Amiral Technologies fait partie de 10 projets sélectionnés parmi les 104 start-up qui ont candidaté la compétition internationale liée à l’intelligence artificielle organisée par la région Ile-de-France : PARIS REGION AI Challenge 2018.
La startup deep-tech Amiral Technologies propose une technologie de rupture, capable d’extraire d’un équipement industriel connecté, toutes les caractéristiques discriminantes permettant de qualifier son état de santé (panne, vieillissement, approche de fin de vie).
La technologie issue de plus de 10 ans de recherche dans les laboratoires du CNRS de Grenoble (http://www.cnrs.fr/cnrsinnovation-lalettre/actus.php?numero=552) permet de construire en quelques jours un modèle prédictif pour l’équipement en question et de le déployer sans bouleverser l’organisation métier de l’industriel.
Lauréat du challenge Digital Industry Program de GE Digital pour 2018, Amiral Technologies est en cour de test chez plusieurs acteurs dans l’aéronautique, l’énergie et dans le secteur manufacturier.
Amiral Technologies s’inscrit dans un contexte de politique publique qui encourage les startups et l’innovation dans l’Intelligence Artificielle attesté par la récente publication du rapport Villani et l’annonce de la stratégie gouvernementale en matière d’IA.
A propos d’Amiral Technologies
Amiral Technologies est spécialisé dans la conception et le déploiement rapide de modèles de maintenance prédictive industrielle (détection de défauts, de vieillissement, estimation de la fin de vie utile).
Notre innovation de rupture née dans les laboratoires du CNRS permet l’extraction d’indicateurs très discriminant à partir de toute série temporelle ou signal transitionnel (signal électrique, température, humidité, vibration, …) pour une large gamme d’équipements. Nos méthodes innovantes d’apprentissage supervisé et non supervisé combinées avec ces indicateurs permettent l’élaboration rapide de modèles prédictifs avec une précision et performance inégalées.
Nos solutions peuvent se déployer sur les plateformes IoT existantes, dans le cloud, dans les plateformes Edge, ou être embarquées dans l’équipement à diagnostiquer.
Nous envisageons le futur de l’industrie avec Zéro défauts et Zéro Indisponibilité. Nos solutions de Maintenance Prédictive sont conçues pour atteindre cette vision.
