De la maintenance corrective à la maintenance prédictive grâce à l’IA

Comment passer d’une maintenance corrective à une maintenance prédictive, stratégique et optimisée grâce à l’IA ? C’est à cette question que répond le nouveau livre blanc « L’IA au service de la maintenance : enjeux, opportunités et cas concrets » de CARL Berger-Levrault, fruit d’une collaboration étroite entre nos experts métier et ceux de la Direction de la Recherche et de l’Innovation Technologique, en lien avec l’Inria et le CNRS.

Dans un contexte où la gestion de la maintenance devient stratégique dans tous les secteurs d’activité – collectivités et administrations, santé, industrie, etc. – l’intelligence artificielle devient un levier de performance durable qui permet :

  • des interventions plus efficaces et ciblées,
  • une meilleure anticipation des défaillances,
  • l’optimisation continue des ressources.

Grâce à une méthodologie en 6 étapes, ce guide vous accompagne dans la réussite d’un projet d’IA appliqué à la maintenance industrielle. Il illustre les cas concrets, les gains mesurables et les perspectives d’avenir qu’offre l’intelligence artificielle dans ce domaine clé.

Ce guide s’adresse aux décideurs, responsables maintenance, DSI et directions métiers qui veulent aligner innovation technologique et réalité de terrain avec méthode, rigueur et impact.

 

Sommaire

4 Introduction

  • Qui sommes-nous ?
  • La gestion des assets, un enjeu stratégique

8 Synthèse exécutive

11 Les enjeux de la maintenance augmentée par l’IA : pourquoi investir dans l’IA ?

16 Applications concrètes et cas d’usage :
maintenance prédictive, automatisation, compagnon de maintenance

26 Retour sur investissement et impact économique :
ROI, études de cas, chiffres clés

34 Focus technique :
évolution et fondements de l’intelligence artificielle

41 Défis d’implémentation :
garantir l’efficacité et la conformité de l’IA

46 Guide pratique de mise en œuvre :
étapes et bonnes pratiques

53 Conclusion et perspectives :
vision d’avenir et recommandations

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