Etat de l'art du Big Data pour la fiabilité

La généralisation de l'usage du numérique au sein des activités industrielles entraîne une croissance et une variété importantes des sources de données à disposition des industriels. La conjonction d'une baisse du coût des technologies nécessaires à leur traitement ainsi que de nouvelles techniques augmentant la capacité à les exploiter est une véritable opportunité à saisir pour améliorer les stratégies et les méthodes de fiabilité. Afin de réussir cette transformation, il est important d'appréhender et de mettre en oeuvre, en complément des pratiques actuelles, de nouvelles techniques disponibles (Big Data et techniques d'apprentissage machine notamment) dont l'état de l'art est développé dans cette étude. Pour tirer pleinement parti de ces méthodes, l'amélioration de la fiabilité par le Big Data nécessite un partage de l'information entre tous les acteurs de la fiabilité, depuis la conception du produit jusqu'à son exploitation, en passant par sa fabrication. Afin d'y parvenir, nous recommandons d'engager en complément des actions individuelles une stratégie de partage systématique de données fournisseurs (tests de qualité), fabricants (protocoles de fabrication, mesure de la qualité en ligne, essais) et exploitants (usages, profils de fonctionnement, retours d'expérience).