Kereval est partie prenante d’un nouveau projet d’innovation collaboratif, dénommé PrédiObso, qui vise à transformer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des équipements complexes pour en réduire l’obsolescence.

L’obsolescence est un enjeu critique pour les secteurs de l’industrie à fort enjeu technologique et de souveraineté. Pour y répondre, le projet PrédiObso vise à développer un modèle d’IA souverain capable d’évaluer la sensibilité des composants industriels à l’obsolescence et donc à la rupture d’approvisionnement. 

Ce projet est porté par l’entreprise OBSAM – OBSolescence and Analysis Management qui apporte son expertise métier et sa base de données unique Ostral, première base collaborative multi-domaines et multi-familles en France.

Il associe un troisième acteur, le laboratoire de recherche BARD de l’IRISA – Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires. Son équipe développe l’architecture algorithmique, intégrant l’apprentissage profond et l’interaction humain-machine.

L’équipe Intelligence artificielle (IA) de Kereval garantit, quant à elle, la fiabilité et la confiance du système via une processus de gestion du cycle de vie du machine learning, le MLOps (Machine Learning Operations), et des méthodologies de test rigoureuses.

L’innovation au cœur du projet

PrédiObso ne se contentera pas d’analyser des données internes ; il utilisera des technologies de pointe en IA comme les LLM (Large Language Models) et le RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour enrichir ses prédictions à partir de sources externes et proposer une interface conversationnelle d’aide à la décision.

Ce projet, labellisé par les pôles ID4MOBILITY etImages & Réseaux et soutenu par la Région Bretagne, contribuera à renforcer la souveraineté technologique française en offrant une solution déployable en environnement sécurisé.