aperçu

Qu'est-ce que TPT ?

TPT est une plateforme d'IA industrielle qui apprend à partir de données de séries temporelles, intègre la simulation et orchestre des outils via une architecture d'agents.

Prédiction, contrôle et optimisation fiables dans l'industrie de transformation, avec une compréhension totale du contexte et de la logique industriels

TPT platform architecture diagram — data collection, edge computing, and AI analytics layers

TPT web application interface — real-time process monitoring and predictive analytics dashboard

Un accès sans barrière à l'IA industrielle pour chaque rôle, chaque processus et chaque scénario, grâce à l'interaction en langage naturel

Points forts techniques

Décoder les séries temporelles avec une fiabilité de niveau industriel

Tags sémantiques industriels

Chaque ensemble de données porte en lui son contexte, sa logique et sa raison d'être, rendant les signaux bruts interprétables

IA et principes fondamentaux

Intègre des modèles basés sur les principes fondamentaux aux réseaux neuronaux pour garantir un raisonnement fiable.

Cadre multi-experts

Orchestre des modèles spécialisés pour la causalité, la dynamique et l'expertise métier.

Industrial semantic tag technology — AI-driven contextual data labelling for process variables

AI combined with first-principles modelling — hybrid approach to industrial process optimisation

Multi-expert AI framework — ensemble of specialised models for industrial decision support

Sécurité de l'IA industrielle

Une IA de confiance pour l'industrie, sécurisée à chaque étape

Perception Lock

Surveillance en temps réel de la qualité des données, avec un « score de fiabilité » associé à chaque résultat.

Verrouillage d'exécution

Les commandes de l'IA sont limitées par les règles de processus : les vannes, pompes et actionneurs fonctionnent uniquement dans des limites de sécurité.

Evolution lock safety feature icon — controlled model update and version governance

Verrouillage d'évolution

Le retour d'expérience continu des experts et l'apprentissage par renforcement maintiennent le modèle sur la bonne voie, s'améliorant à chaque utilisation.

Transformeur pré-entraîné pour séries temporelles