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Enedis

Détection automatique de matériel vétuste
Enedis par Agence Web Kernix

Client

Enedis

Technos

TensorFlow
FuzzyWuzzy
Tesseract
Data mining
QGis

Année

2018

Site

Application interne
Améliorer la qualité du matériel installé dans les immeubles. Nous leur avons permis d’identifier automatiquement le matériel vétuste sur des photos.

Contexte

Enedis (ex-ERDF) est le gestionnaire du réseau public de distribution d’électricité sur 95% du territoire français. Elle est en charge d’environ 1,3 million de kilomètres de réseau et regroupe plus de 38 000 collaborateurs.

Le projet réalisé avec Kernix s’inscrit dans la démarche d’innovation de l’entreprise autour des problématiques du big data car l’objectif était d’identifier ainsi les éléments les plus vétustes de façon automatique afin d’améliorer la planification des travaux sur le réseau.

Réalisation

Nous avons développé deux outils interactifs pour répondre à deux objectifs :

  • améliorer la planification des travaux
  • améliorer l’exploitation du réseau.

Ces expérimentations ont été menées à Paris, donc les données fournies concernaient uniquement cette ville.

Résultat

Nous avons développé en 3 mois des outils permettant d’exploiter les données d’ERDF et nous les avons accompagné dans la :

  • détection automatique des matériels à remplacer en priorité
  • détection automatique du type de contrat
  • amélioration de la planification des travaux
Prochaine réalisation

Safran

Prédiction de mouvements d’un exosquelette

Safran

Prédiction de mouvements d’un exosquelette
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