
Références clients
Poste de travail augmenté par l'IA pour l'industrie aéronautique
Depuis 1959, Anjos Ventilation est une entreprise familiale spécialisée dans la conception et la fabrication de systèmes de ventilation pour le bâtiment.
À la suite d’un diagnostic data/IA, Anjos a mis en lumière un besoin crucial : valoriser son savoir-faire tout en facilitant sa transmission entre les équipes. Ce défi est devenu une priorité face au départ de plusieurs experts métiers, rendant encore plus difficile le partage de ce savoir essentiel avec les nouvelles recrues.
Pour répondre à ces enjeux, nous avons développé une application dotée d’IA, capable de capter, structurer et restituer des connaissances et bonnes pratiques de manière intuitive et instantanée. Cette solution rompt avec les méthodes traditionnelles de gestion du savoir, souvent basées sur un système de tags.
Simplement à l’aide d’un téléphone, vous pouvez enregistrer vos connaissances et bonnes pratiques à l’oral, à l’écrit ou par vidéo, ce qui rend la solution adaptable à tous les métiers de l’entreprise. Les fiches de connaissances sont automatiquement et instantanément structurées sous forme de synthèses organisées en parties et sous-parties. Lorsque vous avez besoin de chercher une information, il vous suffit de poser une question naturellement, par audio ou écrit, via un chatbot conversationnel.
Par exemple, lorsqu’une pièce installée depuis plusieurs années est renvoyée à Anjos Ventilation en raison d’un bruit anormal difficilement identifiable, le technicien peut simplement questionner notre application à l’oral : « L’unité de ventilation HE 328 fait un bruit métallique intermittent, et le débit d'air semble réduit. Quelles peuvent être les causes possibles, et quelles étapes de diagnostic dois-je suivre ? »
Pour une prise en main rapide, Anjos Ventilation a également intégré une option permettant d’ajouter une base de connaissances existante, évitant ainsi d’attendre la création de nouvelles fiches pour accéder aux informations souhaitées.
Pour cette phase, nous utilisons une combinaison de modèles de speech-to-text et d’un LLM (Large Language Model). Le speech-to-text permet de transcrire les audios en texte, tandis que le LLM reformule, corrige et structure automatiquement les informations afin de créer une fiche de connaissances claire et utilisable.
Cette fonctionnalité repose sur des techniques de NLP (Natural Language Processing), plus précisément sur un LLM intégré dans une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cela permet de comprendre les questions posées en langage naturel, d’identifier les informations pertinentes et de générer une réponse précise.
Nous utilisons un service de machine learning avancé qui analyse automatiquement les documents numérisés. Ce service extrait le texte, y compris l’écriture manuscrite, ainsi que les éléments de mise en page et les données structurées, afin de les rendre exploitables pour la recherche et l’interrogation.
Technologie IA utilisée : modèles speech-to-text, LLM (Large Language Model), NLP (Natural Language Processing), RAG (Retrieval-Augmented Generation)
« Nous avons obtenu un gain de productivité immédiat et un gain en rétention de connaissances multiplié par un facteur x 10. » — Sacha Barbarin, Responsable Export, Anjos Ventilation
« Si on avait voulu adopter une démarche plus classique, ce qu’on aurait fait, ce serait par exemple une formation en e-learning. Ça nous aurait certainement coûté plus cher que la solution qu’on a développée avec Araïko, et ça aurait aussi pris beaucoup plus de temps, tout en étant moins efficace. » — Sacha Barbarin, Responsable Export, Anjos Ventilation
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