Code&Steel, une solution Openmind Étude de cas : distribution de produits sidérurgiques · Développé avec Claude de Anthropic Entrepôt de distribution « Cowork » rempli de profilés, de tubes et de poutres en acier, équipé d'un pont roulant au plafond
Automatisation des certificats de matériaux (MTR)
Comment deux distributeurs d'acier se dotent d'une solution pour automatiser le traitement de leurs certificats de conformité (rapports d'essais en usine) : une plateforme développée par Openmind avec Claude Cowork d'Anthropic, cofinancée par les deux entreprises et façonnée par leurs retours d'expérience sur le terrain.
Une collaboration entre les sociétés du Groupe Picard et Métallium a impliqué le Groupe Picard et Métallium Industry. Distribution de produits sidérurgiques. Marchés : Canada et États-Unis. Solution développée par Openmind (Code&Steel). Point de départ : prototype fonctionnel déjà réalisé.
de 80 à
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Réduction ciblée du délai de traitement des certificats de matériaux
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Documents validés par une personne avant leur dépôt ou leur envoi. À l'intérieur d'un entrepôt de distribution d'acier équipé d'un pont roulant, où des poutres, des tubes et des cornières sont empilés au sol.
Le contexte
Dans la sidérurgie, chaque coulée de matière première produite par une aciérie s'accompagne d'un Rapport d'essai en usine (MTR): un certificat signé par un chimiste, attestant de la composition et des propriétés du métal. Ce certificat doit ensuite accompagner le matériau tout au long de la chaîne d'approvisionnement, de l'usine au distributeur, puis jusqu'au client final, qui doit pouvoir en justifier l'origine en cas de problème.
Pour les distributeurs, ce suivi est particulièrement complexe : un lot de pièces livré à un client ne provient pas toujours d’une seule coulée, et une même coulée peut se retrouver dans plusieurs lots différents. En l’absence d’un système structuré, chaque certificat reçu par e-mail devait être vérifié manuellement, puis classé dans un dossier, sans qu’il soit possible d’effectuer des recherches à l’intérieur même des fichiers PDF.
Pour l'une des deux entreprises, la situation était devenue urgente : la personne qui s'occupait de cette tâche depuis plusieurs années était sur le point de prendre sa retraite, sans qu'aucun successeur n'ait été formé. Ce travail est considéré comme essentiel, car il a une incidence sur la conformité et la qualité des matériaux, mais il est ingrat et difficile à pourvoir.
Plutôt que de développer chacune leur propre solution, les deux entreprises ont choisi de cofinancer une solution commune, mise au point par Openmind à partir d’un prototype déjà opérationnel, afin d’accélérer son déploiement et d’en réduire les risques.
Ouvrier manipulant des poutres en acier dans un atelier de fabrication
La solution
Plutôt que de partir de zéro, les deux entreprises ont choisi de cofinancer une solution ayant déjà fait ses preuves, développée par Openmind (Code&Steel), et d’orienter son évolution grâce à leurs retours d’expérience sur le terrain.
La solution s'intègre en amont des systèmes existants, sans les remplacer. Elle surveille une boîte aux lettres dédiée : dès qu'un rapport d'essai en usine arrive, le document est récupéré automatiquement, quelle que soit sa langue. Elle prend également en charge les documents numérisés, la fiabilité étant évaluée séparément pour les fichiers natifs et les fichiers numérisés.
L'intelligence artificielle n'extrait que les informations réellement utiles à la recherche : le numéro de série, les gammes de produits associées, le numéro de certificat, le nom du fournisseur et la date de création du rapport. Le reste des informations, moins pertinentes au quotidien, n'est pas extrait : l'objectif n'est pas de tout numériser, mais de permettre de trouver rapidement ce qui compte.
Chaque document est toujours validé par une personne avant d'être classé ou envoyé : cette validation humaine fait partie intégrante du processus et permet de confirmer, à chaque étape, l'exactitude de la reconnaissance automatique. La solution permet également de masquer automatiquement les informations non pertinentes ou confidentielles avant tout partage en externe, une fonctionnalité qui a été ajoutée au cours du projet à la suite des retours d'expérience des deux entreprises.
Concrètement, cette solution permet de :
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Recevoir et traiter automatiquement les rapports d'essais en usine envoyés par e-mail
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Extrayez les informations clés grâce à l'intelligence artificielle, quelle que soit la langue du document
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Retrouvez instantanément un certificat à l'aide du numéro de lot ou du code produit
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Veiller à ce qu'une personne vérifie chaque document avant son archivage ou son envoi
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Masquer automatiquement les informations non pertinentes ou confidentielles avant de les transmettre à un tiers
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Archivez tous les certificats dans un emplacement centralisé et consultable
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Regroupez plusieurs certificats en un seul document consolidé, en sélectionnant les lots à inclure
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Envoyer le document au client final par e-mail, directement depuis la solution
Structures métalliques assemblées dans une usine de construction métallique
Résultats et prochaines étapes
Les deux entreprises ont apporté leur contribution à chaque étape du projet : la définition initiale des besoins, les tests menés pendant le développement, puis l'ajustement des priorités. La fonctionnalité de masquage automatique, par exemple, n'était pas prévue au départ ; elle a été ajoutée en cours de route à la suite des retours d'expérience recueillis sur le terrain.
La solution a été conçue comme une infrastructure modulaire, capable d'évoluer en fonction des besoins réels : intégration éventuelle aux systèmes ERP existants, nouvelles fonctionnalités définies en priorité avec les utilisateurs, et déploiement éventuel auprès d'autres distributeurs du secteur, tant au Canada qu'aux États-Unis.
Cette solution est conçue pour transformer une tâche manuelle, répétitive et risquée en un processus fiable, rapide et évolutif, adapté aux besoins concrets sur le terrain.
Développée par Openmind selon des cycles courts et cofinancée par les deux entreprises participantes, la solution est passée d'un prototype fonctionnel à une plateforme prête à être déployée en production, en s'appuyant à chaque étape sur les retours d'expérience de ses futurs utilisateurs.
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