ACSYSTÈME

La vocation d’Acsystème est l’analyse et le contrôle des systèmes. Depuis plus de 20 ans, nous accompagnons les acteurs de l’énergie dans la performance de leurs systèmes à travers notre expertise en modélisation, simulation et développement d'algorithmes (contrôle-commande, data science...) ainsi que la démarche de Model-Based Design (MBD).

De nombreuses problématiques modélisables par les maths sont transverses à toutes les industries, de l’automobile, l’aéronautique en passant par l’industrie pharmaceutique. Ces descriptions mathématiques nous permettent d’optimiser des systèmes existants et de répondre à des problématiques sur des chaînes de production de sorte qu’elles soient plus efficientes. Le traitement du signal et l’analyse d’image peuvent servir au suivi de la qualité d’un produit. Avec le calcul haute performance, on réalise des simulations plutôt que de procéder à des phases de test grandeur nature, longues et onéreuses. La révolution digitale, avec la montée en puissance du numérique et de l’intelligence artificielle, domaines dans lesquels interviennent les maths, touche particulièrement les industriels. Le concept d’industrie du futur qui doit être connectée, compétitive et toujours plus innovante se fait par exemple de plus en plus présent. Les industriels produisent également des grands volumes de données qu’ils ont des difficultés à prendre en compte. Et le big data accentue ce phénomène : comment analyser ces données, les comprendre mais aussi les utiliser pour améliorer leur organisation, leur production ou leurs ventes ? Aujourd’hui, il est possible de traiter des problématiques de plus en plus complexes et d’utiliser des algorithmes de plus en plus puissants, car les ordinateurs sont de plus en plus performants. Parmi les préoccupations des industriels auxquelles les mathématiques peuvent apporter des solutions : diminuer les coûts, les risques, concevoir des produits plus concurrentiels, avec des matériaux adaptés, etc. Acsysteme peut porter sur la prise en charge complète d’un projet ou amener un complément de compétences afin de résoudre un problème rencontré en phase de R&D. De plus, par définition, tout procédé est modélisable, c'est-à-dire descriptible par des équations mathématiques. Une fois la modélisation d'un système obtenue, il est intéressant d'effectuer des simulations permettant de prédire son comportement, puis d'optimiser les résultats en jouant sur les paramètres d'entrée. Bien sûr, il s'agit de fournir tous ces résultats rapidement, ou en volume important afin de multiplier les tests.