Explorer, analyser et exploiter vos données industrielles ne devrait pas exiger d'être expert en Python. AI Notebook associe un environnement de développement Python à un agent IA qui connaît vos données et leur contexte, pour passer d'une question à un résultat vérifiable.
Ce que fait AI Notebook
AI Notebook est un environnement de développement Python intégré à OIAnalytics. Il donne un accès direct à toutes les données contextualisées et aux objets de la plateforme, dans la limite des droits de l'utilisateur.
Son agent IA vous permet de travailler en langage naturel : pour chaque demande, il propose un plan d'analyse ou de développement, l'exécute pas à pas en Python et ajuste sa stratégie en fonction des résultats de chaque étape. Ses usages sont nombreux :
Exploration de données, analyses statistiques et analyses avancées en langage naturel.
Traitement avancé des données avec des modèles physiques, thermodynamiques…
Développement de modèles de machine learning à déployer dans OIAnalytics.
Configuration automatisée de la plateforme.
Tout traitement possible avec le langage Python et ses bibliothèques : une infinité de possibilités.
Ce que vous y gagnez
Des réponses sur vos propres données en posant des questions en langage naturel : posez une question, obtenez une analyse, un graphique ou un modèle.
Des experts métier plus autonomes : nul besoin de maîtriser Python pour mener à bien une analyse avancée.
Des data scientists plus productifs : exploration, nettoyage et modélisation accélérés par l'agent, puis déployés en production dans la même plateforme.
Des résultats vérifiables : chaque étape est du code Python visible, que l'utilisateur peut relire, modifier, réexécuter et auditer.
Caractéristiques clés
Un agent qui connaît votre usine : il a accès à la configuration de la solution (noms des données, contexte, structure des lots, assets…) et à la documentation de la solution, là où un assistant générique ignore tout de vos données.
Un raisonnement itératif : plan d'analyse, exécution, lecture des résultats et ajustement, étape par étape.
Une approche hybride IA générative + Python : le langage naturel pour dialoguer, du code exécuté pour calculer, gage de fiabilité et d'explicabilité.
Du notebook à la production : les modèles développés se déploient directement via l'exécution de modèles Python.
Accès direct aux données et objets de la plateforme via l'API, sans extraction.
Gestion des droits d'accès et partage des notebooks ; l'agent ne voit que les données auxquelles l'utilisateur a accès.
