Démonstrateur — Assistant Opérations en langage naturel

LE PROBLÈME

Quand une ligne s'arrête, l'information existe déjà — elle est simplement éclatée entre le MES, l'Historian et la base de déviations. Un responsable de ligne passe une vingtaine de minutes à naviguer entre trois interfaces, avec trois logiques de recherche différentes, pour reconstituer ce qui s'est passé. Pendant ce temps la ligne est à l'arrêt, et certaines déviations restent ouvertes plusieurs jours faute d'avoir été comprises assez vite.

Les solutions d'IA conversationnelle du marché résolvent l'accès mais créent deux problèmes rédhibitoires en environnement réglementé : les données de production transitent par des services externes, et rien ne permet de justifier l'origine d'une réponse devant un auditeur.

LA SOLUTION

Une interface d'interrogation en langage naturel connectée en lecture seule aux trois systèmes. La question se pose comme on la poserait à un collègue — « pourquoi la ligne 4 est arrêtée ? » — et la réponse arrive avec ses sources affichées à l'écran : alarmes concernées, lots impactés, déviations ouvertes rattachées.

Deux partis pris structurent l'architecture. Le modèle est déployé sur l'infrastructure du site, containerisé : aucune donnée de production ne quitte le système d'information, aucun appel vers un service externe. Et chaque interrogation alimente un journal d'audit horodaté, consultable directement dans l'interface — ce qui transforme la traçabilité d'une contrainte en démonstration.

Le démonstrateur tourne sur un jeu de données simulé reproduisant un environnement de production. Il est conçu pour être rejoué sur les données réelles d'un site en deux semaines.