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La couche d'intelligence qui vient se superposer à chaque signal d'IoT.
IoT génère les données. L'IA les transforme en décisions. TRACIO Conçoit la couche d'IA appliquée qui repose sur votre parc de capteurs — inférence en périphérie, détection d'anomalies, fusion de capteurs par vision par ordinateur, maintenance prédictive et copilotes opérationnels LLM — construite sur PyTorch, TensorFlow, NVIDIA, Hailo et Google Coral Silicon, déployée sur Azure ML, AWS SageMaker et Edge Impulse.
Six domaines où l'IA change la donne opérationnelle.
IoT sans intelligence, ce n'est qu'une plomberie coûteuse. Voici les couches qu'TRACIO conçoit et fournit.
Modèles de déplacement et dérive de séjour
Des modèles non supervisés qui apprennent le rythme normal d’ un équipement, d’une personne ou d’un flux de travail — et signalent les écarts en temps réel. Détecte les équipements perdus, les blocages de travail, les fraudes et les dérives de processus avant qu’ils n’apparaissent dans un rapport KPI.
Modèles de séries chronologiques basés sur les données des capteurs de vibration, thermiques et acoustiques
Modèles de séries chronologiques basés sur les données des capteurs d'IIoT prédisant les pannes 7 à 90 jours à l'avance. Intégrés au GMAO afin que les ordres de travail soient émis avant les temps d'arrêt, et non après.
Fusion de capteurs
Modèles de vision croisés avec l'UWB et le positionnement parBLE pour une identification au centimètre près de qui fait quoi et où — prévention des FOD, attestation d' hygiène des mains, conformité aux EPI.
Inférence sur appareil
Modèles quantifiés et déployés en périphérie sur Hailo, NVIDIA Jetson, Google Coral, Edge Impulse et des microcontrôleurs de type STM32. Décisions prises au niveau du capteur — pas de latence aller-retour, pas de coût de sortie du cloud.
Assistants en langage naturel et autonomes
assistants augmentés par la recherche sur votre historique d'événements spatiaux, vos journaux de bons de travail et vos procédures opérationnelles standard. Les opérateurs demandent « où la jauge a-t-elle été calibrée pour la dernière fois ? » et obtiennent une réponse étayée, pas un simple résultat de recherche.
Modélisation de scénarios hypothétiques
Des données réelles de mouvement et de processus alimentent des simulations de jumeaux numériques sur NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator ou Azure Digital Twins. Testez la configuration, la dotation en personnel et les changements de processus in silico avant d'engager des dépenses d'investissement.
La pile sur laquelle nous déployons.
Frameworks
PyTorch, TensorFlow / Keras, ONNX, scikit-learn, XGBoost, Hugging Face Transformers, LangChain / LlamaIndex pour RAG, Ray pour l'entraînement distribué.
Silicium de périphérie
NVIDIA Jetson (Nano, Orin, AGX), Hailo-8 / Hailo-15, Google Coral TPU, Intel Movidius Myriad, Qualcomm QCS6490, microcontrôleurs STM32 avec Cube.AI, pipelines Edge Impulse pour Cortex-M.
Cloud et MLOps
Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Vertex AI, Databricks, MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML pour le service, Modal / RunPod pour le calcul en rafale.
Modèles LLM / de base
Anthropic Claude, la famille OpenAI GPT-4, Llama 3, Mistral, Gemini, Cohere — évalués par rapport à vos contraintes de latence, de coût et de localisation des données.
Données et streaming
Kafka, Pulsar, Flink, Kinesis, Materialize, ksqlDB, Delta Lake, Iceberg — l'épine dorsale qui alimente les pipelines d'inférence en temps réel.
Jumeau numérique
NVIDIA Omniverse, Siemens Xcelerator, Azure Digital Twins, AnyLogic, Unity Industrial Collection, Unreal Engine pour la visualisation.