Help Desk pour l’usine – Assistance intelligente à la maintenance basée sur l’IA et le savoir-faire de terrain

Pour répondre aux besoins du client, nous avons développé OEE Booster – un système Help Desk intelligent basé sur l’IA, conçu pour soutenir la maintenance et faciliter le travail quotidien des équipes techniques.

OEE Booster repose sur une architecture de type Retrieval-Augmented Generation (RAG). Le système ne génère pas de réponses aléatoires, mais explore des documents, des tickets et d’autres ressources validées, puis formule des réponses aux questions posées en indiquant des sources concrètes sur lesquelles il s’appuie, comme des fichiers PDF, des tickets ou des journaux système. Grâce à l’utilisation de modèles de langage de grande taille (LLM), les réponses sont précises et contextuellement pertinentes.

Le système ne remplace pas les outils existants tels que les systèmes ERP, MES ou CMMS. Il fournit une couche intelligente permettant d’accéder aux connaissances disponibles dans ces systèmes et de les exploiter, en réunissant les informations provenant de multiples sources au sein d’un point d’accès unique.

Le déploiement a commencé par un projet pilote portant sur un atelier de production sélectionné et sur certains types de machines. Cette approche a permis de valider rapidement la valeur de la solution avant de lancer un déploiement à grande échelle. En l’espace de dix-huit mois, le projet a été étendu à l’ensemble du site de production. Aujourd’hui, le système est utilisé quotidiennement aussi bien par les opérateurs que par les ingénieurs de maintenance.

Fonctionnalités clés du système

• Recherche de documentation du fabricant
  L’utilisateur n’a pas besoin de connaître la structure des fichiers ni le nom du dossier – une simple question en langage naturel suffit. Un système basé sur RAG localise la section pertinente d’un manuel ou d’un schéma technique. Les formats pris en charge comprennent les fichiers PDF, Word, Excel, les fichiers texte, les procédures exportées ainsi que les documents numérisés et les images grâce à une fonction OCR intégrée. Un opérateur peut, par exemple, demander : « Quelles sont les étapes à suivre avant de nettoyer cette machine selon la SOP ? » et recevoir immédiatement une réponse accompagnée d’une référence au document correspondant.
• Base de tickets
  Tous les incidents précédents et leurs solutions sont centralisés au même endroit, prêts à être réutilisés. Les cas historiques et les enseignements tirés des incidents peuvent être enrichis en continu. Ils constituent ainsi une base de connaissances en constante évolution, regroupant des solutions éprouvées.
• Intégration de multiples sources
  OEE Booster, basé sur l’architecture RAG, regroupe la documentation, les fichiers des dépôts, les messages de service, les checklists et les logs – sans recherche manuelle. L’intégration avec SharePoint, un DMS, un CMMS et d’autres systèmes internes de l’entreprise est possible. Les nouveaux documents sont indexés automatiquement et les versions précédentes sont remplacées dès qu’un fichier mis à jour est importé.
• Support multishift sans barrière
  Un système basé sur RAG est disponible à tout moment, sur chaque poste de travail – et chaque utilisateur accède à la même base de connaissances, toujours à jour. Chaque équipe dispose d’un accès immédiat à l’historique des interventions de l’équipe précédente. Les requêtes peuvent être formulées dans n’importe quelle langue. Le système répond dans la langue préférée de l’utilisateur, même si la documentation d’origine est rédigée dans une autre langue.
• Déploiement sécurisé et contrôle qualité
  OEE Booster fonctionne dans un « contexte restreint » – il ne traite que les données fournies par le client et ne génère pas de réponses hors de cette base de connaissances validée. Le système fonctionne soit dans un environnement cloud privé dont l’infrastructure est hébergée en Europe, soit en mode on-premise, selon les exigences de l’organisation.
• Accès basé sur les rôles
  Des vues et des droits d’accès distincts peuvent être configurés pour les ingénieurs de maintenance, les techniciens de maintenance et les opérateurs. Il est également possible de créer des assistants IA dédiés à différents postes ou lignes de production. Les ingénieurs de maintenance reçoivent des réponses concises et techniques, tandis que les opérateurs obtiennent des réponses plus détaillées, rédigées dans un langage clair et sans jargon inutile.