Plateforme IA & traitement de contenu technique

Michelin / Arcelor Mittal

Stratégie

Face à la volumétrie croissante de documentation technique multilingue non structurée, les clients industriels ont sollicité Mawimbi Tech pour concevoir une suite logicielle permettant la classification, la traduction et la valorisation des contenus techniques. L’objectif était de faciliter l’accès aux connaissances internes, d’améliorer la recherche d’informations produits, et d’outiller la collaboration entre experts métier et data scientists.

Architecture

Un cluster on-premise a été mis en place pour entraîner des modèles d’apprentissage non supervisé, avec une architecture microservices bâtie autour de gRPC, Kafka et Redis. Les modèles NLP, basés sur des réseaux de neurones siamois, ont été entraînés sur Pytorch pour la classification sémantique. Une couche de visualisation sémantique a été ajoutée via Neo4j pour explorer les relations entre concepts produits. La plateforme back-office repose sur PostgreSQL, JavaFX et un moteur de recherche intégré. L’ensemble est orchestré via CircleCI avec suivi des modèles et mécanismes d’auto-correction.

Exécution

Les modèles déployés couvrent 9 langues et 3 domaines industriels, avec un gain de 60 % de temps moyen dans la recherche documentaire. La plateforme collaborative développée permet le versioning des algorithmes propriétaires, le suivi d’usage par expert et la génération de rapports exportables. Une gouvernance data a été mise en place avec auditabilité des traitements. Mawimbi Tech a assuré le transfert de compétences, la documentation complète et l’accompagnement à l’industrialisation en environnement critique.

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