Les algorithmes en milieu industriel (2 sur 2)

Suite de notre article sur les big datas en milieu industriel. Véritable révolution dans une société en pleine évolution, les big datas, comme nous l’avons dit,  ont investi des secteurs a priori peu enclin au bouleversement technologique. Pour ainsi clore cette thématique, nous verrons aujourd’hui comment cette révolution a permis à des acteurs à dimension internationale et fleurons de leurs économies respectives (SNCF et Général Electrics notamment), de revoir même leur business model.

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Les big datas vecteurs de big business : le cas GE

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Quand on évoque les bouleversements provoqués par les big datas, on ne se limite pas aux seuls changements technologiques, puisque les transformations vont beaucoup plus loin. Prenons l’exemple du géant américain General Electric. Cet industriel ne se contente plus de produire des réacteurs ou de l’énergie, mais propose depuis le lancement de sa plateforme de datas Predix, des solutions intelligentes pour votre productivité. En clair, GE élargit son champ d’action, en devenant en quelque sorte votre partenaire stratégique, qui collectera, traitera et analysera des milliards de données, pour vous proposer in fine une solution efficace pour votre maintenance et vos problèmes de panne. L’algorithme, sur la base de milliards d’informations traitées, décèlera les points noirs dans la chaîne de production. L’outil va même plus loin, puisqu’il permet de déclencher un signal/action lorsqu’il reconnaîtra un dysfonctionnement. En offrant ce type de services, GE intervient alors comme un partenaire incontournable pour la société cliente, aux vues des nombreux gains que lui procure cette application métier. GE passe ainsi d’une position de fournisseur/producteur, à celui de partenaire stratégique sur le long terme (avec tout ce que cela induit en termes de prestations d’installation, de formation, de surveillance…). Nous sommes bien dans un changement de paradigme économique, qui se traduit également par une évolution du Business Model.

Les big datas vecteurs de qualité : le cas SNCF

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Dans un registre économique un peu différent de celui de GE, la SNCF a lancé un vaste projet de digitalisation de ses infrastructures, et ce, à différents niveaux. L’antique société de chemins de fer française a ainsi investi dans le data pour tenter d’améliorer les flux de passagers, en anticipant les pannes grâce à un programme de machine learning.  Cela permettra de prévoir les lieux de panne les plus fréquents, pour pouvoir déployer à l’avance des équipes d’intervention dans des lieux à «  risques ».

Autre stratégie, autre décor : la SNCF n’oublie pas aussi sa mue marketing. Ainsi, la société mise sur les datas pour l’amélioration et l’optimisation de ses gares pour le client, en jouant sur l’expérience utilisateur. Comment se comportent les passagers en gare ? Quel est leur trajet ? Où ont-ils l’habitude de se consommer ? A travers cette batterie d’informations collectées et traitées, la SNCF pourra rénover ses gares (plus de 3000 en France), et les adapter aux nouveaux besoins de ses usagers. Sclérosée la SNCF ?

HadjKhelil

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