Industrie & Mécano-soudure
De plusieurs jours à quelques secondes pour retrouver une pièce déjà fabriquée
Une PME de mécano-soudure d’une quarantaine de personnes passait environ une semaine à chiffrer chaque pièce, l’essentiel du temps à chercher dans 100 000 plans PDF ce qui avait déjà été fabriqué. Nous avons construit un moteur de recherche d’antériorité qui retrouve les pièces les plus proches et le prix réellement payé, sans aucune IA générative.
<1s
recherche d’antériorité
18
gabarits, un moteur unique
90%
champs lus automatiquement
0
hallucination, déterministe
Avant
- ✕Chiffrer une pièce demandait environ une semaine, l’essentiel passé à retrouver ce qui avait déjà été fabriqué
- ✕Le savoir de chiffrage vivait dans la mémoire de quelques acheteurs expérimentés, consigné nulle part
- ✕Environ 100 000 plans PDF, plusieurs pièces par fichier, des cartouches variant selon le donneur d’ordre et l’année
- ✕Le prix payé vivait dans la commande fournisseur, sans lien avec le plan correspondant
Après
- →Un plan déposé, les pièces historiques les plus proches en moins d’une seconde (230 ms médians sur 10 000 pièces)
- →18 gabarits de cartouche différents lus par un moteur unique, plans scannés compris, 90% des champs extraits
- →Signature de forme invariante en rotation et symétrie : une même pièce tournée de 90 degrés est reconnue identique
- →119 pièces sur 136 rattachées au prix réellement payé, avec contrôle arithmétique sur chaque ligne de commande
- →Score de confiance par champ et validation humaine obligatoire ; chaque réponse renvoie à son plan et sa commande
- →Les plans sont lus puis oubliés : seule une miniature est stockée, données entièrement exportables
Python 3.12FastAPIOpenCVPyMuPDFPostgreSQL (pgvector, HNSW)
Zéro IA générative