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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

« Une solution de maintenance prédictive sans ajout de nouveaux capteurs »
Une réalisation INRIA & DiagRAMS

Par Christophe BIERNACKI, Responsable équipe de recherche MODAL INRIA
Margot CORREARD, co-fondatrice DiagRAMS Technologies (Start-up INRIA)

Aujourd’hui, une masse considérable de données liées à la production est contenue dans chaque machine industrielle; mais elles sont encore sous exploitées. La maintenance prédictive pour une surveillance globale du parc de machines dans l’usine sans ajouter de nouveaux capteurs : c’est ce que propose DiagRAMS Technologies, une spin-off Inria issue des travaux de recherche de l’équipe Modal, spécialisée en data science pour données complexes. Nos algorithmes de Machine Learning permettent en effet de monitorer en temps réel l’état de fonctionnement des machines, d’anticiper les pannes et les dysfonctionnements à partir des données existantes dans l'usine.

Biographie : Après plusieurs années chez Inria en charge du transfert de technologies, Margot CORREARD décide de créer DiagRAMS Technologies, une start-up issue des derniers travaux de recherche de l’équipe MODAL. Margot a une double culture commerciale et partenariats R&D, elle a travaillé pour la commission européenne avant de rejoindre le monde de la recherche.
Biographie : Christophe Biernacki est Professeur de statistique à l’Université de Lille. Il est responsable scientifique de l’équipe de recherche Modal chez Inria et directeur scientifique du centre de recherche Inria Lille. Sa recherche est focalisée sur la classification non supervisée à base de modèles probabilistes. Son objectif est de traiter dans ce cadre rigoureux les données dites complexes, mais prédominantes aujourd’hui, que représentent la volumétrie (dont la grande dimension), la perte d’information (données manquantes, données incertaines) et l’hétérogénéité des attributs (mélange de données continues et catégorielles par exemple). Il est également impliqué dans le développement de logiciels (Mixmod, Mixtcomp) qui permettent de rendre accessible ces outils issus de la recherche au plus grand nombre.

 

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Jean-Pascal JEGU
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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