Aperçu du Projet
Développement d'un système prédictif pour identifier les situations à risque lors des interventions techniques.
Ce projet vise à améliorer la sécurité des techniciens en intervention en prédisant les situations potentiellement dangereuses à partir de données historiques et de paramètres environnementaux.
Déroulement du Projet
Phase 1: Collecte de Données
Récupération et structuration des données d'intervention et des rapports d'incidents.
Phase 2: Analyse Exploratoire
Identification des facteurs de risque et corrélations entre les variables.
Phase 3: Développement des Modèles
Implémentation et entraînement des modèles de prédiction (Random Forest, Logistic Regression).
Phase 4: Intégration et Déploiement
Mise en place du système dans l'environnement de production et formation des équipes.
Galerie du Projet
Détails Techniques
Prétraitement des Données
Nettoyage et normalisation des données d'intervention, gestion des valeurs manquantes et création de features pertinentes.
Modèles Implémentés
Utilisation de Random Forest et Logistic Regression pour la prédiction des risques, avec optimisation des hyperparamètres.
Visualisation
Création de dashboards interactifs pour le suivi des prédictions et l'analyse des tendances.
Impact du Projet
Résultats Obtenus
- Précision de 86% dans la prédiction des situations à risque
- Réduction de 40% des incidents sur le terrain
- Amélioration de 60% du temps de réaction aux alertes