Emilie Valès
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Grâce à l'intelligence artificielle, Braincube aide notamment les sidérurgistes, industrie très énergivore, à optimiser leur consommation d'énergie.
Pixabay-Creative Commons CC0
Braincube compte aujourd'hui 320 clients, en quasi-totalité des grands groupes internationaux (américains, brésiliens, suisses...) et des entreprises du CAC 40 (Safran, LVMH, Michelin, Schneider Electric, Saint-Gobain...). Autant dire que cette société éditrice de logiciels, fondée en 2008 et installée à Issoire dans le Puy-de-Dôme, n'a plus besoin de faire ses preuves. Elle a séduit ces grandes marques avec un concept simple : améliorer la performance et la rentabilité en utilisant l'intelligence artificielle. En clair, passer dans l'Industrie 4.0.
Elle promet notamment aux groupes de réduire leur consommation d'énergie, défi économique et écologique. Ce qui présente un intérêt certain pour des entreprises de la sidérurgie, de la métallurgie ou encore de la papeterie industrielle, secteurs particulièrement énergivores. En fait, les algorithmes développés par Braincube sont capables de réaliser des prédictions et prescriptions de pilotage des usines.
« Nous travaillons sur l'optimisation de la chaîne de production grâce à l'intelligence artificielle de type Machine Learning. Notre technologie offre des clés pour récupérer et exploiter la donnée industrielle » explique Paul Pinault, responsable de la stratégie produit chez Braincube, qui propose ses services sous forme d'abonnement. L'entreprise est déjà intervenue sur 2.000 lignes de production et promet des gains importants.
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« Nous avions un papetier qui pour sécher sa pâte à papier devait créer de la chaleur. Il utilisait du gaz naturel mais aussi réutilisait ses bio-déchets - du bois, de la cellulose...- ce qui est déjà vertueux. Mais il ne le faisait pas de manière efficace. Nous avons démontré, en analysant des dizaines de paramètres, que la température de combustion sur laquelle il essayait de se positionner était trop basse. A cette température, la réaction de combustion des matériaux recyclés était mauvaise, du coup l'industriel devait compenser en envoyant plus de gaz pour maintenir son niveau d'énergie à la sortie. En pilotant bien le système et en trouvant le bon réglage, nous avons réussi à réduire cet apport de matière fossile tout en gardant le même rendement » détaille ce spécialiste de l'IIoT (Internet industriel des objets).
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