DCbrain commercialise une nouvelle solution d’intelligence artificielle d’optimisation de réseau au service des secteurs Énergie, Industrie, Transports et Logistique, baptisée INeS (Intelligent Network Solution). Créée en 2014, la startup française n’en est pas à son premier coup d’essai gagnant dans le monde de la supply chain puisqu’elle a notamment travaillé avec Daher sur un agent assistant IA, Marvin, qui a permis au logisticien de simuler et d’optimiser le forecast du remplissage de ses sites logistiques dans le cadre du projet international ITER (voir NL 2958). Le lancement d’INeS traduit sa volonté de jouer la carte de la simplicité, dans l’usage comme dans le déploiement, de sa panoplie d’outils innovants basés sur les graphes relationnels et le deep learning. Cette offre qui se déploie chez les clients en moins de 8 semaines, selon DCbrain, propose pas moins de quatre modules métiers (prédiction, détection d’anomalies, simulation et optimisation temps réel) et s’appuie sur trois innovations technologiques : le double digital (alimenté par des capteurs installés sur le réseau de l’entreprise), l’IA (Machine / Deep / Reinforcement Learning) et l’hybridation du dataset (intégration de bases de données externes). Par ailleurs, l’outil peut s’intégrer au SI existant et aux plates-formes cloud du marché via des API, pour proposer des fonctionnalités d’analyse et de recommandations avancées. « Avec INeS, nous souhaitons rendre simple et accessible l’utilisation de l’IA. Cette solution va aider les responsables métiers à comprendre en un clin d’œil ce qui se passe sur leur réseau, d’identifier les anomalies, de les prévenir sans négliger de proposer toutes les possibilités d’amélioration et d’optimisation possibles » explique Benjamin de Buttet, COO et co-fondateur de DCbrain. JLR
Benjamin de Buttet, le COO et co-fondateur de DCbrain lors du dernier Forum d’été de Supply Chain Magazine, en juillet à la Cité Universitaire de Paris.
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