Un modèle de machine learning n'a de valeur que s'il tourne en production, sur vos équipements, tous les jours. OIAnalytics vous permet de passer du modèle à son déploiement à grande échelle.
Ce que fait l'exécution de modèles Python
OIAnalytics exécute vos programmes Python directement dans la plateforme. Ils lisent les séries temporelles, lots, événements et fichiers, puis écrivent leurs résultats comme de nouvelles données, aussitôt disponibles dans l'ensemble des applications de la solution (tableaux de bord, contrôles, alertes…).
Cas d'usage typiques : détection d'anomalies, qualité prédictive, recommandation de consignes pour atteindre une cible qualité, prévision de consommation…
Ce que vous y gagnez
Du prototype à la production sans projet IT : pas d'infrastructure à monter, d'ordonnanceur à gérer ni de connecteurs à écrire.
Des résultats utiles immédiatement : scores d'anomalie ou qualité prédite s'affichent dans les tableaux de bord et déclenchent des alertes.
Un déploiement à l'échelle : un modèle développé une fois surveille autant d'équipements que nécessaire (par exemple 10 échangeurs avec 10 instances).
Une liberté totale de modélisation : mécanistes, ARIMA/SARIMA, régressions, arbres, forêts aléatoires, XGBoost, SVM, réseaux de neurones, deep learning, calcul scientifique, optimisation, recherche opérationnelle…
Caractéristiques clés
Exécution isolée dans un conteneur Docker sur une architecture de calcul auto-scalable ; déclenchement planifié (CRON), manuel ou à l'arrivée d'un fichier.
Nombreuses bibliothèques Python disponibles (pandas, NumPy, scikit-learn, Keras, PyTorch…), déclarées à la configuration.
Paramètres gérés sur trois niveaux : dans le code, au niveau du modèle (partagés par toutes les instances) ou par instance.
Supervision des exécutions : historique filtrable et rapport détaillé (logs, erreurs, données d'entrée et de sortie).
Génération automatique des instances par type d'asset : rattachez un modèle à un type d'équipement et chaque nouvel équipement reçoit son instance, avec ses propres paramètres et fichiers (par exemple, ses poids entraînés).
Qualité de modèle sous contrôle : les indicateurs de qualité calculés à chaque exécution peuvent déclencher alertes, événements ou ré-entraînement automatique.
Marketplace de modèles : partagez un modèle en privé, avec une sélection de plateformes ou publiquement, et réutilisez ceux d'Optimistik et de ses partenaires sans dupliquer le code.
Développement assisté par IA dans l'AI Notebook, un environnement de type Jupyter connecté à vos données.
