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Forum TERATEC 2019
Mercredi 12 juin - Ateliers techniques

Atelier 5 - de 14h00 à 17h30
Machine learning & Maintenance prédictive
Présidé par Erick JONQUIERE, AFNet et Jean-Laurent PHILIPPE, Intel

« L’apprentissage automatique au service de la gestion d’intégrité des parties sous pression »
Un témoignage in situ du Bureau Véritas

Par Michel-Ange CAMHI, Group Chief Data Officer, Bureau Veritas.

Les parties sous pression sont un élément clé de l’intégrité de nombreuses installations industrielles : leur inspection et leur maintenance requiert le plus souvent un arrêt de l’installation en question, mais la fuite ou la rupture de l’une d’entre elles peut avoir des conséquences graves sur l’ensemble de l’installation. L’anticipation de leur dégradation, et donc l’optimisation de leur maintenance sont des enjeux majeurs de la gestion industrielle.

Dans ce contexte, quelle place pour l’intelligence artificielle, et plus précisément l’apprentissage automatique (Machine Learning) ?

Nous exposerons un retour d’expérience sur un cas d’application réel sur les parties sous pression de centrales à charbon.

Biographie : Michel-Ange Camhi est Chief Data Officer du groupe Bureau Veritas, en charge de la stratégie de valorisation des données pour l’ensemble des activités du groupe. Diplômé de l’Ecole Centrale de Lille en 1998 (option Automatique), il a passé 18 ans chez Worldline, menant notamment une équipe de R&D sur les services mobiles et l’IA, ainsi que le business développement du groupe, avant de rejoindre l’équipe de transformation digitale de Bureau Veritas.

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Tél : +33 (0)9 70 65 02 10 - Mob.: +33 (0)6 11 44 49 59
jean-pascal.jegu@teratec.fr
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