créer un vrai business, ayant pour finalité de servir l’intérêt général. C'était tout l'enjeu d'ailleurs, construire un modèle économique profitable tout en ayant de l'impact sur le plan social et environnemental.

Aujourd'hui, et ce depuis mars 2014, c’est une présence nationale dans 13 grandes villes, avec plus de 50 personnes luttant au quotidien pour réduire le gaspillage et donner une deuxième vie aux produits de nos clients. Nous sommes là pour faire de la poubelle l'exception, avec aujourd'hui plus de 4.000 tonnes de déchets évités et plus de 6 millions de repas distribués via nos associations partenaires.

En gros nous sommes aujourd'hui un hub d'interconnexion entre nos clients et les différentes filières de valorisation, notamment concernant le don aux associations, qui fait partie de l' ADN de PHENIX, mais pas uniquement.

En effet, nous travaillons à vider les poubelles de nos clients, et, si le don est une priorité pour nous, nous intervenons aussi sur des produits que l’on ne peut plus donner, alimentaire ou non.

Je pense donc que la force de PHENIX c'est de proposer constamment à ses clients de nouveaux services, d'innover dans un monde où les flux étaient plutôt figés : Je sors mes produits du rayon, je les mets à la poubelle.

Avec PHENIX, nos clients travaillent avec une multitude d'acteurs et nous transformons leurs déchets en matière première pour des entreprises, associations, ou encore collectifs d'artistes comme Zoo, etc...

Un exemple assez atypique, avec il y a 1 an plus de 1000 cassettes VHS impossible à donner à des associations qui n'en auraient pas eu l'utilité. Nous avons donc trouvé des stylistes qui fabriquaient des vêtements à partir de bande vidéo.

On voit bien dans cet exemple que pour eux les cassettes étaient une vraie matière première, qu'ils ont pu récupérer à moindre frais, évitant à notre client de payer des coûts de destruction, et lui permettant de donner une belle seconde vie à ses produits.

Mais un des succès de PHENIX, c'est d'avoir su percer dans le monde de la distribution sans en être issu, avec en plus un modèle de fonctionnement assez atypique pour le milieu.

Aujourd'hui, nous sommes une entreprise solide et reconnue, qui connait une forte croissance.

Mais le plus gros succès pour moi, en tant qu'entrepreneur, c'est d'avoir su fédérer et regrouper une équipe hétérogène autour d'une même cause et avec une dynamique incroyable.

On met souvent en avant les co-fondateurs de telle ou telle start-up, et on valorise souvent les boites par leur CA ou leurs perspectives, mais la vraie valeur d'une start-up, ce sont les femmes et les hommes qu'il y a derrière, « SansEuxOnestRien ».

Et dans l'avenir comment je vois PHENIX ?

Pour moi on est amené à remplacer des acteurs comme Véolia/SUEZ sur la partie déchet, et à les embarquer avec nous dans la dynamique de l'économie circulaire. C'est ambitieux, mais réaliste, après tout c'est fini l'époque où les gros mangent les petits, on est à l'époque où les rapides mangent les lents.

Baptiste Corval - Co-Fondateur

www.wearephenix.com

Les machines industrielles et l'industrie 4.0

Le marché des machines industrielles, de base très traditionnel, se transforme en un domaine complètement connecté et numérisé.

L’industrie classique est en train d'évoluer vers un secteur complètement connecté, c’est ce que l’on appelle l’industrie 4.0 (ou IIOT pour Industrial internet of things). Ces changements sont récents, créant une nouvelle dynamique de marché, grâce à de nouvelles innovations. L’usine connecté sera entièrement numérisée. Toutes les composantes de l’usine du futur seront connectées et échangeront des informations et données afin d'améliorer la productivité et la flexibilité.

Le marché des machines, un marché conservateur...de base

Jusqu'à récemment, le marché des machines industrielles était très classique : des marques bien établies (Mazak, DMG, Trump, Lectra par exemple ), une offre qui s'axe beaucoup sur la proximité entre vendeurs et acheteurs et des innovations mineures…

Le secteur n’a guère évolué depuis les dernières années, notamment parce que même les vieilles machines sont toujours très efficaces et très prisées par les vendeurs.

Le premier changement majeur au niveau du marché des machines est la méthode d’offre : S’axant auparavant sur des ventes très sédentaires, le secteur est en train de devenir complètement digital, avec l’apparition des places de marchés Internet, ou les acheteurs et vendeurs peuvent vendre leurs machines d’occasion. Les avantages sont nombreux : un plus grand catalogue (parfois plusieurs dizaines de milliers de machines), plus de barrières physiques, gain de temps et d’argent. Exapro (lien vers (  https://www.exapro.fr/    // ) est une de ces places de marché. De plus, la crise économique a rendu les cycles de production instable, il y a donc un réel besoin en équipements d’occasion.

Des machines qui surfent sur la vague industrie 4.0

Les equipements industriels sont en pleine mutation avec l'émergence de l’usine connectée, que l’on caractérise par l'interconnection de tout le processus de production d’une usine. Toutes les composantes de cette nouvelle usine échangent des informations afin d’avoir une production en temps réel. Il est possible d’anticiper les problèmes et risques et aussi d’adapter les stocks et la production.

Les machines industrielles sont désormais totalement intégrées dans ce concept d’Industrie 4.0, principalement grâce à ces nouvelles machines connectées et CNC (computer numerical control). Ces machines permettent une production plus rapide, sont plus faciles à utiliser et sont adaptables en quelques réglages.

Les données recueillies (que l’on appelle Big Data) permettent d’analyser les cycles de production, la vitesse et donc d’effectuer les modifications nécessaires en fonction de ces données.

But typique d’une machine connectée.

- Anticiper les risques (panne, sécurité, blocage dans la production…)

- Pré-visualisation d’un cycle de production

- Traçabilité du produit

- Optimisation automatique de l'énergie consommée par la machine

- Adapté en temps réel la production en fonction des data collectées par la machine

Le constructeur DMG Mori a par exemple développé une machine qui fournit en temps réel des graphiques sur différentes statistiques de production.

Où en est la France ?

La France a longtemps accusé un retard dans ce domaine par rapport à la concurrence Européenne. Rappelons que la France est en processus de désindustrialisation au profit du tertiaire. Les Allemands (historiquement leader en Europe pour les machines outils) sont déjà très avancés sur ce sujet : les industriels ont investi 11 milliards d’euros entre 2014 et 2020 pour développer ce secteur. L’Italie et l’Angleterre ont suivi avec les programmes Fabrica del futuro et High Value Manufacturing.

La France a suivi tardivement avec le projet “Industrie du futur” début 2015. Emmanuel Macron avait déploré le retard francais en 2014. "On se retrouve aujourd'hui avec cinq fois moins de robots en France qu'en Allemagne, deux fois moins qu'en Italie". Mais depuis, les choses bougent dans le bon sens : 5 milliards d’euros ont été mobilisés (pour 2015) pour développer ce secteur. L’objectif étant de présenter 15 usines intelligentes d’ici début 2017 mais aussi de développer les PME du secteur.