- Les ingénieurs process passent trop de temps à rédiger de la documentation et pas assez à améliorer les processus.
- Azumuta a conçu un agent AI alimenté par VLM qui analyse la vidéo d'une opération et génère automatiquement une instruction de travail structurée, prête à être relue.
- Cela réduit de 90 % le temps de création des instructions de travail par rapport aux méthodes entièrement manuelles.
- Cette solution est déjà déployée en production chez certains des plus grands fabricants discrets au monde.
- Lire l’étude complète sur Azumuta Labs.
Les ingénieurs process comptent parmi les personnes les plus précieuses de votre atelier. Ils comprennent les opérations en profondeur. Ils savent où la variabilité s'installe, où la qualité se dégrade, où se cache le savoir informel. Et depuis des décennies, une part trop importante de leur temps est absorbée par une tâche bien en dessous de leur niveau d’expertise : la rédaction de documentation.
Parcourez l’atelier. Enregistrez le processus. Transférez les fichiers. Rédigez les étapes. Mettez le document en forme. Relisez-le. Et quand quelque chose change, recommencez.
Ce cycle représentait le prix à payer pour bien faire les choses. Jusqu’à aujourd’hui.
90 % de temps en moins. À partir de la vidéo.
Nous avons cherché à répondre à une question : comment compresser les parties les plus chronophages de la capture de processus pour en faire quelque chose d’assez rapide pour réellement passer à l’échelle ?
En intégrant un agent AI alimenté par VLM au workflow de capture de processus, nous avons obtenu une réduction de 90 % du temps de création des instructions de travail par rapport aux méthodes entièrement manuelles. Ce n’est pas une amélioration marginale. Ce n’est pas un simple gain d’efficacité appréciable. C’est un changement fondamental de ce qui est possible.
Ce qui prenait auparavant une journée entière à un ingénieur ne prend désormais que quelques minutes. Filmez l’opération. L’AI analyse la vidéo, structure la procédure en étapes, extrait les bonnes images et génère un projet d’instruction prêt à être relu. Le savoir-faire qui se trouve entre les mains de vos meilleurs opérateurs est capturé directement à partir de la démonstration elle-même. Plus de perte de connaissances lorsqu’une personne part à la retraite. Plus de dérive des processus parce que mettre à jour la documentation semblait demander trop d’efforts.
Découvrez-le avec notre Head of Product
Valentijn Kint, Head of Product chez Azumuta, explique comment fonctionne cette capacité VLM, quel problème elle résout et comment elle s’intègre dans notre stratégie produit plus large.
Déjà en service. Déjà opérationnel.
Ce n’est pas un document conceptuel. Ce n’est pas un prototype. Cette solution fonctionne déjà en production chez certains des plus grands fabricants discrets au monde, sur de vrais ateliers, dans des opérations réelles.
Les ingénieurs qui l’utilisent ne prennent pas de raccourcis. Ils redirigent leur expertise vers le travail qui exige réellement un jugement d’ingénierie : l’amélioration des processus, la qualité, la formation, le passage à l’échelle.
Ce changement est important. Quand la documentation cesse d’être un goulot d’étranglement, le transfert de connaissances s’accélère. La standardisation entre lignes et sites devient réalisable. Et l’écart entre la manière dont un processus est censé fonctionner et celle dont il fonctionne réellement se réduit fortement.
Nous partageons tout
Nous avons publié l’ensemble de nos conclusions sur Azumuta Labs, y compris les compromis rencontrés, ce qu’il faut pour rendre cette solution fiable en production et où la technologie se dirige ensuite.
Si vous êtes ingénieur process, responsable qualité ou toute autre personne chargée de faire sortir les connaissances de l’atelier pour les mettre entre les mains des opérateurs, ce contenu est fait pour vous.
Lire l’étude complète sur Azumuta Labs →
Quick FAQs to get you up to speed
VLM signifie Vision Language Model — un type d’AI capable d’analyser des vidéos et des images et de générer à partir d’elles un texte structuré. Dans le workflow de capture de processus d’Azumuta, un agent VLM observe l’enregistrement vidéo d’une opération de fabrication, identifie automatiquement les étapes, extrait les images pertinentes et génère un projet d’instruction de travail. L’ingénieur le relit ensuite et le publie, au lieu de le rédiger à partir de zéro.
L’agent VLM d’Azumuta réduit de 90 % le temps de création des instructions de travail par rapport aux méthodes entièrement manuelles. Un processus qui demandait auparavant une journée complète à un ingénieur pour être documenté — filmer, retranscrire, mettre en forme, relire — ne prend désormais que quelques minutes, de la vidéo au projet.
L’agent VLM est entraîné à comprendre les opérations de fabrication. Il segmente une vidéo en étapes distinctes, identifie les images clés correctes pour chaque étape et organise le résultat dans un format d’instruction structuré. Le résultat est un projet complet — et non un ensemble de notes brutes — qu’un ingénieur peut relire, modifier et publier directement dans Azumuta.
Oui. L’AI génère le projet ; l’ingénieur le valide et l’approuve. C’est intentionnel. Le jugement d’ingénierie reste dans la boucle pour garantir la qualité, l’exactitude et la conformité. Azumuta appuie les décisions de l’ingénieur — il ne les remplace pas.
Elle est active en production. La capture de processus alimentée par VLM d’Azumuta fonctionne déjà chez certains des plus grands fabricants discrets au monde, dans des opérations réelles. Ce n’est ni un prototype ni un pilote.
Les ingénieurs process, les responsables qualité et les responsables des opérations chargés de maintenir et de déployer les instructions de travail à l’échelle des lignes et des sites. Toute personne dont l’équipe a déjà repoussé une mise à jour de processus parce que l’effort de documentation n’en valait pas la peine.
Avec la documentation traditionnelle, un changement signifie recommencer depuis le début. Avec Azumuta, vous réenregistrez l’opération mise à jour et l’AI génère un nouveau projet. Cela rend concrètement possible le maintien à jour des instructions — ce qui permet de réduire l’écart entre la manière dont un processus est censé fonctionner et celle dont il fonctionne réellement.
L’ensemble des conclusions, y compris la méthodologie, les compromis et les exigences de production, est publié sur Azumuta Labs.
