Maïeul Lombard

Zaack propose une solution de monitoring de la qualité de l’air intérieur. Zaack dispose d’un Parc de 500 capteurs installés dans le monde qui remontent des mesures de concentration toutes les 30s.

Prestations :

• Diagnostic : identification des enjeux, audit de la solution, analyse du patrimoine de données et des processus

• Cadrage : identification des cas d’usage de la science des données et définition de la roadmap de développement : fiabilisation des mesures des capteurs, automatisation de la génération des rapports et des alertes pour les clients, détection des anomalies et développement de modèles prédictifs

• Fiabilisation des mesures des capteurs électrochimiques (NO2, Ozone, CO) :

o Analyse des corrélations avec python entre les données brutes (potentiels électriques pour chaque polluant), la température, l’humidité, et les données de référence obtenues par des analyseurs

o Elaboration d’un plan d’expérience pour définir un modèle statistique fiable de la concentration de ces polluants à partir des données brutes

o Mise au point d’une procédure de calibration des nouveaux capteurs (script python)

• Automatisation des processus de génération des rapports et des alertes de dépassement des seuils de pollution : élaboration des scripts python déployés entre l’ETL dataflow et la base de données MySQL

• Détection des anomalies :

o Analyse exploratoire des données d’une centaine de capteurs installés pour caractériser des anomalies (dérives des capteurs, pics de pollution élevés, anomalies de fonctionnement du capteur…)

o Utilisation de méthodes statistiques (winsorisation et moyenne mobile) pour retirer le bruit du signal

o Mise au point d’une méthode basée sur les tests de stationnarité pour détecter les dérives des capteurs

o Entrainement d’autoencodeur pour détecter les anomalies

o Validation de la démarche sur des capteurs installés

• Modélisations prédictives :

o Analyse de la corrélation entre les données externes (météo et qualité de l’air extérieur) et les données des capteurs de Zaack

o Mise au point d’une méthode d’extrapolation des données externes à partir des stations les plus proches du capteur installé

o Mise au point de modèles prédictifs à partir des données des capteurs et des prévisions pour les données externes sur des capteurs tests

Enquête terrain et analyse des besoins des agents de restauration, des diététiciennes, du logisticien et du responsable de production

Description du processus actuel (de l’élaboration des menus à la livraison des repas) et identification des prises de décision pouvant être facilitées par des algorithmes statistiques

Formalisation des spécifications de l’IA et du dispositif permettant d’améliorer le processus de commande des repas

Recueil de l’historique des données (SI de production) et des fichiers Excel utilisés préalablement au Système d’Information

Nettoyage et mise en cohérence des données

Réalisation d’analyses statistiques descriptives et inférentielles pour identifier les facteurs qui jouent le plus dans la fréquentation des cantines scolaires

Modélisation statistique de la fréquentation des cantines scolaires (Machine Learning) -> gaspillage de surproduction réduit de 25 à 45%