Services & Solutions · Middleware neuro-symbolique pour la recherche opérationnelle

Predictim GenOR-Twin

Predictim GenOR-Twin est une plateforme d'entreprise de recherche opérationnelle assistée par IA, disponible en SaaS et en API développeur, qui relie la réalité opérationnelle en langage naturel à la planification mathématique. Fondée sur une recherche neuro-symbolique validée sur six domaines d'optimisation NP-difficiles — ordonnancement d'atelier, tournées de véhicules, planification de projet, planification d'infirmiers, bin packing et flux réseau — elle lit des journaux de quart, notes de maintenance et comptes rendus de passation non structurés, et les transforme en contraintes prêtes pour le solveur, chaque extraction étant vérifiée par rapport à un graphe de connaissances avant de pouvoir affecter un planning réel.

Operations research network graph showing optimized workflow nodes and scheduling connections

OR / AI · SEMANTIC MIDDLEWARE

Précision d'alignement sémantique

99.7%

Taux de détection d'hallucinations

88.2%

Latence de décision

15 min → 2 min

Résultats illustratifs observés sur des déploiements représentatifs ; ils ne constituent pas une garantie.

Fonctionnalités

Ce que fait cette plateforme

Chaque fonctionnalité correspond à un module opérationnel déployé. Nos collaborations commencent par une phase de cadrage de 4 semaines afin de valider l'adéquation avec vos données et contraintes réelles.

Capture de contraintes en langage naturel

Les équipes rédigent des notes en langage courant. GenOR-Twin extrait automatiquement les contraintes mathématiques requises pour l'optimisation.

Moteur d'optimisation de recherche opérationnelle

Exploite des solveurs exacts et heuristiques pour résoudre dynamiquement les modèles d'ordonnancement, de transport et d'allocation de ressources (PLNE).

Des contraintes validées avant de compter

Un validateur symbolique adossé à un graphe de connaissances vérifie chaque contrainte extraite par l'IA pour détecter les entités hallucinées ou valeurs invalides avant qu'elle n'atteigne le solveur — interceptant la majorité des extractions incorrectes qu'un modèle de langage seul laisserait passer.

Réparation ou ré-optimisation selon la confiance

Une politique adaptative choisit entre une réparation locale rapide, une ré-optimisation complète ou une escalade vers une révision humaine, selon la confiance du système dans la contrainte extraite et la marge disponible du planning.

Adaptabilité industrielle multi-domaines

Validé sur six classes de problèmes NP-difficiles — ordonnancement d'atelier, tournées de véhicules, planification de projet, planification d'infirmiers, bin packing et flux réseau — à partir de journaux opérationnels historiques d'un site de fabrication automobile de rang 1.

Cas d'usage

USE CASE / SEMANTIC MIDDLEWARE

Réponse aux perturbations multi-domaines

Réduire l'écart entre une perturbation et une décision, de 15 minutes à 2

99.7% Précision d'alignement sémantique88.2% Taux de détection d'hallucinations15 min → 2 min Latence de décision

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