Il est 14h30 un mercredi. La ligne de conditionnement numéro 3 de l'usine de Diamniadio s'arrête. Le motoréducteur principal vient de lâcher. Le technicien de maintenance arrive, examine, repart chercher des pièces. Deux heures de production perdues, une commande urgente compromise, une équipe qui attend sans rien pouvoir faire. Et au fond, tout le monde savait que cette machine donnait des signes — un bruit un peu différent depuis dix jours, une légère surchauffe notée dans le carnet de bord.
Vous reconnaissez cette situation. Pas parce que vous l'avez vécu exactement comme ça, mais parce que votre usine a sa version de ce scénario. La panne qui arrive toujours au mauvais moment. L'équipement qu'on surveille "à l'œil" mais dont personne ne sait vraiment quand il va céder. Le stock de pièces détachées surdimensionné parce que l'on ne sait jamais.
Cette formation existe pour vous montrer qu'il y a une autre façon de faire. Elle s'appelle la maintenance prédictive. Et non, elle n'est pas réservée aux grandes multinationales avec des budgets en dizaines de millions.
La maintenance prédictive, dans sa version accessible, repose sur une idée simple : les équipements parlent avant de tomber en panne. Ils envoient des signaux — dans leurs vibrations, leur consommation électrique, leurs températures, leurs bruits — qui indiquent qu'une dégradation est en cours. L'IA, dans ce contexte, n'est pas un robot mystérieux. C'est un outil qui lit ces signaux en continu et vous dit, avec plusieurs jours d'avance, qu'une intervention sera nécessaire.
Ce cours est construit pour des responsables de maintenance, des chefs d'atelier et des techniciens qui n'ont pas de formation en data science. Vous n'avez pas besoin de savoir coder. Vous n'avez pas besoin de comprendre les mathématiques derrière un réseau de neurones. Ce que vous avez besoin de comprendre, c'est le principe — ce que ça fait, pourquoi ça marche, comment l'appliquer sur vos équipements avec les ressources que vous avez réellement.
Tout au long de cette formation, vous rencontrerez deux sites industriels fictifs mais réalistes, construits à partir de contextes réels en Afrique de l'Ouest.
Site A — Ligne de conditionnement à Diamniadio (Sénégal). Une usine de transformation agroalimentaire avec cinq lignes de production. Le parc machines comprend des motoréducteurs, des convoyeurs, des bouchonneuses, des systèmes de pesage. L'équipe de maintenance est composée de trois techniciens polyvalents. Il y a un historique de pannes tenu sur Excel depuis deux ans, des relevés de température notés à la main sur des cahiers.
Site B — Sucrerie à Richard-Toll (Sénégal). Un site plus grand, avec des pompes de transfert, des centrifugeuses, des évaporateurs, des chaudières. L'équipe de maintenance est plus structurée mais les outils numériques sont limités. La criticité des équipements est élevée : une panne sur une pompe principale peut immobiliser une section entière pendant plusieurs heures.
Ces deux exemples vous permettront d'ancrer chaque concept dans une réalité proche de la vôtre. Même si votre site est à Abidjan, Bamako, Cotonou ou Bargny, les logiques restent les mêmes.
Ce cours ne vous demande pas d'acheter de nouveaux équipements avant de commencer. Il ne vous demande pas de recruter un data scientist. Il ne vous demande pas de refaire votre infrastructure informatique.
Il vous demande d'observer ce que vous avez déjà — vos données, vos historiques, vos capteurs existants, les observations de vos techniciens — et d'apprendre à les utiliser autrement.
Voici comment nous allons progresser ensemble :
À l'issue de ce parcours, vous aurez un Plan de déploiement maintenance prédictive adapté à votre site, avec l'équipement pilote identifié, les données à collecter définies, l'outil sélectionné, les indicateurs de succès fixés et un calcul de ROI réaliste.
Ce cours est qualifié de débutant non pas parce que le sujet est simple, mais parce qu'il ne présuppose aucune connaissance en intelligence artificielle ni en data science. Si vous avez déjà entendu parler de machine learning sans jamais l'avoir pratiqué, ce cours est fait pour vous. Si vous avez déjà mis en place une maintenance conditionnelle et que vous voulez franchir l'étape suivante, ce cours est également fait pour vous.
La maintenance prédictive accessible, c'est le point d'entrée. Le point de départ d'une transformation que des dizaines d'industries en Afrique de l'Ouest commencent à enclencher. Vous pouvez en faire partie — et cette formation est votre première étape concrète.
Commençons.