Des problèmes détectés plus vite
Avec autant de forages sur une zone, la détection automatisée à grande échelle repère rapidement les défauts et apprend de chacun : les problèmes récurrents sont résolus plus vite.
Secteurs · Pétrole et gaz
L’intelligence artificielle dans le pétrole et le gaz du site de forage au back-office
Le secteur pétrolier et gazier a toujours adopté tôt l’informatique, de la modélisation des réservoirs aux modèles sismiques 3D. L’IA en est l’étape suivante. Nous construisons des systèmes qui détectent les défauts sur les sites de forage, soutiennent la maintenance des équipements et suppriment la saisie manuelle de données dans les opérations.
- Détection de défauts à grande échelle par drone
- Aide à la maintenance des équipements de forage
- Traitement des documents sans saisie manuelle
- 57 % de notre équipe est titulaire d’un doctorat
- Entreprise allemande, conforme au RGPD
Parlons de votre projet
5,0 18 avis sur Clutch Lauréat des Go Global Awards
Ils nous font confiance : grandes entreprises, scale-ups et organisations à but non lucratif
Ce que vous y gagnez
Ce que l’IA change dans le pétrole et le gaz
Là où l’IA soutient les opérations sur un parc d’actifs vaste et dispersé.
Un temps de production optimisé
Des modèles qui apprennent le fonctionnement d’un site de forage au fil du temps soutiennent la planification de la maintenance et prolongent l’activité des machines de forage.
Des processus de back-office allégés
La vision par ordinateur et le NLP extraient les données de documents comme les factures, supprimant la saisie manuelle et les erreurs qui en découlent.
Ce que nous livrons
Des solutions d’IA pour le secteur pétrolier et gazier
Les cas d’usage de l’IA les plus fréquents dans le secteur, et l’expertise que nous y appliquons.
- 01
Détection par drone
La vision par ordinateur appliquée aux images de drone détecte défauts et dommages sur les zones de forage, enregistre chaque constat et accélère la réponse lorsque des problèmes similaires se reproduisent.
- 02
Aide à la maintenance
Des systèmes qui apprennent d’un site de forage au fil du temps pour aider à résoudre les problèmes en dépendant moins des ingénieurs sur place. Ce domaine en est encore à un stade précoce de mise en œuvre, et nous sommes clairs sur ce qu’il permet aujourd’hui.
- 03
Optimisation du temps de production
Une planification de la maintenance fondée sur les données, qui allonge le fonctionnement des machines de forage entre deux interventions.
- 04
Traitement automatisé des documents
Un pipeline fondé sur l’OCR qui améliore les numérisations, classe les documents, identifie les blocs d’information et transmet des données structurées à votre ERP.
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projetÉtudes de cas
Toutes les études de casLes résultats obtenus pour nos clients
Pétrole et gaz · Vision par ordinateur, NLP
Extraction automatisée des informations de factures
25xplus rapide pour traiter les factures
Un service web qui extrait les données de différents types de factures. Il automatise la saisie pour un distributeur d’équipements multinational et lui fait gagner 850 heures de travail par mois.
Lire l’étude de cas
Détection par drone des déchets de chantier pour une municipalité
40 % de baisse du coût moyen des inspections
Une application par drone qui détecte et signale 25 types de déchets de chantier, automatise l’inspection des chantiers et fait gagner 320 heures de travail par mois.
Détection de déchets par drone et planification de la collecte
25x plus rapide pour détecter les déchets, avec des coûts globaux divisés par deux
Un système de vision par ordinateur qui détecte les déchets sur des images de drone couvrant environ mille kilomètres carrés de littoral, avec une application SIG pour planifier et suivre la collecte.
Détection d’objets sur images satellite hyperspectrales
10 x 8 px taille minimale des objets reconnus
Une solution de surveillance environnementale, développée dans le cadre de notre programme de responsabilité sociétale, qui détecte de petits objets sur des images satellite hyperspectrales avec une très grande précision.
Pourquoi AI Superior
Une IA de niveau recherche, livrée avec la rigueur d’un éditeur de logiciels
Une démo, beaucoup de prestataires savent la construire. Le plus difficile est de faire fonctionner l’IA de façon fiable sur des données réelles, dans de vrais processus métier, et cela demande un autre type d’équipe.
01
Une équipe issue de la recherche
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets, et toute l’équipe travaille avec la même exigence scientifique.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Conçu pour aller en production
Chaque projet avance par étapes pour limiter les risques, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux approches qui ont fait leurs preuves sur vos données.
4× notre taux de réussite en proof of concept, comparé à la moyenne du marché
03
Une équipe complète dès le premier jour
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus par une seule équipe, donc rien ne se perd dans les passages de relais entre prestataires.
- Produit Product owner IA, business analyst, chef de projet
- Data Data scientists, ingénieurs ML, analyste BI
- Développement Ingénieurs logiciel, QA, DevOps
04
Vos données restent sous contrôle
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
- RGPD, entreprise allemande
- LLM auto-hébergés
- Méthodes transparentes
Notre équipe
Les experts derrière votre projet
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
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Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
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Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
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Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master en IA, reconnaissance de formes et imagerie numérique ; plus de 7 ans d’expérience en traitement d’images et en vision par ordinateur, avec publications.
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Enrique Fernández, M.Sc. Expert ML senior Master en robotique et mécatronique ; conçoit et déploie des solutions d’IA complexes, notamment en vision par ordinateur et en NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. Consultant IA Master en Business Engineering et informatique ; chef de produit et chef de projet pour des produits de machine learning.
Avis clients
5,0 Noté 5,0 par ceux pour qui nous développons
18 avis vérifiés sur Clutch
“AI Superior a répondu avec beaucoup d’attention à tous nos besoins et les a pris en compte dans le projet.”
Développement de modèles d’IA et d’un tableau de bord pour un programme pilote de détection de déchets sur des images de drones.
“Ils ont mené à bien chaque volet du projet et ont dépassé nos attentes.”
Développement d’un modèle d’IA qui analyse les toitures de bâtiments résidentiels et commerciaux, collecte et annotation des données comprises. Tous les livrables clés ont été remis dans les délais.
“J’apprécie leur approche, leur expertise et la qualité des informations qu’ils fournissent.”
Conseil en IA et en machine learning pour identifier les bons cas d’usage d’une entreprise de web design et de graphisme.
Notre méthode
Un projet IA mené par étapes
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable, et vous ne décidez de la suivante qu’après avoir vu la précédente fonctionner. Vous gardez la main sur le périmètre et le budget.
- Une estimation avant tout engagementVous connaissez le périmètre et les résultats attendus avant le début du développement.
- Go/no-go après chaque étapeChaque étape se termine par un résultat vérifiable et une décision sur la suite.
- Des risques communiqués ouvertementNous partageons risques et opportunités dès que l’analyse les fait apparaître.
- Décision go / no-go
Cadrage
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
- Décision go / no-go
Données et faisabilité
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
- Décision go / no-go
Proof of concept / MVP
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données, de quoi décider en connaissance de cause s’il faut investir
- Décision go / no-go
Intégration et passage à l’échelle
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
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Évaluation
Nous examinons les résultats avec vous et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Ce que la solution a apporté et ce qu’il faut améliorer ensuite
Prix et distinctions
Classée parmi les meilleures entreprises d’IA
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
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Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards -
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch -
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch -
Clutch Global Automne 2023 · Clutch -
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms -
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer -
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest
Où l’IA crée-t-elle de la valeur dans le pétrole et le gaz aujourd’hui ?
Dans la détection à grande échelle, par exemple l’analyse d’images de drone sur les zones de forage ; dans la maintenance et l’optimisation du temps de production des équipements de forage ; et dans l’automatisation du back-office, comme l’extraction de données des factures et d’autres documents.
Quels résultats l’automatisation documentaire a-t-elle apportés ?
Pour un grand distributeur multinational d’équipements du secteur, nous avons développé un service qui extrait les données de différents types de factures vers son ERP. La vitesse de traitement a été multipliée par 25, le taux d’erreur divisé par deux et 850 heures-personnes économisées chaque mois.
L’IA peut-elle assurer la maintenance des équipements de forage sans ingénieurs ?
Pas entièrement. L’IA peut apprendre d’un site au fil du temps et aider les ingénieurs à résoudre les problèmes, mais la mise en œuvre dans ce domaine en est encore à un stade précoce. Nous cadrons ces projets avec soin et les testons avant de nous y fier en production.
Avez-vous de l’expérience en détection par drone ?
Oui. Nous avons construit des systèmes de vision par ordinateur qui détectent et classent des objets sur des images de drone, comme les déchets de chantier et les détritus, avec des tableaux de bord SIG et des API pour l’intégration. La même approche s’applique à l’inspection de grands sites industriels.
Comment menez-vous un projet d’IA dans ce secteur ?
Nous suivons un cycle de vie de projet d’IA adapté des standards du développement logiciel, qui tient aussi compte des défis scientifiques du machine learning. Chaque phase a ses propres objectifs et critères de qualité, qui doivent être atteints avant de passer à l’étape suivante.
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Dites-nous ce que l’IA doit accomplir pour votre entreprise
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
- Nous étudions votre demande et vous répondons par e-mail.
- Un appel avec un expert IA pour comprendre votre problème, vos données et vos objectifs.
- Une recommandation claire : l’approche proposée et une première estimation.
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