Utiliser l’IA et la reconnaissance d’image pour faciliter les contraintes terrain !

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Dans un premier temps avec une accélération du transfert Learning. Ensuite un temps de latence car le technicien doit aussi s’adapter à l’utilisation de cet outil. Mais c’est aussi la gestion d’un grand volume de photos tout en fournissant un environnement et une bonne documentation. Et enfin l’intégration dans le SI legacy.
L'enjeu est de mettre en place cette application, et de prendre en compte les problématiques du technicien.
L’adoption et la transformation des métiers de l’intervention
Il faut faire découvrir l’application aux techniciens , sans leur imposer l’utilisation. L’utilisateur est au centre, en réduisant le pool de technicien pour des tests tout au long du cycle produit. Et enfin proposer l’adoption pour que les techniciens soient de plus en plus à l’aise avec cet outil.
Cela a été développé pendant plusieurs mois, en prenant en compte les problèmes et les tâches des techniciens et tout en leur donnant l’envie d’utiliser ce projet.
Quelques chiffres :
- 9 mois de développement de l’application du début jusqu’à la fin.
- Déployer ce projet sur un total de 10 000 techniciens
- 15 modèles de détections de malfaçons en production.
L’application qu’on a construit qui s’intègre parfaitement dans le parcours du technicien de bout en bout
- Vincent Luciani, co-founder & CEO chez Artefact
Rédacteur : Louise Bouvier-Berthet
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