Vos données racontent déjà pourquoi vos lignes s'arrêtent.
Prenons le temps de les écouter.
3 entreprises volontaires recherchées pour un premier test à tarif pilote
Le constat
Chaque panne, chaque intervention préventive, chaque indisponibilité laisse une trace écrite, que vous pilotiez une ligne de production ou un parc d'équipements similaires (ponts de levage, DI, ascenseurs, centrales de traitement d'air...). Multipliée par des centaines ou des milliers d'interventions sur plusieurs années, cette matière devient un gisement de connaissance sur la fiabilité de votre outil de production, mais un gisement rarement exploité au quotidien.
Fiab-IA transforme cette matière dormante en décisions concrètes : où intervenir en priorité, comment ajuster vos plans de maintenance préventive, comment comprimer les interventions correctives, et où se cachent vos pertes de production les plus coûteuses.
Une vraie chaîne technique
Fiab-IA repose sur Python, le langage standard de l'ingénierie de données, transparent et auditable, sans boîte noire propriétaire, et sur Claude, le modèle d'intelligence artificielle développé par Anthropic, piloté ici via son interface professionnelle (API), distincte de l'application grand public Claude.ai.
Ce n'est pas un assemblage d'outils prêts à l'emploi : c'est une chaîne construite spécifiquement pour lire des documents de maintenance hétérogènes, distinguer un calcul fiable d'une interprétation à vérifier, et transformer un motif statistique en recommandation actionnable. Le détail de cette méthode est expliqué sur la page Offre, et dans notre FAQ.
Ce que vous obtenez
Un plan de maintenance préventive optimisé : Identification des organes où le préventif est trop fréquent (sur-maintenance coûteuse) ou pas assez (pannes fortuites évitables).
Des interventions correctives plus rapides : Identification des actions à mener pour comprimer les MTTR.
Un diagnostic de la qualité de votre documentation terrain et de vos comptes-rendus d'intervention : Vos comptes rendus sont-ils assez complets pour piloter la fiabilité ? Nous vous le disons, avec des recommandations concrètes pour les améliorer.
Des pistes d'alerte sur l'obsolescence et les compétences : Des signaux faibles, détectés dans vos données et clairement identifiés comme des hypothèses à vérifier sur le terrain, jamais présentés comme des certitudes.
Pour un parc d'équipements, un classement comparatif entre unités : Si vous gérez un parc d'unités similaires, Fiab-IA identifie celles qui tombent en panne significativement plus souvent que leurs équivalents, un signal impossible à obtenir sur un équipement isolé.
Un chiffrage financier de l'enjeu : Le coût réel de vos arrêts, et le bénéfice attendu des actions recommandées, pour arbitrer et convaincre en interne.
Comment ça se déroule
Vous nous transmettez vos exports (comptes rendus, plan préventif, historique des arrêts...), aucune connexion à votre système d'information, aucune installation.
Phase 1 : Analyse de vos données. Nous vérifions leur qualité et leur exploitabilité, et nous adaptons notre méthode d'analyse à la structure propre de vos exports. Chaque parc de données a ses spécificités, ce travail garantit la fiabilité du diagnostic.
Phase 2 : Analyse et recommandations. Restitution complète, en rapport écrit et en visioconférence.
En option suite à cette Phase 2 : une revue de santé fiabilité annuelle pour mesurer les progrès et réajuster les recommandations.
Pourquoi RC Management et Fiab-IA ?
Fiab-IA s'appuie sur plus de 30 ans d'expertise en ingénierie de maintenance et en audit industriel, et aussi sur plusieurs ouvrages de référence sur le management économique et opérationnel de la maintenance.
Une double compétence : la rigueur méthodologique du terrain, combinée à une chaîne d'analyse par intelligence artificielle conçue spécifiquement pour ce métier.
Notre méthode d'analyse s'affine à chaque nouvelle mission. Les schémas de panne, les signaux d'alerte et les bonnes pratiques de diagnostic que nous identifions enrichissent progressivement notre expertise, sans jamais que les données d'un client ne soient conservées, réutilisées ou partagées au bénéfice d'un autre. Ce qui s'accumule, c'est notre savoir-faire méthodologique, jamais vos données elles-mêmes.
Où en est Fiab-IA ?
Fiab-IA n'est pas sorti tout armé. Cette page retrace où en est la solution aujourd'hui (ce qui est validé, ce qui reste à prouver), plutôt que de vous laisser deviner.
Le TRL, une échelle de maturité reconnue
Le TRL (Technology Readiness Level) est une échelle standard, utilisée notamment dans l'aérospatiale et la recherche européenne, pour mesurer objectivement la maturité d'une technologie, de l'idée initiale (TRL 1) au système pleinement éprouvé en conditions réelles (TRL 9). Nous l'utilisons pour être précis sur ce qui est acquis, et ce qui ne l'est pas encore.
Notre parcours
Conception et preuve de concept
Le principe de Fiab-IA (croiser comptes rendus d'intervention, documentation technique et données de production pour en tirer des indicateurs et des recommandations fiables) a été formalisé et testé sur un premier jeu de données.
Validation technique à grande échelle
Le pipeline complet a été validé sur près de 1 000 comptes rendus d'intervention simulés, croisés avec plan de maintenance préventive, historique des arrêts de production, documentation technique constructeur et données de contexte d'exploitation, avec un taux de réussite de 100% sur l'extraction automatisée, et des indicateurs de fiabilité, hypothèses et recommandations produits de façon cohérente sur l'ensemble du jeu de données.
Confrontation à de vrais documents industriels
Les formats réels de comptes rendus n'ont aucune structure commune d'un site à l'autre (texte libre, photos, tableaux hétérogènes). Cette confrontation a nécessité plusieurs reconstructions complètes de notre méthode d'extraction. C'est précisément ce travail, invisible pour l'utilisateur final, qui distingue un outil fiable d'un prototype qui ne fonctionne que sur le cas idéal.
Aujourd'hui : validation en conditions réelles
C'est l'objet du programme pilote actuellement en recrutement : une première mission complète, de bout en bout, avec un client industriel réel. C'est la seule validation qui compte véritablement avant une diffusion plus large.
Prochaines étapes
Généralisation à plusieurs clients, affinement continu de la méthode, avant une diffusion en tarif standard.
Pourquoi cette transparence
La transparence fait partie de l'ADN de RC Management depuis 24 ans. Nous avons toujours privilégié la co-construction avec nos clients plutôt que la boîte noire livrée clé en main. Fiab-IA ne fait pas exception : nous préférons vous dire précisément où nous en sommes, plutôt que de prétendre être déjà parfaits, et vous inviter à faire partie de l'étape qui compte le plus : la toute première validation sur vos propres données.
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