labs@atheron:~/industries/manufacturing/ai$ train agent --grounded

IA en fabrication

Vision qualité et agents de maintenance sur vos données.

En usine, l’IA mérite sa place dans deux tâches : voir les défauts qu’une personne fatiguée laisse passer, et trouver la réponse dans mille pages de manuels. Les deux donnent les meilleurs résultats avec des modèles entraînés ou ancrés sur vos propres données, souvent sur votre propre matériel.

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// ce qui compte ici

Ce qui change dans ce secteur.

Vos images ne quittent jamais l’usine

Un modèle de vision peut rouler sur un serveur GPU dans l’usine. Nous comparons l’achat et la location, et l’estimation montre quand l’achat devient rentable.

Mesuré avant la mise en service

Chaque modèle est évalué sur un jeu réservé de vos images ou questions étiquetées, et ce score est une barrière : rien n’est livré sous le seuil convenu.

L’humain reste dans la boucle

Le modèle signale, une personne confirme. Les renversements sont consignés et deviennent les prochaines données d’entraînement.

Des réponses avec leur source

Un assistant de maintenance cite la page du manuel ou le bon de travail derrière chaque réponse, pour qu’un technicien puisse vérifier avant d’agir.

// exemples de projets

Exemples chiffrés pour ce service.

Chacun est hypothétique, présenté comme tel et chiffré en direct à partir de notre grille tarifaire. Ouvrez-le dans l’estimateur et adaptez-le.

Exemple de projetApplication webIALLM sur mesure

Contrôle qualité par vision

Hypothétique. Ni un client ni un résultat.

// Le problème

Les défauts de surface sont repérés par une personne en bout de ligne, qui en échappe et ne suit pas la cadence à pleine vitesse.

// Ce que nous bâtirions

Un modèle de vision sur mesure, affiné à partir des images de l’usine, qui roule sur un serveur GPU sur place pour que les images ne quittent jamais le site, avec un écran de révision pour l’équipe qualité.

// Ce qu’il comprend

Capture d’images au poste, étiquetées par votre équipe qualité dans un outil simple
Un modèle affiné sur vos défauts, mesuré sur un jeu de validation avant la mise en service
Inférence sur un serveur GPU sur place, sans envoi d’images dans le nuage
Une file de révision où l’équipe confirme ou renverse ce que le modèle a signalé
Taux de défauts par ligne, par quart et par lot fournisseur

// Technologies

PyTorch
ONNX Runtime
Python
Next.js
Serveur GPU Lenovo sur place

// estimation

Développement: ≈ 164 000 USD à 249 000 USD, livré en 40 semaines au plus233 400 $ CA à 355 000 $ CA
Hébergement: ≈ 176 USD par mois250 $ CA par mois
Soutien: ≈ 2 500 USD par mois3 565 $ CA par mois
Matériel: ≈ 47 800 USD à 197 000 USD68 000 $ CA à 280 800 $ CA

Les prix dans votre devise sont des estimations au taux du jour de la Banque du Canada. Toute la facturation se fait en CAD ou en USD.

Approche d’IA: LLM sur mesure
Coût d’exploitation du modèle: ≈ 176 USD par mois250 $ CA par mois

Échéancier par étape

Découverte: 2,9 à 3,4 semaines
Données et plan d’évaluation: 0,4 semaine
Maquettes approuvées: 2,4 à 3,9 semaines
Fonctions principales: 1,9 à 3,4 semaines
Développement complet: 1,4 à 2,4 semaines
Entraînement: 8,9 à 15,4 semaines
Tests et corrections: 0,4 semaine
Évaluation et tests adverses: 3,9 à 4,4 semaines
Vérification de traçabilité réussie: 3,9 à 4,4 semaines
Mise en ligne: 0,9 à 1,4 semaine
Production: 0,9 à 1,4 semaine

Hors de notre contrôle, et ajouté au calendrier

Livraison du matériel, après la commande: 2 à 6 semaines

Modalités de paiement

Acompte 20 %: 46 440 $ CA à 70 760 $ CA
Découverte 1,1 %: 2 554,20 $ CA à 3 891,80 $ CA
Données et plan d’évaluation 7,2 %: 16 718,40 $ CA à 25 473,60 $ CA
Maquettes approuvées 1,1 %: 2 554,20 $ CA à 3 891,80 $ CA
Fonctions principales 3,5 %: 8 127 $ CA à 12 383 $ CA
Développement complet 2,3 %: 5 340,60 $ CA à 8 137,40 $ CA
Entraînement 21,7 %: 50 387,40 $ CA à 76 774,60 $ CA
Tests et corrections 1,1 %: 2 554,20 $ CA à 3 891,80 $ CA
Évaluation et tests adverses 14,4 %: 33 436,80 $ CA à 50 947,20 $ CA
Vérification de traçabilité réussie 8,7 %: 20 201,40 $ CA à 30 780,60 $ CA
Mise en ligne 1,1 %: 2 554,20 $ CA à 3 891,80 $ CA
Production 7,8 %: 18 111,60 $ CA à 27 596,40 $ CA
Retenue, 30 jours après la mise en ligne (10 %): 23 220 $ CA à 35 380 $ CA
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: 1 200 $ CA. Facturé d’avance, au coût, en dehors des étapes
Serveur GPU pour l’IA, pour le modèle: 68 000 $ CA à 280 800 $ CA. Facturé d’avance, au coût, en dehors des étapes

Partir de cet exemple

Exemple de projetApplication webIAModèle open source

Assistant sur les manuels d’usine

Hypothétique. Ni un client ni un résultat.

// Le problème

Les techniciens fouillent des centaines de manuels PDF et d’anciens bons de travail pour retrouver comment une panne a été réglée la dernière fois.

// Ce que nous bâtirions

Un assistant qui répond à partir des manuels et de l’historique des bons de travail de l’usine, en citant la page d’origine, bâti sur un modèle open source hébergé dans votre propre compte infonuagique pour que les documents restent à vous.

// Ce qu’il comprend

Manuels, dessins et anciens bons de travail indexés et tenus à jour
Des réponses qui citent la page du manuel ou le bon de travail d’où elles viennent
Des outils pour consulter l’historique d’une machine et ouvrir un bon de travail
Un jeu d’évaluation tiré de vraies questions, exécuté avant chaque changement
Un modèle open source servi sur des GPU loués que vous contrôlez

// Technologies

Llama ou Qwen (open source)
vLLM
PostgreSQL avec pgvector
Next.js
GPU DigitalOcean

// estimation

Développement: ≈ 96 100 USD à 147 000 USD, livré en 22 semaines au plus136 800 $ CA à 209 100 $ CA
Hébergement: ≈ 4 360 USD par mois6 210 $ CA par mois
Soutien: ≈ 1 000 USD par mois1 425 $ CA par mois

Les prix dans votre devise sont des estimations au taux du jour de la Banque du Canada. Toute la facturation se fait en CAD ou en USD.

Approche d’IA: Modèle open source
Coût d’exploitation du modèle: ≈ 4 190 USD par mois5 960 $ CA par mois

Échéancier par étape

Découverte: 2,9 à 3,4 semaines
Spécification et plan d’évaluation: 0,4 semaine
Maquettes approuvées: 2,4 à 3,4 semaines
Fonctions principales: 1,4 à 1,9 semaine
Développement complet: 0,9 à 1,4 semaine
Projet pilote fonctionnel: 3,9 à 6,9 semaines
Tests et corrections: 0,9 à 1,9 semaine
Mise en ligne: 0,9 à 1,4 semaine
Production: 0,9 à 1,4 semaine

Modalités de paiement

Acompte 20 %: 27 300 $ CA à 41 760 $ CA
Découverte 1,8 %: 2 457,00 $ CA à 3 758,40 $ CA
Spécification et plan d’évaluation 10,5 %: 14 332,50 $ CA à 21 924,00 $ CA
Maquettes approuvées 1,8 %: 2 457,00 $ CA à 3 758,40 $ CA
Fonctions principales 5,6 %: 7 644,00 $ CA à 11 692,80 $ CA
Développement complet 3,7 %: 5 050,50 $ CA à 7 725,60 $ CA
Projet pilote fonctionnel 31,7 %: 43 270,50 $ CA à 66 189,60 $ CA
Tests et corrections 1,8 %: 2 457,00 $ CA à 3 758,40 $ CA
Mise en ligne 1,8 %: 2 457,00 $ CA à 3 758,40 $ CA
Production 11,3 %: 15 424,50 $ CA à 23 594,40 $ CA
Retenue, 30 jours après la mise en ligne (10 %): 13 650 $ CA à 20 880 $ CA
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: 300 $ CA. Facturé d’avance, au coût, en dehors des étapes

Partir de cet exemple

// questions

Ce qu’on nous demande à ce sujet.

Combien d’images pour un modèle de défauts?

Ça dépend de la variété des défauts. Affiner un modèle de vision existant part souvent de quelques centaines d’exemples étiquetés par type de défaut; nous mesurons en cours de route et vous disons quand plus de données aideraient.

Modèle de pointe, open source ou sur mesure?

Pour la vision sur la ligne, un modèle sur mesure affiné et installé sur place est généralement le bon choix. Pour un assistant sur les manuels, un modèle open source dans votre nuage garde les documents privés; un modèle de pointe coûte moins cher au départ si les manuels ne sont pas sensibles. Chaque approche est chiffrée séparément.

Combien coûte l’exploitation chaque mois?

L’estimation la présente à part du développement : location de GPU ou serveur acheté, plus l’hébergement. Ouvrez un exemple dans l’estimateur pour voir les deux.

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// la suite

Ce n’est pas tout à fait votre projet?

Décrivez-nous ce que vous avez en tête. Nous vous reviendrons avec une fourchette et les questions qui permettront de la resserrer. Ou réservez un appel pour en discuter.

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