Questions fréquentes
sur .expert.

Ce sont des appareils portables équipés d'une caméra, de microphones, d'un audio et d'un écran HUD, conçus pour être utilisés sur les installations. L'opérateur travaille les mains libres tandis qu'un expert à distance voit exactement ce qu'il voit et lui superpose instructions, schémas et annotations en temps réel.

Oui, .expert fonctionne avec des smart glasses conçues pour l'industrie. La résistance aux chocs, à la poussière et aux liquides ainsi que la certification ATEX pour les atmosphères explosives varient selon le modèle choisi. Le modèle est sélectionné en fonction du scénario : atelier, maintenance d'installations, environnements ferroviaires, bâtiments ou installations environnementales.

L'autonomie varie selon le modèle choisi. Pour les longues journées, il est possible de prévoir des batteries externes ou remplaçables sans interrompre la session (hot-swap), là encore selon le modèle choisi.

Oui, elles s'utilisent mains libres. La compatibilité avec les casques, protections auditives, masques et lunettes de vue varie selon le modèle choisi. L'interaction se fait par commandes vocales et boutons physiques, sans écran tactile.

Cela signifie que les modèles de langage (LLM), la base de données vectorielle et le pipeline RAG sont installés et exécutés sur des serveurs physiques ou virtuels à l'intérieur du réseau du client. Documents, conversations et images restent dans le périmètre de l'entreprise.

Nous utilisons principalement des modèles open-weights (par exemple des familles Llama, Mistral et Qwen), exécutés on-premise et reliés aux documents du client via RAG. Sur demande, nous évaluons aussi des LLM propriétaires, à condition qu'ils puissent être exécutés en local.

Les réponses s'appuient sur les documents de l'entreprise grâce à un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) : chaque réponse cite sa source (manuel, fiche, procédure) et le LLM est configuré pour répondre « je ne sais pas » lorsque le contexte est insuffisant. Sans source, pas de réponse.

Cela dépend du nombre d'utilisateurs, du volume de documents et des charges de travail : il faut généralement un ou plusieurs serveurs équipés de GPU de classe entreprise. Pour les grandes structures, on met en place des infrastructures redondantes. Le dimensionnement est défini après une analyse initiale.

Oui, par une intégration API avec ERP, MES et GMAO, évaluée au cas par cas. L'IA peut par exemple lire les ordres de travail et les nomenclatures et enregistrer des notes d'intervention dans les systèmes déjà utilisés.

Non. L'ensemble du pipeline (LLM, base de données vectorielle, archive des contenus, journaux) fonctionne on-premise : modèles et données restent sur les serveurs du client. Les sessions en direct entre l'opérateur et l'expert à distance peuvent passer par le VPN ou les réseaux dédiés du client.

La plateforme est conçue pour traiter les données sur les serveurs du client. Les rôles en matière de protection des données et les accords de traitement sont définis contractuellement avec chaque client, de même que l'information des opérateurs filmés et les outils permettant de gérer les droits des personnes concernées. Les enregistrements vidéo ont des durées de conservation configurables.

Seuls les utilisateurs autorisés par des rôles et des droits. Les enregistrements sont facultatifs et peuvent être désactivés par équipe ou par zone ; les règles relatives aux journaux d'accès et à la conservation sont définies lors du projet.

Modèles et données restent sur les serveurs du client ; le chiffrement, les journaux d'accès et les exigences de conformité (par ex. NIS2, ISO 27001) sont définis lors du projet avec le service informatique du client (par exemple la séparation entre réseaux OT et IT).

Le retour dépend des arrêts évités, des déplacements économisés et d'une formation plus rapide : nous l'estimons ensemble pendant le projet pilote.

Nous travaillons avec une redevance annuelle qui comprend les licences logicielles, les mises à jour des modèles d'IA, le support technique et le Customer Success. Le coût dépend du nombre d'utilisateurs, de sites et de modules activés. Le matériel (smart glasses et serveurs) peut être acheté ou loué.

Le temps moyen de réparation (MTTR), le nombre d'interventions résolues à distance, les heures de formation économisées, le délai d'intégration d'un nouvel opérateur, l'utilisation de la base de connaissances et la couverture documentaire de l'installation. Les KPI sont définis ensemble et mis à disposition dans des tableaux de bord ou exportables vers des outils de BI.

La durée est définie ensemble selon le périmètre, généralement quelques semaines : collecte des documents, utilisation guidée sur un scénario réel (par exemple une installation ou une équipe de maintenance) et vérification des résultats avec le plan de déploiement.

Oui. Nous organisons une démo sur vos processus réels, sur site ou à distance : chargement d'un manuel, session en direct avec smart glasses, questions en langage naturel à la base de connaissances.