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260 heures économisées grâce à Claude Code : comment nous avons réduit la durée de l’audit, de la mise à niveau et des tests de sécurité d’un système de type BMS de 7 à 6 mois

Découvrez comment nous avons utilisé l’IA pour moderniser un système legacy et renforcer sa sécurité. Réduction du temps de réalisation de 25 à 30 %, économie de 260 heures de travail et élimination de 87 vulnérabilités de sécurité dans le système BMS.

Comment une seule mise en œuvre de la réalité augmentée a permis d’éviter les coûts d’une équipe d’ingénierie internationale

Grâce à la mise en place du module d’assistance à distance en réalité augmentée, basé sur la plateforme nsFlow et les lunettes connectées RealWear, le client a pu lancer une nouvelle ligne de production sans la présence physique des ingénieurs. Cette solution a permis de réduire les coûts de déplacement et les temps d’arrêt, tout en améliorant la précision et la sécurité sur le site de production.

Optimisation de la recharge des VE avec l’IA – Des livraisons du dernier kilomètre plus efficaces

Grâce à l’utilisation d’un moteur d’optimisation spécialisé basé sur l’IA, le client a pu planifier avec précision la recharge de sa flotte de véhicules électriques dans des conditions opérationnelles variables. La modélisation flexible des objectifs (réduction des coûts ou des émissions de CO₂) et la réactivité du système ont permis une meilleure utilisation de l’infrastructure, une réduction des coûts et une amélioration de l’efficacité.

Optimisation de la flotte et fidélisation client dans la mobilité partagée grâce à l’analyse des données de géolocalisation

Un projet analytique complet réalisé pour un opérateur de plateforme de mobilité partagée. L’objectif était d’améliorer l’efficacité de l’utilisation de la flotte et la fidélisation des clients à l’aide de l’analyse des données de géolocalisation et de la segmentation des utilisateurs.

Utilisation de l’IA/ML pour l’identification des souches bactériennes à partir des motifs de Fresnel

Le système développé a réduit le temps d’identification des bactéries de 7 jours à moins de 24 heures et a atteint une précision supérieure à 96 %, confirmée par un laboratoire certifié ISO. La solution est non invasive, économique et entièrement automatisée.

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