L'IA industrielle vue par Laurent Laporte (Bo.190), CEO de Braincube

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https://www.youtube.com/watch?v=h-RUuM43j0k

Résumé

TLDRDans cet entretien, Laurent Laporte présente Braincube, société pionnière en transformation digitale industrielle, et aborde sa mission de développement de la productivité totale. Il explique comment son entreprise utilise des données issues des systèmes de production pour aider les industries à optimiser leurs performances. Laporte insiste sur la nécessité d'une stratégie de productivité, l'importance de l'intelligence artificielle dans l'analyse des données et la transformation des mentalités face à la technologie. Il partage également des exemples concrets d'amélioration de productivité réalisées grâce à Braincube.

A retenir

  • 🔍 Braincube est un pionnier de la transformation digitale industrielle.
  • 🌟 L'approche de la productivité totale vise à maximiser les gains en productivité.
  • 📈 L'utilisation des données des machines est essentielle pour l'optimisation.
  • 🤝 La stratégie de distribution de Braincube évolue vers des partenariats avec des sociétés de consulting.
  • 💻 L'intelligence artificielle aide à l'analyse et à la réduction des variabilités dans la production.

Chronologie

  • 00:00:00 - 00:05:00

    Laurent Laporte, invité de l'émission, se présente et partage son parcours professionnel. Il a débuté chez Sagem, a travaillé dans le conseil et a cofondé Braincube, une entreprise pionnière dans la transformation digitale industrielle.

  • 00:05:00 - 00:10:00

    Braincube a connu une croissance significative, comptant aujourd'hui plus de 200 employés et des clients dans 45 pays. Laurent évoque les défis actuels de l'entreprise et son adaptabilité aux exigences du marché, qui évolue vers un système de distribution plus global.

  • 00:10:00 - 00:15:00

    Laurent discute de la répartition géographique de leur chiffre d'affaires, indiquant que 80% provient de l'international, soulignant la nécessité pour les entreprises françaises de s'internationaliser en raison des défis économiques locaux.

  • 00:15:00 - 00:20:00

    Il aborde le concept de 'total productivity', mettant en lumière l'importance d'une stratégie globale de productivité plutôt que des solutions partielles. Braincube aspire à inspirer ses clients à adopter des approches plus stratégiques pour améliorer leur productivité.

  • 00:20:00 - 00:25:00

    Laurent met en avant l'importance de collecter et d'analyser les données de production pour identifier les opportunités de gains. L'idée est d'élever les discussions sur la productivité au niveau corporate pour maximiser les gains potentiels.

  • 00:25:00 - 00:30:00

    Il explique que l'optimisation de la productivité ne doit pas se limiter à de simples ajustements, mais doit intégrer une réflexion stratégique. Il présente Braincube comme un outil permettant une gestion proactive de la productivité, orientée vers la maximisation des profits.

  • 00:30:00 - 00:35:00

    Laurent évoque des exemples concrets de gains de productivité réalisés par Braincube, notamment dans le secteur de la papeterie, où ils ont aidé un client à réduire de manière significative les casses et à optimiser sa production grâce à une meilleure gestion des stocks.

  • 00:35:00 - 00:40:48

    Il conclut en soulignant que l'avenir des usines nécessitera une transformation dans l'approche de la productivité, avec une intégration accrue des données et des outils technologiques, tout en mettant l'accent sur la formation et l'implication des employés dans le processus.

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Vidéo Q&R

  • Qu'est-ce que Braincube ?

    Braincube est une société spécialisée dans la transformation digitale industrielle, fondée par Laurent Laporte et deux co-fondateurs en 2008.

  • Quelle est la mission de Laurent Laporte chez Braincube ?

    Laurent Laporte a pour mission de transformer Braincube d'un éditeur de solutions vendues directement à un système distribué par des sociétés de consulting et d'intégration.

  • Comment Braincube aide-t-il les entreprises ?

    Braincube aide les entreprises à optimiser leur production et à améliorer leur productivité en utilisant des données issues des systèmes de production.

  • Quelle est l'importance de l'approche de la productivité totale selon Laurent ?

    L'approche de la productivité totale permet aux entreprises de se concentrer sur une stratégie globale de productivité plutôt que sur des améliorations locales.

  • Quel rôle joue l'intelligence artificielle chez Braincube ?

    L'intelligence artificielle aide Braincube à analyser les données historiques pour identifier les meilleures pratiques et améliorer la productivité.

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    bonjour sur MTV aujourd'hui je reçois
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    Laurent la porte Laurent bonjour bonjour
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    éc première question toujours la même
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    sur ce plateau c'est
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    présentez-vous donc Laurent
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    Laporte Bordeaux
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    190 je suis au vergia je suis né à
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    chamalière à côté de
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    ClermontFerrand et en fait dans ma
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    carrière j'ai travaillé d'abord pour
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    Sagem qui est devenu sa franc où j'ai eu
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    la chance d'avoir des expériences
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    diverses internationales dans dans
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    différentes usines je suis parti dans le
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    Conseil pendant 3 ans de 2005 à 2008 où
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    j'ai fait du Conseil euh d'amélioration
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    d'optimisation en fait de de système de
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    production d'usine et j'ai créé en 2008
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    avec deux coffondateurs euh une société
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    qui s'appelle brain cuube qui est un
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    pionnier en fait de la transformation
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    digitale euh industrielle on a créé ça
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    avant que ça existe on va dire et on
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    était les premiers à avoir cette
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    ambition d'exploiter euh dans ce qui est
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    devenu des clouds en fait les données
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    générées par les machines de production
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    pour faire l'optimisation des conditions
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    de fav
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    voilà alors justement ça va être le
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    sujet de de cette interview brainc
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    aujourd'hui c'est une c'est une grosse
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    boutique ce qu'on appelle une scaleup en
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    fait aujourd'hui de la start-up on a
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    réussi à naviguer à grandir aujourd'hui
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    on est un peu plus de 200 personnes on a
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    des clients dans 45 pays on a a une
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    activité solide on a on a vraiment des
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    clients avec des des grosses marques et
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    on a l'ambition de de continuer à se
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    développer rapidement sur sur sur les
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    prochaines années on est un moment un
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    peu un peu charnier en fait fait de
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    développement de la société puisque
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    quand on a démarré ce que je disais
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    c'est que donc ça n'existait pas donc
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    les gens ne savaient pas que ça existe
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    puis on a tous connu cette période de
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    l'arrivée de l'industrie 4.0 qui en fait
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    créé notre marché où les gens se sont
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    dit mince il se passe quelque chose mais
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    ils savaient qu'ils ne savaient pas
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    désormais et puis aujourd'hui on est sur
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    un marché beaucoup plus mature et en
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    fait comme tout marché mature il est en
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    train de s'organiser en terme de
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    distribution donc moi ma ma ma mission
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    actuelle elle est transformer brain
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    cuube un éditeur de solution qui vendait
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    en direct à des clients à braincube un
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    éditeur qui va être distribué par des
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    sociétés de consulting les grands comme
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    capginii ou ACC cinture par des sociétés
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    de distribution de de logiciel donc les
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    des gens qui distribuent du j du aveva
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    des choses comme ça et puis aussi par
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    des petits systèmes intégrateurs ou des
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    gros systèmes intégrateurs qui ont des
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    projets et des demandes par les clients
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    donc je suis en train de transformer la
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    société pour l'interfacer au marché
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    partout sur la planète et d'avoir brcbe
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    qui est distribué d' façon standard par
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    énormément d'acteurs voilà donc on ne
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    réfléchit pas français mais totalement
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    global oui oui on on réfléchit global
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    malheureusement on sait tous que la
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    France est plus forcément un eldorado
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    industriel malgré nos volontés donc nous
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    depuis la première année en fait notre
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    chiffre d'affaires c'est c'est est
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    réparti de la même façon c'est à peu
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    près 20 % en France et 80 % à
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    l'international depuis 2008 en fait et
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    on a on a maintenu une grosse activité
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    en France quand même parce qu'on a des
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    on a quand même des belles des belles
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    sociétés industrielles mais on se rend
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    compte aujourd'hui que l'Europe est très
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    rapidement impactée par des des des des
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    scénarios économiques là en ce moment
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    ben c'est la panade sur tout ce qui est
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    matériaux de construction par exemple
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    qui est un gros marché pour nous aux
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    États-Unis on a toutes les plus grandes
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    marques là-bas on voit que par exemple
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    le pneumatique on a quand même des
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    acteurs très puissants en France dans le
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    pneumatique et pas très loin de de Brain
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    cuube aujourd'hui sont très impactés par
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    la la la chute des ventes des voitures
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    électriques et en fait la chute
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    globalement des ventes de véhicules sur
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    la première monte et ça c'est c'est des
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    c'est des scénarios économique qu'on
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    rencontre plus en Europe euh la chance
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    nous d'être aller dès la première année
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    dès 2008 en Asie aux États-Unis au
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    Brésil c'est ça nous permet en fait
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    d'éponger les variations économiques et
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    en ce moment les États-Unis c'est un
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    gros tracteur donc ça c'est chouette le
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    Brésil va plutôt bien l'Asie on commence
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    à avoir des distributeurs là-bas et puis
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    l'Europe ben on voit bien que
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    l'Allemagne ou la France en ce moment
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    c'est pas super ça nous empêche pas
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    d'avoir des des verticales qui marchent
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    bien comme par exemple tout ce qui est
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    agroalimentaire c'est c'est quelque
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    chose qui marche bien Laurent en
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    discutant un petit peu avec vous lors d'
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    notre préparation émission vous parlez
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    d'une de quelque chose qui moi me
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    m'interpelle c'est l'approche totale
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    productivité c'est quoi
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    exactement en fait moi je suis un
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    passionné comme probablement beaucoup de
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    Gazzar et dans la communauté
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    industrielle des systèmes de production
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    j'ai étudié ça j'ai acheté une édition
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    originale de Taylor et j'en ai une de
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    Maslow j'en ai une de de de plein de
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    livres comme ça j'aiaime beaucoup Daming
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    et puis j'ai étudié donc toutes cette
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    choses là et en fait on a mis en place
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    dans les usines depuis 50 ans des
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    systèmes de production tourner autour de
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    la
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    qualité la fiabilité des équipements
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    tourner autour de l'élimination des
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    gaspillages et et on a essayé de faire
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    de l'élimination de la variabilité avec
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    du C Sigma des choses comme ça donc tout
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    le monde s'est plus ou moins équipé d'un
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    world class manufacturing production
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    system ainsi de suite quo super et
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    est-ce que ça fait qu'aujourd'hui toutes
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    les usines de process continu tournent
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    avec un rendement de 98 % et toutes les
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    usines de de de fabrication de discret
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    ont un trs de 95 et zéro défaut ben non
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    et en fait euh je crois qu'on a manqué
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    on a manqué de de d'ambition dans cette
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    chose-là ce qu'on a fait c'est qu'on a
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    mis en place des méthodes des outils on
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    a utilisé des technologies qui sont qui
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    permettent de résoudre des bouts du
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    problème mais en fait on n pas attaqué
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    le vrai problème qui est en fait la
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    stratégie de la productivité et nous
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    notre approche au départ elle a été de
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    fournir des outils euh qui qui qui qui
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    améliorit en fait certains de ces
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    domaines là on a beaucoup travaillé nous
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    on est issu du SI Sigma on a créé de l'a
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    pour réduire la variabilité mais en
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    réfléchissant on s'est rendu compte que
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    nos clients pouvaient utiliser nos
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    outils pour régler les problèmes et en
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    fait on disait mais regardez on peut
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    aller beaucoup plus vite on peut
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    généraliser ce qu'on fait et en fait ça
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    prenait pas toujours il y a des fois il
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    disaent B non votre outil est
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    intéressant quand on a besoin on va
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    l'utiliseron OK et donc on a une
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    réflexion plus globale en se disant mais
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    comment on peut inspirer les gens pour
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    se dire que d'abord la productivité
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    c'est une réflexion stratégique et en
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    fait on a mis en place aujourd'hui donc
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    tout un programme des outils qu'on
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    appelle un programme de Total
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    productivity et brin cube est devenu un
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    un système de management de la
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    productivité qui permet non pas que de
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    mettre au point les processus
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    industriels sur le terrain et qui permet
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    d'abord de commencer tout ça par faire
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    remonter de toutes ces lignes de
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    production toutes ces usines au niveau
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    du Corporate en fait toutes les
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    opportunités de productivité ce que les
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    gens n'ont pas ils savent pas s'ils
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    peuvent gagner s'ils ont 10 usines s'ils
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    peuvent gagner 20 millions d'euros en
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    productivité pure ou 150 millions
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    d'euros et quand on remonte tout ça et
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    ça c'est une constante ah oui personne a
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    ça c'est personne a ça tout le monde
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    demande à ses usines gagne-moi 3 %
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    l'année prochaine oui on sait pas si pas
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    souvent on peut gagner beaucoup plus que
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    ça et en fait on leur donne aucun outil
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    à part les outils donc du système de
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    production pas d'outil nouveau pas de
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    guide et nous ce qu'on a transformé
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    c'est de se dire ok remontons toutes les
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    opportunités toutes les opportunités ne
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    sont pas compatibles entre elles c'est
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    fabriquer plus vite ça veut c'est ça va
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    souvent avec une consommation
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    énergétique un peu plus importante mais
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    ça veut pas dire qu'on va fabriquer des
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    produits par exemple avec une qualité
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    dégradée donc en fait ce qu'il faut
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    c'est partir de toutes les opportunités
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    créer son scénario économique qui va
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    s'aligner à la stratégie de la société
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    et dire ouai j'ai peut-être 100 millions
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    d'euros de productivité pure mais en
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    fait dans le scénario économique qu'on
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    fait ce qu'on peut aller gagner cette
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    année c'est 30 millions d'euros donc
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    après la question c'est où à quelle
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    vitesse quoi exactement et comment
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    minimiser nos efforts pour gagner le
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    maximum de ces 30 million d'euros en
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    gros comment ne pas tout refaire comment
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    ne pas tout optimiser mais de se dire
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    bah OK dans cette usine là sur cette
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    ligne là si tu t'attaque sur l'énergie
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    sur ce produit-là et sur la non qualité
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    sur ce produitlà tu fais déjà 50 % du
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    progrès en productivité que tu peux
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    faire sur cette ligne là et ainsi de
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    suite donc nous on a un système
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    aujourd'hui qui permet de remonter tout
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    ça de générer des scénarios et quand on
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    a généré ces scénario de créer au niveau
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    du directeur d'usine le plan le plus
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    efficace pour que les ingénieurs qui maî
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    qui sont dans la maîtrise du processus
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    en fait prennent des actions rapide et
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    pragmatique en utilisant nos outils
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    quand c'est des des des choses complexes
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    à régler on va va chercher de lire mais
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    quand c'est des choses très simple on
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    peut on peut leur balancer des paretos
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    ou des choses comme ça où les gars ils
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    voient immédiatement sur quoi agir
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    l'idée c'est d'être très pragmatique
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    depuis la stratégie pour avoir un
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    système d'exécution en fait qui minimise
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    les efforts et qui maximise les
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    résultats et cette approche là quand
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    j'en discute avec bah tous nos clients
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    ils tournent autour ils ont l'impression
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    qu'ils l'ont eu quand ils ont fait de la
  • 00:08:13
    qualité totale quand ils ont fait de la
  • 00:08:14
    la du du L ou des choses comme ça pu en
  • 00:08:18
    fait ils se rend compte que non ils on
  • 00:08:19
    eu que des bouts partiels voire même
  • 00:08:21
    parfois c'est contreproductif tu peux
  • 00:08:23
    très bien travailler pour l'amélioration
  • 00:08:24
    de tes trs mais si tu réduis pas tes
  • 00:08:26
    ressources tu n'as fait qu'un gain de
  • 00:08:28
    capacité et total tu as pas réduit tes
  • 00:08:30
    coûts donc tu pourrais vendre plus tu
  • 00:08:31
    pourrais fabriquer plus tuaffiches un
  • 00:08:33
    super chiffre en terme d'efficacité mais
  • 00:08:35
    ça n'a pas d' impact sur ton habit da et
  • 00:08:38
    en fait ce qu'on veut à la fin c'est
  • 00:08:39
    maximiser notre cash aujourd'hui les
  • 00:08:40
    usines sont des sont des actifs sur
  • 00:08:43
    lequel il faudrait maximiser le cash
  • 00:08:45
    flot en fonction des scénarios
  • 00:08:46
    économiques et ça personne sait vraiment
  • 00:08:49
    le faire nous on se rapproche de ça on a
  • 00:08:50
    fait des thèses là-dessus et on apporte
  • 00:08:52
    un outil aujourd'hui de management de la
  • 00:08:53
    productivité en tout cas sur la partie
  • 00:08:56
    fabrication pure on s'intéresse pas à la
  • 00:08:58
    simulation logistique de ce qui qui se
  • 00:08:59
    passe autour il y a d'autres outils qui
  • 00:09:00
    font ça mais c'est un impact qui est
  • 00:09:02
    dingue et en fait nos clients sont
  • 00:09:04
    souvent surpris de découvrir qu'ils ont
  • 00:09:05
    beaucoup plus de de capacité de gain en
  • 00:09:09
    productivité que ce qu'ils demandent à
  • 00:09:11
    leurs usines et c'est étonnant de voir
  • 00:09:13
    les usines qui souvent voient ça comme
  • 00:09:15
    des contraintte faut encore gagner 3 4 %
  • 00:09:18
    donc ils vont faire les fonds de tiroir
  • 00:09:20
    alors que si ça se trouve il y a des
  • 00:09:21
    choses évidentes à
  • 00:09:22
    faire mais on les a pas mis on les a pas
  • 00:09:25
    mis en évidence on n pas les bonnes
  • 00:09:27
    informations donc qu'il y a quand même
  • 00:09:28
    aussi une hiérarchie c'est plutôt le
  • 00:09:30
    directeur financier que l'on va
  • 00:09:31
    interpellerer en premier et puis euh on
  • 00:09:34
    y arrive on aurait pas pensé ça au
  • 00:09:36
    départ quand on a créé BRC parce qu'on
  • 00:09:37
    s'est dit oui on va apporter en fait du
  • 00:09:40
    résultat par la performance
  • 00:09:41
    opérationnelle à l'entreprise et il y a
  • 00:09:43
    un gars qui va mettre ça dans les
  • 00:09:44
    comptes et il va être très content mais
  • 00:09:45
    aujourd'hui quand on discute avec des
  • 00:09:46
    financiers qu'on leur dit est-ce que
  • 00:09:47
    vous savez combien vous pourriz gagner
  • 00:09:48
    dans vos usines est-ce que vous seriez
  • 00:09:50
    intéressé à faire un scénario avec votre
  • 00:09:52
    votre directeur des opérations pour voir
  • 00:09:54
    quel est le scénario le plus intéressant
  • 00:09:56
    pour l'entreprise et quels sont les
  • 00:09:58
    efforts nécessaires rêver parce qu'après
  • 00:10:00
    il y a toujours un équilibre entre oui
  • 00:10:01
    mais on va pas faire des efforts de
  • 00:10:03
    dingue donc quel est le scénario le plus
  • 00:10:04
    efficace en fait euh et ça cette
  • 00:10:07
    approche elle commence à on commence à à
  • 00:10:09
    la rencontrer de plus en plus je pense
  • 00:10:12
    que d'ailleurs on va de plus en plus
  • 00:10:13
    intégrer une partie de ce qu'on fait
  • 00:10:16
    tout en haut on va l'intégrer
  • 00:10:17
    directement dans le RP comme on est en
  • 00:10:19
    web on fait des applications web tu peux
  • 00:10:21
    remonter tout ce que tu fais tes outils
  • 00:10:24
    en fait de reporting ou tes outils de
  • 00:10:26
    simulation de scénario économique tu
  • 00:10:28
    peux très bien les les développer dans
  • 00:10:29
    dans un ERP ce qui ce qui les connecte
  • 00:10:31
    automatiquement à toute la le reporting
  • 00:10:33
    financier donc ce qui permet de faire
  • 00:10:35
    bah de faire la planification par
  • 00:10:36
    exemple différent donc il est en train
  • 00:10:39
    de se passer des choses mais je pense
  • 00:10:40
    que l'approche d'avoir une réflexion sur
  • 00:10:42
    comment maîtriser sa productivité c'est
  • 00:10:44
    quelque chose qui est nouveau et en fait
  • 00:10:45
    c'est quelque chose qui paraît évident
  • 00:10:47
    quand on en parle en fait on est on est
  • 00:10:48
    on a mis en place des systèmes de
  • 00:10:50
    production qui sont là pour nous aider à
  • 00:10:51
    maîtriser la qualité de la production
  • 00:10:53
    maîtriser euh toute la variabilité
  • 00:10:56
    autour de la production mais ce ne pas
  • 00:10:57
    ces systèmesl qui nous garantis en fait
  • 00:10:59
    la meilleure efficacité la meilleure
  • 00:11:01
    productivité et là sur la terre
  • 00:11:04
    entière c'est est-ce que cette culture
  • 00:11:06
    est partagée par tout le monde ou on
  • 00:11:09
    sent qu'il y a des y a des pays qui sont
  • 00:11:10
    plutôt rétifs à ça en fait on va
  • 00:11:14
    retrouver les grandes
  • 00:11:16
    caractéristiqu des pays quand je vais
  • 00:11:18
    aux États-Unis et que j'ai un discours
  • 00:11:19
    qui est orienté sur justement
  • 00:11:22
    l'identification des opportunités et
  • 00:11:26
    sur la mise en place d'un plan assez
  • 00:11:28
    pragmatique pour aller chercher ces
  • 00:11:29
    opportunités les américains ils vont
  • 00:11:31
    réagir à ça c'est-à-dire que ils vont
  • 00:11:33
    beaucoup moins challenger sur la
  • 00:11:34
    technologie ils vont challenger plutôt
  • 00:11:35
    sur à quelle vitesse on peut mettre ça
  • 00:11:38
    en place quand est-ce que je peux avoir
  • 00:11:39
    des preuves de valeur et comment on peut
  • 00:11:40
    l'accélérer donc nos nos capacités à à
  • 00:11:43
    déployer chez des clients américains
  • 00:11:44
    sont souvent plus rapide et plus
  • 00:11:47
    intégral que sur des clients européens
  • 00:11:49
    où on va toujours se retrouver à un
  • 00:11:50
    moment donné dans des discussions de
  • 00:11:52
    technologue tu vois mais en fait oui
  • 00:11:54
    d'accord mais ton approche est-ce qu'on
  • 00:11:55
    fait pas déjà quelque chose qui
  • 00:11:56
    ressemble à ça et en fait c'est c'est t
  • 00:11:59
    la même chose c'est il y a beaucoup de
  • 00:12:00
    choses qui se ressemblent et c'est
  • 00:12:01
    l'histoire des trajectoires on part tous
  • 00:12:03
    les deux du même endroit mais en fait
  • 00:12:04
    notre trajectoire ont deux ou 3o degrés
  • 00:12:06
    d'angle d'écart au bout de 10 km on
  • 00:12:09
    n'est pas très loin l'un de l'autre mais
  • 00:12:10
    au bout de 100 km ou au bout de 1000 km
  • 00:12:12
    on est très très loin on natterrit pas
  • 00:12:13
    au mêm endroit et il y a il y a plein de
  • 00:12:15
    choses comme ça qui se passent les gens
  • 00:12:16
    ont l'impression qu'ils ont déjà les
  • 00:12:18
    gens ont l'impression qu'ils ont déjà
  • 00:12:19
    mis en place des choses en fait c'est
  • 00:12:21
    pas vrai et il faut faut aller leur
  • 00:12:23
    démontrer donc on essaie d'éviter les
  • 00:12:25
    les les discussions technologiques quand
  • 00:12:28
    on est dans l'approche stratégique et
  • 00:12:29
    après on fait de la discussion
  • 00:12:31
    technologique quand on est dans la
  • 00:12:32
    partie exécution parce qu'en fait on a
  • 00:12:34
    des outils il existe d'autres outils sur
  • 00:12:37
    sur sur la planète qui sont très
  • 00:12:38
    intéressants et ce qu'on essaie c'est
  • 00:12:40
    d'aider le client à comprendre à quoi
  • 00:12:42
    sert chaque outil pour qu'il s'équipe en
  • 00:12:44
    fait des outils qui l'intéresse lui et
  • 00:12:46
    non pas qu'il se qui qui entre
  • 00:12:48
    guillemets se fasse avoir par des
  • 00:12:50
    discours qui se ressemblent tous dans le
  • 00:12:51
    monde du digital c'est prenez des bonnes
  • 00:12:54
    décisions grâce à vos datas bon une fois
  • 00:12:55
    que tu as dit ça tu as pas dit
  • 00:12:57
    grandchose tu vois ça reste complement
  • 00:12:59
    ouvert et en fait il y a quand même un
  • 00:13:01
    gros travail d'éducation et je pense que
  • 00:13:04
    ça passe par un travail pragmatique sur
  • 00:13:05
    la stratégie en amont qui te permet
  • 00:13:07
    d'identifier que c'est ça plus ça plus
  • 00:13:09
    ça qui va nous faire gagner l'année
  • 00:13:11
    prochaine et quels que soient les outils
  • 00:13:12
    qu'il faut mettre en dessous pour y
  • 00:13:13
    arriver du vieux 5S des familles ou des
  • 00:13:17
    choses très sophistiquées avec de l'a
  • 00:13:18
    autoapprenante en définitive il faut que
  • 00:13:20
    ça soit évident que ce sont ces outilsl
  • 00:13:23
    qui vont nous permettre de gagner alors
  • 00:13:25
    il faut nous faire un peu saliver des
  • 00:13:26
    exemples très pragmatiques justement
  • 00:13:29
    ouais on on a plein d'exemples très
  • 00:13:30
    pragmatiques euh j'ai donné un exemple
  • 00:13:32
    qui est très connu dans l'univers de
  • 00:13:33
    brincube parce que en fait il a il a il
  • 00:13:35
    a il a beaucoup rayonné dans le monde de
  • 00:13:37
    la papéterie c'est on va chez le plus
  • 00:13:39
    gros papetier français qui fabriquait du
  • 00:13:41
    papier journal et nous on n'est pas des
  • 00:13:43
    experts de ce monde-là nous on des
  • 00:13:44
    experts de la modélisation de leur
  • 00:13:45
    processus avec des datas donc j'essaie
  • 00:13:47
    de comprendre au départ ce qu'ils
  • 00:13:49
    essayent de faire et en fait ils me
  • 00:13:50
    disent oui nous on est très embêté notre
  • 00:13:53
    papier il est fragile à cause de de
  • 00:13:54
    l'eau qu'il y a dedans de temps en temps
  • 00:13:56
    ce papier casse sur la machine et
  • 00:13:58
    commment on le fait
  • 00:13:59
    10 m de large 120 km/h ben en fait il va
  • 00:14:03
    c'est c'est il va falloir qu'on se jette
  • 00:14:04
    sur la ligne qu'on redémarre la ligne ça
  • 00:14:06
    va nous prendre 10 minutes un quart
  • 00:14:07
    d'heure c'est vraiment problématique
  • 00:14:09
    d'accord donc notre ambition c'est de
  • 00:14:10
    réduire le nombre de cases qu'on a par
  • 00:14:12
    jour et chaque case coûte à peu près
  • 00:14:13
    500000 € par an donc on en a 7 en
  • 00:14:15
    moyenne si on passe si on réduit de deux
  • 00:14:17
    casses tu nous gagnes un million d'euros
  • 00:14:18
    c'est fantastique donc moi je réfléchis
  • 00:14:20
    à ça dis mais c'est quoi les
  • 00:14:21
    conséquences des casses mais en fait
  • 00:14:23
    quand tu regardes il y a eu plein de
  • 00:14:24
    conséquences cachées qui ont que ces
  • 00:14:27
    casses bon génère un stress pas a chez
  • 00:14:29
    les équipes de production puis c'est
  • 00:14:30
    dangereux ils ont réduit les vitesses
  • 00:14:31
    des machines donc ils ont oublié qu'il
  • 00:14:33
    tournent pas à fond sur la vitesse des
  • 00:14:34
    machines ils ont acheté des produits
  • 00:14:35
    chimiques ils ont modifié les la matière
  • 00:14:37
    première enfin ils ont mis en place
  • 00:14:38
    plein de choses pour limiter ce
  • 00:14:40
    phénomène mais ce sont des choses où tu
  • 00:14:42
    as des gains de productivité de dingue
  • 00:14:43
    donc moi quand j'ai analysé les données
  • 00:14:45
    je leurais dit ben j'ai une très bonne
  • 00:14:47
    nouvelle et une nouvelle un peu plus
  • 00:14:49
    difficile à absorber la première bonne
  • 00:14:51
    nouvelle c'est que on peut éliminer vos
  • 00:14:52
    casses c'est c'est pas deux qu'on va
  • 00:14:53
    gagner mais c'est 7 on va gagner 5
  • 00:14:55
    millions d'euros alors là tu es face à
  • 00:14:57
    des experts sont un peu sceptiques je
  • 00:14:59
    mais la solution elle est complètement
  • 00:15:01
    contreintuitive avec tout ce que vous
  • 00:15:02
    faites c'est qu'il va falloir travailler
  • 00:15:04
    c'est la machine à papier reçoit de la
  • 00:15:06
    patte donc ils ont une usine de pâes
  • 00:15:08
    avec plusieurs lignes qui fait des qui
  • 00:15:10
    font des patttes différentes qui
  • 00:15:11
    stockent et en fait l'objectif des gens
  • 00:15:13
    qui font de la pâte c'est de jamais
  • 00:15:15
    arrêter les gens qui fabriquent du
  • 00:15:16
    papier tu vois ils sont des fournisseurs
  • 00:15:18
    donc eux ils ont mis des grandes zones
  • 00:15:20
    de stockage et en fait ils passent leur
  • 00:15:21
    temps à remplir ses zones de stockage en
  • 00:15:23
    fait moi je leur dis bah votre stockage
  • 00:15:24
    c'est votre problème c'estàdire quand la
  • 00:15:25
    Pte vieillit il se passe quelque chose
  • 00:15:27
    que je ne comprends pas mais regardez
  • 00:15:29
    toutes les courses montrent qu'à partir
  • 00:15:30
    de 6h de vieillissement vous avez plein
  • 00:15:31
    de problématiques et en fait plus la
  • 00:15:33
    patte était vieille plus elle jaunissait
  • 00:15:35
    plus elle jaunissait plus on la
  • 00:15:36
    blanchissait plus on la blanchissait
  • 00:15:37
    plus elle devenait mauvaise en plus tu
  • 00:15:39
    avait un effet accélérateur et alors ça
  • 00:15:42
    voulait dire que je demandais au site de
  • 00:15:43
    travailler en synchronisé tu fabriques
  • 00:15:45
    une matière première et tu la consommes
  • 00:15:47
    immédiatement ce qui te met en risque en
  • 00:15:49
    risque logistique si si si l'amont
  • 00:15:52
    s'arrête ça arrête l'aval et donc le
  • 00:15:54
    directeur de site me disait mais non
  • 00:15:55
    mais c'est pas possible on peut pas
  • 00:15:56
    faire ça le TR en compte on va prendre
  • 00:15:57
    TR tu perds 1 he de production par jour
  • 00:15:59
    avec tes casses on peut prendre le
  • 00:16:01
    risque de voir si on perd moins en fait
  • 00:16:04
    parce qu'en fait c'est pas tous les
  • 00:16:05
    jours que tu vas tu vas désengager tes
  • 00:16:07
    lignes de production en fait il hésitait
  • 00:16:09
    donc on a profité du fait qu'il soit
  • 00:16:11
    parti en vacances pendant 15 jours pour
  • 00:16:12
    le
  • 00:16:13
    faire tu vois comme quoi les les les
  • 00:16:15
    croyances limitantes et tout ça c'est
  • 00:16:17
    aussi ce qui bloque tout le monde on est
  • 00:16:19
    passé de 7 casses par jour à zéro casses
  • 00:16:21
    pendant 14 jours donc si tu veux les
  • 00:16:24
    gens sont dit ou là là d'un seul coup on
  • 00:16:25
    a un niveau de surperformance
  • 00:16:26
    complètement inattendu et qu'on
  • 00:16:28
    comprenait pas pas au départ euh et et
  • 00:16:30
    donc il s'est passé deux choses il y a
  • 00:16:32
    des gens qui se sont mis au laboratoire
  • 00:16:33
    essayer de comprendre ce qu'on avait
  • 00:16:34
    fait réellement qu'est-ce qui se passe
  • 00:16:35
    il faut qu'on comprenne si un moment
  • 00:16:36
    donné si on veut maîtriser il faut
  • 00:16:37
    comprendre on est des ingénieurs puis la
  • 00:16:39
    deuxième chose jeaurais dit les gars et
  • 00:16:41
    si on débloquait tous les freins à main
  • 00:16:42
    qu'on a mis et donc on a augmenté de 10
  • 00:16:44
    12 % la vitesse de la machine on a
  • 00:16:47
    éliminé des produits chimiques qui
  • 00:16:48
    étaient là pour faire des dilutions
  • 00:16:49
    machin truc enfin pour aider au
  • 00:16:51
    phénomène tu vois tac tac tac on ne vait
  • 00:16:53
    viser donc 2 millions d'euros de gain au
  • 00:16:54
    départ 1 à 2 million d'euros de gains on
  • 00:16:55
    a gagné plus de 40 millions d'euros
  • 00:16:57
    cette année en productivité pure tu vois
  • 00:16:59
    et ça c'est de la stratégie de pilotage
  • 00:17:01
    de ta productivité parce que dès que
  • 00:17:03
    j'ai débloqué les casses j'ai vu le
  • 00:17:05
    potentiel à travers les données de plein
  • 00:17:07
    d'autres choses tiens c'est marrant on a
  • 00:17:08
    de la variation sur la vitesse on a de
  • 00:17:10
    la variation sur les consommations de
  • 00:17:12
    produits chimiques on a de la variation
  • 00:17:13
    sur plein de choses on a pu augmenter la
  • 00:17:15
    part par exemple de matériaux recyclés
  • 00:17:17
    qui coûtait beaucoup moins cher du
  • 00:17:18
    papier recyclé versus de la pâte à
  • 00:17:20
    papier qui venait du bois où fallait
  • 00:17:22
    faire tout un processus de
  • 00:17:23
    transformation donc quand tu passes de
  • 00:17:24
    25 % de pâte à papier recyclé à 75 % de
  • 00:17:27
    papier recyclé tu as par matier elle
  • 00:17:29
    chute tout en conservant la qualité du
  • 00:17:31
    produit donc ça veut dire qu'à la fin on
  • 00:17:33
    travaillait plus à la même vitesse plus
  • 00:17:35
    avec la même chimie plus avec les mêmes
  • 00:17:37
    paramètres de production on avait
  • 00:17:38
    entièrement reconfiguré les conditions
  • 00:17:39
    de production on pouvait on pouvait
  • 00:17:41
    considérer qu'on était pas très loin de
  • 00:17:42
    ce qu'on faisait avant mais en fait on
  • 00:17:44
    travaillait un tout petit peu autrement
  • 00:17:46
    et les gains étaient gigantesques voilà
  • 00:17:48
    et la vraie cause du problème c'était
  • 00:17:50
    qu'après 6h il y avait un développement
  • 00:17:52
    bactérien dans l'eau en fait de de la
  • 00:17:54
    pâte à papier ces bactéries elles
  • 00:17:56
    adoraient les produits de blanchiment
  • 00:17:59
    c'était un nutriment donc plus tu les
  • 00:18:00
    blanchissais la ta pâte qui jaunissait
  • 00:18:02
    plus tu développais de la bactérie quoi
  • 00:18:03
    et en fait ces bactéries elles
  • 00:18:05
    agissaient comme un petit agrégateur de
  • 00:18:07
    point collant qui arrivait par la résine
  • 00:18:09
    du bois si tu veux et plus ton point
  • 00:18:11
    colollant était gros plus il venait se
  • 00:18:13
    coller sur les rouleaux et plus ça
  • 00:18:14
    cassait ils ont mis 3 ans à découvrir ça
  • 00:18:16
    au laboratoire de Grenoble et ils nous
  • 00:18:19
    ont même dit qu'il avent ils auraient
  • 00:18:20
    jamais investigué ça si on avait pas
  • 00:18:22
    demander de faire ça parce que ce qu'on
  • 00:18:23
    avait fait était complètement illogique
  • 00:18:25
    pour eux mais pendant 3 ans moi mon
  • 00:18:27
    client industriel il a gagné de l'argent
  • 00:18:28
    il a gagné 40 millions d'euros par an
  • 00:18:30
    donc voilà tu fait gagner aussi un peu
  • 00:18:32
    quand même j'espère non on a gagné un
  • 00:18:34
    peu mais ce qu'on a gagné derrière tout
  • 00:18:35
    ça premièrement on a compris ce qu'on
  • 00:18:36
    pouvait faire dans dans le monde du
  • 00:18:37
    papier deuxièmement on a eu on a eu
  • 00:18:39
    plusieurs usines de ce de de cette
  • 00:18:41
    industrie là troisièmement nous on s'est
  • 00:18:43
    dit bah attends le papier c'est un c'est
  • 00:18:44
    un terrain de jeu génial pour nous notre
  • 00:18:46
    technologie a l'air de bien marcher
  • 00:18:47
    là-dessus et quand tu as des belles
  • 00:18:48
    histoires bon on a on a été cherché
  • 00:18:50
    d'autres clients papetier aujourd'hui
  • 00:18:51
    c'est 25 % de mon chire d'affire la
  • 00:18:53
    papéterie et je suis en train de
  • 00:18:54
    discuter avec des distributeurs
  • 00:18:55
    exclusifs euh les gens de la chimie par
  • 00:18:58
    exemple que entre guillemets on a dégagé
  • 00:18:59
    de ce site-là bah ils ont des usines de
  • 00:19:01
    chimie donc ils nous utilisent et en
  • 00:19:03
    fait ils veulent nous distribuer pour
  • 00:19:04
    prouver à leurs clients qu'on optimise
  • 00:19:06
    aujourd'hui les dosage chimique pour
  • 00:19:07
    avoir le minimum d'impact en gros tu
  • 00:19:09
    vois il cherche à faire un peu comme EDF
  • 00:19:11
    dans ses pubs appelez-nous on va vous
  • 00:19:13
    aider à réduire la consommation en fait
  • 00:19:15
    il y a une vraie logique industrielle
  • 00:19:16
    derrière ça c'est vrai que c'est une
  • 00:19:17
    logique on va pas vendre plus c'est une
  • 00:19:19
    logique on va prouver au clients qu'on
  • 00:19:20
    vend juste ce qu'il faut et en fait en
  • 00:19:22
    ça on devient un partenaire plus long
  • 00:19:23
    terme et souvent on est plus utilisé
  • 00:19:25
    voilà donc ça c'est des histoires comme
  • 00:19:27
    ça on en a plein des histoires comme ça
  • 00:19:28
    qui sont des histoires transformatrices
  • 00:19:30
    mais en fait on cherche pas à faire une
  • 00:19:31
    transformation on cherche à modifier les
  • 00:19:33
    conditions de production pour qu'elle
  • 00:19:35
    devienne beaucoup plus performantes et
  • 00:19:37
    surtout on cherche à être capable de
  • 00:19:39
    s'adapter à différents scénarios parce
  • 00:19:42
    que dans le cas du papier un scénario
  • 00:19:43
    c'est tout simple c'est imagine que tu
  • 00:19:44
    fabriques du papier d'emballage pour
  • 00:19:46
    Amazon d'accord juste avant Noël Amazon
  • 00:19:49
    ils ont des des des une grosse enfin ils
  • 00:19:53
    ont plein de colis à livrer pour les
  • 00:19:54
    cadeaux de Noël d'accord donc on va dire
  • 00:19:56
    ils ont une surctivité un pic
  • 00:19:59
    annuel de je crois 30 ou 40 % de colis
  • 00:20:01
    en plus si c'est pas plus donc là ben le
  • 00:20:03
    but c'est de livrer tout à l'heure parce
  • 00:20:04
    que tu livres pas un cadeau de Noël
  • 00:20:06
    après Noël après Noël donc en fait ils
  • 00:20:09
    achètent tout le papier d'emballage
  • 00:20:11
    disponible pour fabriquer les cartons
  • 00:20:13
    avant Noël et juste après Noël qu'est-ce
  • 00:20:15
    qui se passe bah tu as une chute de
  • 00:20:16
    demande donc tu passes d'un marché où
  • 00:20:18
    tout ce que tu peux fabriquer tu vas le
  • 00:20:20
    vendre à un prix élevé parce qu'en fait
  • 00:20:23
    la demande est forte à d'un seul compte
  • 00:20:26
    bien sûr capacitaire sur le marché et
  • 00:20:27
    donc c'est celui qui fabrique le moins
  • 00:20:29
    cher qui va vendre et en fait comment tu
  • 00:20:31
    fais bah l'industriel il sait pas faire
  • 00:20:33
    lui il fabrique toujours pareil donc
  • 00:20:35
    quand on lui demande de fabriquer plus
  • 00:20:36
    il va renier sur des choses comme la
  • 00:20:37
    maintenance ou des trucs comme ça pour
  • 00:20:39
    augmenter son temps d'ouverture de sa
  • 00:20:40
    machine et il va se retrouver avec des
  • 00:20:41
    collatéraux comme des problèmes de
  • 00:20:43
    maintenance des cases des comme ça tu
  • 00:20:44
    vois il va il va créer des incidents il
  • 00:20:46
    va pousser le système parce qu'il essaie
  • 00:20:48
    pas de transformer ses conditions de
  • 00:20:50
    production et puis juste après quand il
  • 00:20:51
    est sur capacitaire ben il fait des
  • 00:20:52
    Start and Stop en disant au gens ben on
  • 00:20:54
    va vous dehors pendant une
  • 00:20:55
    semaine donc il crée des conditions
  • 00:20:56
    sociales tendues si tu veux et puis à
  • 00:20:58
    chaque fois que tu tu arrêtes une ligne
  • 00:20:59
    ou que tu la redémarres bah tu as des
  • 00:21:00
    gaspillages importants d'énergie
  • 00:21:01
    ainsiite nous ce qu'on leur propose
  • 00:21:03
    c'est travailler sur des scénarios
  • 00:21:04
    économiques où tu peux travailler à
  • 00:21:05
    forte vitesse à vitesse moyenne tu peux
  • 00:21:07
    travailler à forte vitesse en étant en
  • 00:21:09
    optimisant ta consommation d'énergie ou
  • 00:21:11
    en améliorant la qualité des produits ou
  • 00:21:13
    tu peux travailler à basse vitesse en en
  • 00:21:15
    vraiment en minimisant tous les coups
  • 00:21:17
    donc on peut on peut travailler on peut
  • 00:21:19
    pour donner des des échelles on peut
  • 00:21:21
    fabriquer le papier à 600 € à fond la
  • 00:21:23
    tonne puis d'un seul coup le fabriquer à
  • 00:21:25
    340 le même papier en changeant les
  • 00:21:27
    conditions de fabrication en travaillant
  • 00:21:29
    moins vite et en consommant beaucoup
  • 00:21:30
    moins d'énergie en mettant plus de
  • 00:21:32
    recyclé en consommant moins d'eau et
  • 00:21:34
    ainsi de suite enfin il y a plein de
  • 00:21:35
    choses que tu peux faire et c'est
  • 00:21:37
    complètement nouveau pour les
  • 00:21:38
    industriels c'està-dire que cette
  • 00:21:39
    capacité à aligner les conditions de
  • 00:21:43
    pilotage du système de production avec
  • 00:21:47
    la stratégie économique c'est la
  • 00:21:49
    révolution et c'est là où le système
  • 00:21:50
    pour moi de productivité va prendre son
  • 00:21:53
    la place à la place des systèmes de
  • 00:21:55
    production qui vont rester en dessous
  • 00:21:56
    des outils mais ça va ça va être le
  • 00:21:59
    système stratégique en fait de pilotage
  • 00:22:02
    de l'action et après les outils
  • 00:22:04
    resteront les outils y y a-t-il une
  • 00:22:06
    taille industrielle en dessà de laquelle
  • 00:22:09
    on c'est pas facilement
  • 00:22:13
    transccritible dans notre monde en fait
  • 00:22:15
    la la première des choses c'est d'avoir
  • 00:22:17
    de la donnée donc en fait tout
  • 00:22:18
    industriel qui génère naturellement de
  • 00:22:20
    la donnée de qualité c'estàdire en gros
  • 00:22:23
    quelle matière j'utilise comment je
  • 00:22:24
    l'utilise sur les machines et je
  • 00:22:26
    caractérise mon produit il a du
  • 00:22:28
    potentiel pour progresser après c'est
  • 00:22:31
    comment on distribue des solutions
  • 00:22:33
    plutôt intéressantes à à des prix
  • 00:22:35
    acceptables et comment il arrive à
  • 00:22:37
    l'intégrer dans ses habitudes donc nous
  • 00:22:39
    aujourd'hui on sa'est pas distribuer à à
  • 00:22:41
    ce qu'on appelle du SMB là du small and
  • 00:22:43
    medium business PME ETI on aide bien des
  • 00:22:46
    copains à droite et à gauche en overne
  • 00:22:48
    si tu veux mais on va pas on va pas avir
  • 00:22:50
    on va pas avoir on est trop petit pour
  • 00:22:51
    avoir un système de distribution auprès
  • 00:22:52
    de ces gens-là tout ce qui est midsze
  • 00:22:55
    ainsi de suite les entreprises de
  • 00:22:57
    centaines de millions de de r chi
  • 00:22:58
    d'affaires à quelques milliards on a en
  • 00:23:01
    général un accès direct au management et
  • 00:23:03
    on discute en fait on essaie de trouver
  • 00:23:04
    un alignement avec eux et puis les très
  • 00:23:06
    très grosse boîte bah c'est l'inverse
  • 00:23:07
    eux elles ont déjà des programmes et
  • 00:23:10
    elles sont sur des systèmes où ell elles
  • 00:23:11
    sélectionnent elles font des appels
  • 00:23:13
    d'offres et ainsi de suite donc nous on
  • 00:23:14
    travaille aujourd'hui avec des grosses
  • 00:23:16
    sociétés de consulting chez les très
  • 00:23:17
    grosses boîtes on travaille avec des
  • 00:23:19
    distributeurs en direct sur le mid size
  • 00:23:21
    et en fait mon ambition c'est en fait de
  • 00:23:23
    prendre des bouts de ce qu'on fait et de
  • 00:23:25
    de faire la productisation de le
  • 00:23:27
    packager en disant ben je suis la la la
  • 00:23:29
    PME de Madame Michu avec mes 150
  • 00:23:31
    employés mais avec deux process
  • 00:23:32
    critiques est-ce que je peux investir
  • 00:23:34
    10000 € par an un peu avec un peu d'IA
  • 00:23:38
    un peu de système ainsi de suite en
  • 00:23:39
    complément de mon ERP ou de mon mes pour
  • 00:23:42
    commencer à accéder à cette capacité là
  • 00:23:44
    tu vois en faisant des choses plus
  • 00:23:45
    limitées euh et que ça soit distribué
  • 00:23:48
    par bah des distributeurs locaux de gens
  • 00:23:51
    qui me font les projets les projets
  • 00:23:54
    d'automatisation les projets de
  • 00:23:55
    d'installation de de de système de
  • 00:23:57
    traçabilité vois les gens qui sont mes
  • 00:23:59
    premiers partenaires d'amélioration de
  • 00:24:01
    mon infrastructure donc nous on
  • 00:24:03
    travaille pour détecter ces gens-là les
  • 00:24:05
    partenaires et pour packager en fait des
  • 00:24:08
    offres aussi en gros ce que je fais
  • 00:24:10
    c'est que je fais de la distribution au
  • 00:24:11
    sens large c'est je vais vendre à des
  • 00:24:13
    grandes entreprises à travers des
  • 00:24:16
    distributeurs privilégiés je vais vendre
  • 00:24:18
    en direct à des gens puis je vais vendre
  • 00:24:21
    à travers plein de petit magasin en fait
  • 00:24:24
    entre guillemets à tout le maillage
  • 00:24:26
    industriel donc ça c'est l'ambition
  • 00:24:28
    ouais parce qu'en fait intrinsèquement
  • 00:24:30
    il y a rien qui empêche ces gens-là
  • 00:24:31
    d'utiliser voire souvent ils sont très
  • 00:24:33
    malins ils ont envie d'aller plus loin
  • 00:24:34
    ils ont envie de faire la maîtrise des
  • 00:24:35
    processus ils sont moins dans des
  • 00:24:39
    schémas tu sais de grandes entreprises
  • 00:24:41
    qui aujourd'hui moi je trouve que les
  • 00:24:42
    grandes entreprises elles sont très
  • 00:24:43
    polluées par la rotation du personnel
  • 00:24:46
    aux États-Unis pays très très grand et
  • 00:24:48
    je vois une corrélation entre les sites
  • 00:24:51
    qui utilisent bien nos outils les sites
  • 00:24:53
    qui les utilisent mal en fonction de
  • 00:24:54
    leur géolocalisation et leur proximité à
  • 00:24:56
    des grandes agglomérations
  • 00:24:58
    tu es proche d'une grande agglomération
  • 00:25:00
    tu vas pouvoir embaucher un jeune
  • 00:25:02
    ingénieur qui va te servir d'ingénieur
  • 00:25:03
    process parce qu'il va vivre dans cette
  • 00:25:04
    agglomération et çaac compagne son
  • 00:25:06
    compagnon va trouver du travaill en
  • 00:25:07
    local il va avoir accès à bah tout tout
  • 00:25:11
    ce que tu veux le confort que tu veux
  • 00:25:12
    autour des choses pour leurs enfants
  • 00:25:13
    ainsi de suite mais quand tu es à 300 ou
  • 00:25:15
    400 km de la moindre grosse
  • 00:25:17
    agglomération en fait tu vas faire avec
  • 00:25:18
    les gens du coin et avec les gens du
  • 00:25:20
    coin bah il y a une raréfaction en fait
  • 00:25:22
    des talon et qui sont pris pour les
  • 00:25:24
    directions d'usine et ainsi de suite
  • 00:25:25
    donc tu vas te retrouver en sousstaff en
  • 00:25:26
    permanence et si tu arrives V embaucher
  • 00:25:28
    des jeunes ils vont pas rester ils vont
  • 00:25:29
    passer un an ou deux et puis après ils
  • 00:25:30
    ont fait un peu d'expérience ils vont
  • 00:25:32
    partir et donc bah ces gens-là ont
  • 00:25:33
    beaucoup plus de mal à accéder à ces
  • 00:25:34
    solutions là parce qu'en fait elles sont
  • 00:25:36
    sous staffé alors que ces soltions là
  • 00:25:38
    sont probablement l'avenir parce que
  • 00:25:40
    c'est celles qui vont leur permettre de
  • 00:25:41
    plus en plus d'optimiser et de gagner du
  • 00:25:43
    temps mais la la conversion culturelle
  • 00:25:46
    est un peu compliquée c'est tu passes de
  • 00:25:47
    gens qui travaillent 10 12 heur par jour
  • 00:25:49
    et qui savent que l'usine est dépendant
  • 00:25:52
    de leur activité à des gens qu'on
  • 00:25:54
    pourrait aider mais qui n'ont pas la
  • 00:25:56
    disponibilité pour pour faire ce
  • 00:25:58
    changement dans leur vie quoi donc voilà
  • 00:26:00
    il y a des challenges comme ça donc
  • 00:26:01
    c'est pour ça qu'on essaie de trouver
  • 00:26:02
    aussi des partenaires qui nous aident à
  • 00:26:03
    faire ça ou qu'on transforme les
  • 00:26:05
    organisations de nos client on a un gros
  • 00:26:07
    client américain qui s'appelle Owens
  • 00:26:08
    scorning qui est le le saintgobin
  • 00:26:10
    américain et en fait ils ont embuché des
  • 00:26:12
    ingénieurs qu'ils ont mis dans des très
  • 00:26:13
    beaux endroits et qui sont en centrale
  • 00:26:16
    et qui vont faire la maîtrise du
  • 00:26:18
    processus à distance sur un tu sais un
  • 00:26:21
    chapelet d'usine ils vont gérer 6 se
  • 00:26:23
    usines et en fait ils vont identifier
  • 00:26:25
    les potentiels de progrès standardiser
  • 00:26:27
    des nouvelles méthodes travail obliger
  • 00:26:29
    les gens à le faire et faire le suivi au
  • 00:26:30
    quotidien euh et donc ils ont déporté en
  • 00:26:33
    fait en centrale du savoir-faire ce qui
  • 00:26:36
    a réglé le problème en fait de d'avoir
  • 00:26:38
    du staff en local quoi et peut-être que
  • 00:26:40
    c'est le futur des usines c'està-dire
  • 00:26:42
    qu'avec le minimum de minimum de gens
  • 00:26:43
    qui vont exploiter les conditions ENF
  • 00:26:46
    exploiter les machines mais avec toute
  • 00:26:48
    la réflexion autour de l'optimisation
  • 00:26:49
    qui sera bah décentralisée offshorisé
  • 00:26:52
    peut-être même à jour jusqu'en Inde j'en
  • 00:26:54
    sais rien on parle beaucoup en enfin
  • 00:26:57
    c'est un sujet j'ai plus que plus que
  • 00:26:59
    tarte à la crème beaucoup de d'IA et
  • 00:27:02
    d'industrie ta vision des choses bon on
  • 00:27:06
    connaît bien le domaine de l'a lia pour
  • 00:27:08
    moi c'est la l'arrivée avec des gros
  • 00:27:11
    sabots de la probabilité dans le monde
  • 00:27:12
    de la statistique avant on faisait des
  • 00:27:14
    moyennes on faisait des sommes ça nous
  • 00:27:16
    donnait une idée de ce qui se passait
  • 00:27:18
    aujourd'hui il a c'est la maîtrise en
  • 00:27:21
    fait de la probabilité alors tout le
  • 00:27:23
    monde est hébahi par la quand on utilise
  • 00:27:25
    la probabilité pour générer du langage
  • 00:27:28
    euh on se rend compte aujourd'hui que
  • 00:27:29
    c'est très intéressant dès qu'on a du
  • 00:27:31
    texte pour faire des résumés des trucs
  • 00:27:33
    donc euh c'est c'est ça nous aide ça ça
  • 00:27:36
    aide probablement les industriels qui
  • 00:27:38
    utilisent des systèmes où il y a pas mal
  • 00:27:39
    de textes comme des systèmes de rapport
  • 00:27:41
    d'intervention de maintenance de choses
  • 00:27:43
    et tout ça bon donc on va bien que ça
  • 00:27:44
    peut servir mais en fait euh il faut
  • 00:27:47
    comprendre ce que ça veut dire que c'est
  • 00:27:49
    de la probabilité nous ce qu'on fait
  • 00:27:50
    c'est qu'on va utiliser des données
  • 00:27:53
    historiques pour découvrir qu'est-ce qui
  • 00:27:55
    a eu le maximum de probabilité de te
  • 00:27:58
    permettre d'atteindre ton objectif
  • 00:28:00
    c'est-à-dire plus faire de défaut ou
  • 00:28:01
    consommer moins d'énergie donc on va
  • 00:28:02
    quand même faire de la probabilité qui
  • 00:28:04
    la probabilité basée sur des sur de
  • 00:28:06
    l'expérience d'accord alors dans un
  • 00:28:08
    premier temps ça nous limite à
  • 00:28:09
    l'expérience faite dans un deuxième
  • 00:28:11
    temps quand imagine tu as une fenêtre de
  • 00:28:13
    production qui est là on se rend compte
  • 00:28:14
    que c'est le haut de cette F de
  • 00:28:15
    production qui est la meilleure on la
  • 00:28:16
    détecte donc avec de la une fois qu'on
  • 00:28:18
    est là on va venir populer une
  • 00:28:20
    population de produit audessus de cette
  • 00:28:21
    chos là donc on peut sortir des
  • 00:28:23
    conditions historiques un petit peu et
  • 00:28:24
    là on peut faire l'apprentissage
  • 00:28:25
    incrémental on peut se retrouver au bout
  • 00:28:26
    de quelques temps en fait à une fenêtre
  • 00:28:28
    de production bien plus performante qui
  • 00:28:29
    n'avait jamais été essayé dans le passé
  • 00:28:31
    sans risque donc ça c'est génial euh et
  • 00:28:34
    après le il y a de Lia très proche de ce
  • 00:28:38
    que fait la machine entre guillemets
  • 00:28:40
    comme tout ce qui est computer vision
  • 00:28:42
    qui marche très bien pour faire du tri
  • 00:28:44
    de la
  • 00:28:45
    détection sur la vidéo sur des photos ça
  • 00:28:47
    c'est quasiment aujourd'hui des produits
  • 00:28:49
    sur étagère tu tuachètes des caméras qui
  • 00:28:51
    ont déjà ces systèmes là donc ça c'est
  • 00:28:52
    il faut à tout prix l'utiliser pour
  • 00:28:53
    générer de la data de qualité faut faire
  • 00:28:56
    des choses comme nous on les fait il y a
  • 00:28:57
    quelques
  • 00:28:59
    solution qui existe intéressante sur la
  • 00:29:00
    planète pour exploiter ces datas le LLM
  • 00:29:03
    on peut l'utiliser de plein de façons
  • 00:29:05
    pour aider les gens à apprendre plus
  • 00:29:06
    vite résumer interpréter correctement ce
  • 00:29:10
    qui se passe puis après il reste toute
  • 00:29:12
    la fameusea que je vois autour de moi
  • 00:29:14
    qui est alors là le bordel absolu du
  • 00:29:17
    monde de la de la data science qui est
  • 00:29:20
    qui est en fait très très peu compris
  • 00:29:23
    par les gens euh pour moi la DAT science
  • 00:29:26
    c'est c'est c'est c'est c'est pareil que
  • 00:29:28
    l'ATP c'està-dire c'est des tennisman
  • 00:29:30
    c'est tu as des très bons data
  • 00:29:31
    scientistes Roger Federer Raphael Nadal
  • 00:29:34
    on peut dire qu'il se débrouillit pas
  • 00:29:35
    trop mal en tennis hein et puis tu as la
  • 00:29:37
    plupart des joueurs qui sont comme moi
  • 00:29:38
    qui sont classés 32 ou je sais pas quoi
  • 00:29:40
    qui qui sont contents quand ils font un
  • 00:29:41
    bon revers quoi si tu veux et en fait
  • 00:29:43
    comme c'est un univers fermé que tout le
  • 00:29:45
    monde joue pas au tennis c'est pareil
  • 00:29:46
    sur la data science personne comprend
  • 00:29:48
    qui est bon et qui est mauvais parce
  • 00:29:49
    qu'on a pas de classement mondial et moi
  • 00:29:50
    je vois beaucoup beaucoup de projet de
  • 00:29:52
    Data sins qui échoue premièrement parce
  • 00:29:54
    qu'on est focalisé sur la technologie
  • 00:29:56
    deuxièmement parce qu'on sait pas avec
  • 00:29:58
    qui on met en œuvre cette technologie
  • 00:29:59
    quoi et et parce qu'on n pas du tout en
  • 00:30:01
    fait une vision stratégique en haut
  • 00:30:04
    c'est-à-dire que ce qu'il faut c'est
  • 00:30:05
    identifier ces besoins là et après
  • 00:30:07
    chercher quelles sont les bonnes
  • 00:30:08
    solutions à mettre en place plutôt que
  • 00:30:10
    de se dire j'ai de la data qu'est-ce
  • 00:30:12
    qu'on peut en faire et en fait on voit
  • 00:30:13
    encore trop cette approche du j de la
  • 00:30:15
    data je vais en faire quelque chose mais
  • 00:30:16
    ce n'est pas clair dans un schéma
  • 00:30:17
    stratégique et en général ça débouche
  • 00:30:19
    sur des choses assez
  • 00:30:21
    décevantes une une partie de notre
  • 00:30:23
    concurrence c'est des Data scientists de
  • 00:30:26
    société qui ont sur R des des grandes
  • 00:30:29
    sociétés de conseil ou des choses comme
  • 00:30:30
    ça et en fait souvent ils sont ils sont
  • 00:30:33
    embêtés parce qu'ils sont battus par des
  • 00:30:35
    technologies qui sont éprouvés qui font
  • 00:30:37
    un calcul qu'on peut expliciter euh et
  • 00:30:40
    et et c'est parce que en fait ils
  • 00:30:42
    s'attaquent en fait à des mauvais sujets
  • 00:30:44
    il y a des sujets que tu peux
  • 00:30:45
    automatiser et il y a des sujets qui
  • 00:30:47
    sont complètement à customiser et je
  • 00:30:49
    pense que la data sence devrait
  • 00:30:50
    s'occuper que des sujets sur lesquels il
  • 00:30:52
    y a pas de solution et qu'il faut à tout
  • 00:30:53
    prix customiser mais surtout pas
  • 00:30:56
    s'attaquer à des sujets où aujourd'hui
  • 00:30:57
    tu as déjà a des systèmes qui
  • 00:30:59
    automatisent ça et qui March très très
  • 00:31:01
    bien donc le rôle de l'ingénieur n n'est
  • 00:31:04
    pas fichu finalement non et au contraire
  • 00:31:07
    même il il devrait prendre encore un peu
  • 00:31:09
    plus de gallon vis-à-vis de la data
  • 00:31:11
    serence oui moi je pense que l'ingénieur
  • 00:31:13
    aujourd'hui il il a il a une grosse
  • 00:31:15
    révolution à faire en fait ce qu'on
  • 00:31:16
    offre à l'ingénieur aujourd'hui
  • 00:31:18
    globalement partout dans une usine c'est
  • 00:31:21
    l'accès à une
  • 00:31:23
    information de qualité de plus en plus
  • 00:31:25
    contextualisée c'estàd qui va décrire un
  • 00:31:28
    vrai un vrai contexte des outils
  • 00:31:31
    d'exploitation de surveillance d'alerte
  • 00:31:33
    de tout ça donc moi si je suis un jeune
  • 00:31:35
    ingénieur processe qui rentre dans une
  • 00:31:37
    une usine aujourd'hui en fait je vais
  • 00:31:39
    passer du monde de la supposition des
  • 00:31:41
    opinions et de la discussion à un monde
  • 00:31:43
    du fait sa de la factualisation de ce
  • 00:31:45
    qui se passe et donc ça vair plusieurs
  • 00:31:47
    impacts premièrement je vais apprendre
  • 00:31:49
    très vite si je suis motivé je vais
  • 00:31:51
    apprendre très vite deuxièmement je vais
  • 00:31:52
    pouvoir trier organiser et donc
  • 00:31:56
    m'occuper de ce qui a le plus de valeur
  • 00:31:58
    pour l'entreprise tout ça sur une
  • 00:31:59
    réflexion qu'on aura pu partager clair
  • 00:32:01
    en disant voilà le plan voilà les
  • 00:32:02
    données c'est bien là-dessus là-dessus
  • 00:32:04
    là-dessus qu'il faut qu'on agisse tout
  • 00:32:05
    de suite pour avoir le maximum d'impact
  • 00:32:07
    donc oui ça change beaucoup de choses et
  • 00:32:08
    ça rend je pense l'ingénieur bien plus
  • 00:32:11
    performant dans son intervention bien
  • 00:32:12
    plus efficace ça va lui redonner cette
  • 00:32:14
    capacité d'efficacité parce qu'après
  • 00:32:16
    derrière à un moment donné il va falloir
  • 00:32:17
    le régler le problème et le problème on
  • 00:32:19
    a plein de façons de le régler ça peut
  • 00:32:21
    être avec une résolution avec un nouveau
  • 00:32:23
    système physique acheter quelque chose
  • 00:32:24
    ça peut être améliorer l'existant ça
  • 00:32:26
    peut être simplement utiliser
  • 00:32:28
    correctement les choses ça peut être
  • 00:32:30
    quelque chose de souvent ce qu'il faut
  • 00:32:31
    c'est éliminer simplifier et identifier
  • 00:32:34
    toutes les choses qu'on a mis en place
  • 00:32:35
    qu'il faut éliminer et donc je pense
  • 00:32:37
    qu'un ingénieur aujourd'hui qui a la
  • 00:32:39
    capacité de maîtriser cette utilisation
  • 00:32:42
    de l'information tout en étant passionné
  • 00:32:44
    par les les techniques de l'Ingénieur
  • 00:32:46
    bah aujourd'hui c'est un ingénieur 2.0
  • 00:32:49
    3.0 tu l'appelles comme tu veux mais qui
  • 00:32:50
    est
  • 00:32:51
    démultiplié moi à une époque j'étais
  • 00:32:53
    chef d'atelier chez Sagem à Monluçon
  • 00:32:55
    j'arrivais le matin et je prenais euh je
  • 00:32:58
    prenais l'information de ce qui s'était
  • 00:33:00
    passé et donc tu avais quelques chiffres
  • 00:33:03
    tu avais ton volume de production il
  • 00:33:04
    était juste en général tu avais ton taux
  • 00:33:06
    de défaut il était bon ou pas bon bon ok
  • 00:33:08
    euh et puis ensuite tu avais ce que les
  • 00:33:11
    gens te disaient donc tu avais une série
  • 00:33:13
    d'opinions quoi et dès 95 moi j'ai mis
  • 00:33:16
    en place du des bases de données
  • 00:33:17
    simplement pour déjà enregistrer tous
  • 00:33:20
    les défauts et faire simplement le matin
  • 00:33:22
    parîtoi des défauts et quand tu vois que
  • 00:33:23
    c'est la CAP C10 qui est mal placée sur
  • 00:33:25
    une carte tu fais une action sur la CAP
  • 00:33:26
    C10 tu vois j' av déjà cet C besoin
  • 00:33:28
    d'accès à l'information précise donc
  • 00:33:31
    aujourd'hui je pense que l'ingénieur il
  • 00:33:33
    peut se retrouver dans une situation où
  • 00:33:36
    en fait il se rapproche du monde du
  • 00:33:38
    sport de la Formule 1 où il a accès à
  • 00:33:39
    beaucoup d'informations il va pouvoir
  • 00:33:41
    aller faire ce vrai métier de de mise au
  • 00:33:43
    point versus une époque où on était
  • 00:33:46
    limité à faire du du management et à
  • 00:33:48
    essayer d'aller faire des tu sais des
  • 00:33:50
    enquêtes des choses mais premiers
  • 00:33:52
    projets de Data c'était des des des
  • 00:33:53
    projets tu sais on appelait ça des des
  • 00:33:56
    des des euh c'est des des tables de
  • 00:33:59
    tagouhi ou des choses comme ça tu avais
  • 00:34:01
    déjà 6 semaines de collecte de données à
  • 00:34:03
    la main quoi si tu veux avant de
  • 00:34:04
    commencer à croiser quelques
  • 00:34:05
    informations donc moi je trouve c'est
  • 00:34:07
    une époque formidable pour les
  • 00:34:09
    ingénieurs prochaine étape donc de brin
  • 00:34:12
    cuube donc grosse transformation pour
  • 00:34:14
    nous c'estàd qu'aujourd'hui comme je
  • 00:34:16
    l'ai expliqué on va euh on va essayer de
  • 00:34:19
    se positionner comme une des solutions
  • 00:34:20
    standard qui va être distribué par des
  • 00:34:22
    par des gros distributeurs donc ça a
  • 00:34:24
    beaucoup d'impact premièrement un
  • 00:34:26
    distributeur il va attendre de toi
  • 00:34:29
    beaucoup de choses que tu as peut-être
  • 00:34:30
    pas conçu quand tu es parce que toi tu
  • 00:34:31
    es été obsédé par l'outil que tu
  • 00:34:33
    fabriques l'usage qu'en font tes clients
  • 00:34:35
    mais un intégrateur lui il a l'habitude
  • 00:34:37
    que ça fonctionne sur tous les clouds de
  • 00:34:38
    la planète il a l'habitude que il y ait
  • 00:34:40
    des systèmes d'administration il a
  • 00:34:41
    l'habitude qu'il y ait du monitur enfin
  • 00:34:42
    il a plein de choses donc ça va nous
  • 00:34:44
    obliger au niveau maturité à à modifier
  • 00:34:47
    nos outils à les transformer pour les
  • 00:34:49
    rendre en fait euh des outils qui
  • 00:34:51
    deviennent standard accepable par des
  • 00:34:53
    partenaires et par des DSI en face qui
  • 00:34:56
    attendent plein de choses euh donc de
  • 00:34:58
    sortir de ce mode un peu start-up qui a
  • 00:35:00
    fait un outil un peu fun et ainsi de
  • 00:35:01
    suite qu'on qu'on a quitté il y a
  • 00:35:02
    longtemps mais tu vois la transition
  • 00:35:04
    entre j'ai fait un premier outil sympa
  • 00:35:06
    et j'en fait un système d'entreprise en
  • 00:35:08
    fait c'est une énorme transformation
  • 00:35:10
    c'est pas que de l'usage c'est aussi
  • 00:35:11
    tout ce qui est en dessous donc on
  • 00:35:14
    travaille depuis des années là-dessus et
  • 00:35:15
    c'est pour ça qu'on est venu à un moment
  • 00:35:17
    donné on a créé une plateforme iotti il
  • 00:35:18
    y en a plein qui existent mais c'était
  • 00:35:20
    pour maîtriser aussi euh ce ce niveau-là
  • 00:35:22
    cette couche là basse parce qu'en fait
  • 00:35:24
    on tourne sur n'importe quelle
  • 00:35:25
    plateforme iotti quand les clients n'ont
  • 00:35:27
    pas on en fourn une ça c'est sympa mais
  • 00:35:28
    ça nous a permis de nous mettre à niveau
  • 00:35:30
    pour être sûr de tourner sur toutes les
  • 00:35:31
    plateformes i voilà donc on a toute une
  • 00:35:33
    transformation de nos outils euh on
  • 00:35:36
    travaille beaucoup avec les directions
  • 00:35:38
    général parce que notre notre message
  • 00:35:39
    notre positionnement sur le la
  • 00:35:41
    productivité totale et sur la nécessité
  • 00:35:43
    d'un système de management de la
  • 00:35:44
    productivité ça génère énormément
  • 00:35:47
    d'idées ah mais moi j'aimerais bien
  • 00:35:49
    benchmarer ça ou j'aimerais bien pouvoir
  • 00:35:51
    renseigner des scénarios de production
  • 00:35:54
    dans le futur pour voir quels sont les
  • 00:35:57
    scénarios qui sera les plus intéressants
  • 00:35:59
    en terme d'optimisation donc ne pas
  • 00:36:00
    travailler sur le l'existant mais
  • 00:36:03
    travailler sur sur sur différents
  • 00:36:05
    scénarios potentiel vous êes en train de
  • 00:36:06
    monter un industriel stratège quoi
  • 00:36:08
    exactement et donc ça c'est super parce
  • 00:36:09
    qu'en fait on travaille avec des
  • 00:36:11
    industriels avec qui on a on a fait
  • 00:36:13
    beaucoup de choses sur le terrain dans
  • 00:36:14
    les usines et en fait on les amène avec
  • 00:36:16
    nous et on reste dans ce mode Agile
  • 00:36:17
    qu'on adore où tu vas voir un gars tu
  • 00:36:19
    dis ok tu as 7 h usines tu en as deux
  • 00:36:21
    qui qui marchent super bien tu en as TR
  • 00:36:23
    qu avec des bons résultats tu toujours
  • 00:36:24
    une ou deux qui qui traînent un peu
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    est-ce qu' on peut non seulement aider
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    tout ça mais est-ce qu'on peut aussi
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    faire l'optimum du total plutôt que une
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    somme d'Optimal locaux quoi et ça ça
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    marche très très bien les gens sont sont
  • 00:36:38
    intéressés par ça donc on a on a ces
  • 00:36:41
    deux donc dimensions pour nous qui sont
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    importantes pour pouvoir réussir notre
  • 00:36:43
    stratégie c'est un d'avoir un système
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    d'entreprise qui est considéré comme un
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    vrai système d'entreprise acceptable par
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    tous les groupes de la planète et
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    surtout les grands groupe et d'avoir en
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    parallèle de ça une approche produit en
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    fait très fine très niche qui qui nous
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    correspond et peut-être d'être les des
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    innovateurs dans cette création en tout
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    cas d'un module centré sur la
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    fabrication pour tout ce qui est
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    productivité parce que je pense que la
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    totale productivité c'est pas que la
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    fabrication c'est aussi la chaîne
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    logistique he où il existe d'autres
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    choses mais c'est c'est en tout cas de
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    d'ancrer ou de créer un système un peu
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    différent de pilotage de son système
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    industriel sur la partie fabrication
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    avec l'exploitation au maximum des
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    données que génèent en fait les usines
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    et c'est c'est j'ai eu une première
  • 00:37:30
    ambition d'ingénieur qui était de créer
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    des technologies d'IA nouvelles pour
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    résoudre des problèmes et on était très
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    content d'avoir fait ça très fier de se
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    dire on fait du multifactoriel ça marche
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    très bien on a gagné beaucoup de
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    benchmark chez plein de gens donc tu es
  • 00:37:42
    un petit peu content d'avoir apporté
  • 00:37:43
    c'est une petite brique technologique
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    mais je pense que ce qui est aujourd'hui
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    plus important pour nous c'est c'est
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    d'aider les gens en fait à vraiment
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    avoir une stratégie cohérente quels que
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    soient les outils qu'ils utilisent et
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    quand ils ont besoin d'un outil un peu
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    performant pour du multifactoriel on a
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    la chance de pouvoir le proposer en plus
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    mais ce qui m'intéresse c'est c'est
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    l'impact global qu'on a sur les sociétés
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    et pas forcément que l'impact local sur
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    les sur les lignes de production parce
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    que ça ça fait 17 ans qu'on fait ça donc
  • 00:38:09
    ça on le maîtrise bien on va avoir plus
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    d'impact et tous les derniers clients
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    qu'on a signé on a signé un japonais on
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    a signé une une société brésilienne qui
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    fabrique tu sais des des savons des
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    choses comme ça en fait elles ont des
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    approches par le haut tout le temps et
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    en fait au lieu de faire une
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    implémentation de nos outils par le bas
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    on l'a fait par le haut aujourd'hui i et
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    en fait on dirige par la discussion
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    stratégique et l'alignement stratégique
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    qu'on a avec ces gens-là et en fait on
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    se rend compte qu'ils sont beaucoup plus
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    impliqués qu'on va beaucoup plus vite
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    que leur organisation s'aligne derrière
  • 00:38:38
    et donc ça facilite aussi cette
  • 00:38:41
    acceptation en fait de ces technologie
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    parce que l'opérateur luoui ça fait 130
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    ans que l'industrie existe et c'est 130
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    ans qu'on lui dit t'inquiète pas on va
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    inventer quelque chose pour t'éliminer
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    quoi toi une machine un robot un système
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    informatique et le gars en fait on sais
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    on baisse nos ressources en permanence
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    quoi et donc c'est toujours difficile de
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    voir arriver une nouvelle technologie
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    quand tu es opérateur parce que tu dis
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    ah d'accord qu'est-ce qui va se passer
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    pour moi aujourd'hui je pense qu'on est
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    atteint des niveaux très bas de de
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    personnel dans les usines donc on est
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    plutôt en train de rebondir sur comment
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    les aider à performer le mieux possible
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    et ça crée des débats UB l'ARE jour
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    j'étais avec un client américain qui me
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    disait oui vos outils d'aide au pilotage
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    dans les ateliers sont intéressants mais
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    en fait nos vieux opérateurs en ont pas
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    besoin parce qu'ils savent faire je dis
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    d'accord et les jeunes opérateurs al ah
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    bah oui eux c'est très bien pour eux tu
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    vois je leur dis d'accord donc vous vous
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    êtes ok avec cette idée conceptuelle qui
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    est que le jeune opérateur va avoir
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    accès à des recommandations qui sont
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    issues du mieux du mieux qu'on peut
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    faire par lia et donc il va performer
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    plus que le vieil opérateur qui va faire
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    avec son savoir-faire historique il me
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    dit non non le vieil opérateur va
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    toujours faire mieux que le jeune même
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    s'il a cité par lia je fais bah non
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    parce qu'en fait lia apprend de ce que
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    font les vieux pour trouver la
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    quintessence de ce qu'ils font donc ils
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    vont proposer aux jeunes le mieux du
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    mieux des vieux donc intrinsèquement ils
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    vont faire mieux et là le client était
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    bloqué parce que pour lui c'est un
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    renversement de l'échelle de valeur en
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    gros je lu disais c'est tout simple que
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    ça soit les vieux opérateurs expérionté
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    ou les jeunes les jeunes ne savent pas
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    les vieux savent des choses on va les
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    réaligner sur ce qu'il faut faire et
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    probablement que ensemble on fera encore
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    mieux dans le futur mais tu vois
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    conceptuellement le vieux savait faire
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    le jeune savait pas faire en fait
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    aujourd'hui tu es un taxi avec un avec
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    Waze dans Paris tu tu peux être aussi
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    performant que un gars qui a toute la
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    carte de Paris dans la tête depuis 40
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    ans enfin probablement plus performant
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    quoi c'est exactement ce qui se passe
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    mais c'est pas la logique de réflexion
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    des gens on est en train d'inverser ça
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    Laurent la porte merci beaucoup pour cet
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    entretien merci à toi et prochain
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    rendez-vous donc de brin cube
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    certainement d'ici un ou de ans histoire
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    de voir où on en est avec plaisir merci
  • 00:40:44
    beaucoup merci
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