Pipeline de Prédiction
Multi-Couches

Architecture avancée de Machine Learning pour la prédiction proactive des risques en sécurité industrielle

🎯 Vue d'Ensemble

Notre pipeline de prédiction multi-couches transforme les données brutes des capteurs IoT en prédictions actionables en temps réel. Chaque couche du pipeline enrichit et affine les données pour produire des alertes précises et contextualisées.

1
Collecte IoT
Capteurs, wearables, environnement
2
Feature Engineering
Extraction & transformation
3
Modèles ML
Apprentissage supervisé
4
Ensembling
Agrégation intelligente
5
Prédictions
Alertes + confiance

📊 Flux de Données en Temps Réel

📡
Sources IoT
100+ capteurs
→
⚙️
Prétraitement
Nettoyage & normalisation
→
🧠
Features
300+ variables
🤖
ML Ensemble
5 modèles parallèles
→
🎲
Agrégation
Vote pondéré
→
🚨
Alerte
Temps réel
📡
Couche 1 : Collecte de Données IoT
Acquisition multi-sources en temps réel
Capteurs Portables
  • Fréquence cardiaque
  • Température corporelle
  • Accéléromètre 3-axes
  • Niveau de fatigue
  • Position GPS
Environnement
  • Qualité de l'air (CO₂, VOC)
  • Température ambiante
  • Humidité relative
  • Niveau sonore (dB)
  • Luminosité (lux)
Équipements
  • Vibrations machines
  • État des EPI
  • Cycles d'utilisation
  • Maintenance prédictive
  • Conformité ISO
Contexte Opérationnel
  • Type de tâche active
  • Zone géographique
  • Horaire de travail
  • Historique d'incidents
  • Conditions météo
# Exemple de stream IoT
from streaming_pipeline import IoTCollector
collector = IoTCollector(
sources=['wearables', 'environment', 'equipment'],
sampling_rate='1Hz',
buffer_size=1000
)
stream = collector.start_stream()
⚙️
Couche 2 : Feature Engineering Avancé
Extraction de 300+ features intelligentes
Features Temporelles
  • Moyennes mobiles (5min, 15min, 1h)
  • Écarts-types glissants
  • Taux de variation
  • Détection de pics
  • Patterns cycliques
Features Statistiques
  • Percentiles (10th, 50th, 90th)
  • Skewness & Kurtosis
  • Corrélations croisées
  • Entropie des signaux
  • FFT composantes
Features Contextuelles
  • Encodage tâche one-hot
  • Embedding zone travail
  • Historique 7 jours
  • Interactions équipe
  • Charge cognitive estimée
Features Dérivées
  • Score de fatigue composite
  • Index de risque environnemental
  • Proximité équipement dangereux
  • Conformité EPI en temps réel
  • Prédictions court-terme
# Pipeline de feature engineering
features = FeatureEngineer(raw_data)
.add_rolling_stats(windows=[300, 900, 3600])
.add_frequency_domain()
.add_contextual_embeddings()
.add_interaction_terms()
.normalize(method='robust')
.build()
🤖
Couche 3 : Modèles de Machine Learning
Ensemble de 5 modèles complémentaires
XGBoost Classifier
  • Accuracy: 94.3%
  • Rappel incidents: 91.7%
  • F1-Score: 0.923
  • Trees: 500, depth: 8
  • Learning rate: 0.05
Random Forest
  • Accuracy: 92.8%
  • Robuste aux outliers
  • Feature importance
  • Estimateurs: 300
  • Max features: sqrt
LSTM Neural Network
  • Séquences temporelles
  • Mémoire long-terme
  • 128 unités cachées
  • Dropout: 0.3
  • Lookback: 60 timesteps
Isolation Forest
  • Détection anomalies
  • Non-supervisé
  • Contamination: 0.05
  • Comportements atypiques
  • Score d'anomalie
LightGBM
  • Accuracy: 93.5%
  • Ultra-rapide (< 10ms)
  • Leaf-wise growth
  • Optimal pour edge
  • Min gain: 0.01
PyTorch 2.0
XGBoost 2.0
scikit-learn
TensorFlow
LightGBM
ONNX Runtime
🎲
Couche 4 : Ensembling & Agrégation
Combinaison optimale des prédictions

Notre stratégie d'ensembling combine les forces de chaque modèle pour maximiser la précision et minimiser les faux positifs. Le système utilise un vote pondéré dynamique basé sur la performance historique et le contexte.

Vote Pondéré
  • Poids adaptatifs par modèle
  • XGBoost: 30%
  • LSTM: 25%
  • Random Forest: 20%
  • LightGBM: 15%
  • Isolation Forest: 10%
Calibration de Confiance
  • Platt scaling
  • Isotonic regression
  • Température tuning
  • Scores probabilistes
  • Intervalles de confiance
Stratégies Contextuelles
  • Boost XGBoost si patterns clairs
  • Boost LSTM si séquence longue
  • Boost ISO Forest si anomalie
  • Adaptation dynamique
  • A/B testing continu
Post-Processing
  • Seuil adaptatif (0.7-0.9)
  • Suppression duplicatas
  • Groupement spatial-temporel
  • Filtrage false positives
  • Enrichissement contextuel
# Ensembling intelligent
ensemble = WeightedEnsemble(
models=[xgb, lstm, rf, lgbm, iso],
weights=[0.30, 0.25, 0.20, 0.15, 0.10],
calibration='platt',
threshold_strategy='adaptive'
)
prediction = ensemble.predict(features)
confidence = ensemble.get_confidence()
🚨
Couche 5 : Prédictions & Alertes Intelligentes
Notifications contextualisées en temps réel
Types de Prédictions
  • Risque de chute imminent
  • Fatigue dangereuse détectée
  • Surexposition environnementale
  • Non-conformité EPI
  • Proximité zone interdite
Niveaux de Sévérité
  • 🟢 Info (< 0.5): Monitoring
  • 🟡 Attention (0.5-0.7): Vigilance
  • 🟠 Avertissement (0.7-0.85): Action recommandée
  • 🔴 Critique (0.85-0.95): Action immédiate
  • ⚫ Urgence (> 0.95): Arrêt d'urgence
Enrichissement d'Alerte
  • Niveau de confiance
  • Contributeurs principaux
  • Recommandations d'action
  • Historique similaire
  • Procédures d'urgence
Canaux de Notification
  • Push mobile instantané
  • Dashboard temps réel
  • SMS si critique
  • Email rapport synthétique
  • Intégration SCADA/MES
# Génération d'alerte intelligente
if prediction['risk_score'] > 0.85:
alert = Alert(
severity='CRITICAL',
type=prediction['risk_type'],
confidence=confidence,
worker_id=worker.id,
location=worker.get_location(),
recommendations=generate_actions(context)
)
alert.send(channels=['mobile', 'dashboard', 'sms'])

📈 Performances du Pipeline

96.2%
Accuracy Globale
93.8%
Rappel Incidents
8.2ms
Latence Moyenne
97.5%
Précision
3.1%
Taux Faux Positifs
15min
Fenêtre Prédiction

Validé sur 2.3M d'observations réelles sur 18 mois dans 12 sites industriels

🏗️ Architecture Technique

Edge Devices IoT Sensors Stream Processing Apache Kafka Apache Flink Feature Store Real-time + Batch Redis + S3 ML Ensemble XGBoost LSTM Random Forest LightGBM Isolation Forest Prediction Engine Ensembling Calibration Alert System Real-time Notifications Multi-channel User Interface Dashboard Mobile App Infrastructure: AWS / Azure Orchestration: Kubernetes Monitoring: Prometheus + Grafana
Apache Kafka
Apache Flink
Redis
PostgreSQL
AWS S3
Docker
Kubernetes
ONNX
FastAPI
Prometheus
Grafana

💡 Cas d'Usage Réels

🏗️ Chantier de Construction

Détection de chute imminente basée sur l'analyse de l'équilibre, de la fréquence cardiaque et de la position GPS.

Résultat: -67% d'accidents graves

🏭 Usine Manufacturière

Prédiction de fatigue dangereuse chez opérateurs machine à partir de patterns biométriques.

Résultat: -54% d'incidents liés à la fatigue

⚡ Site Industriel à Risque

Détection d'intrusion en zone interdite avec alerte immédiate et recommandations.

Résultat: 100% d'intrusions détectées en < 2s

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Intégrez notre pipeline de prédiction multi-couches dans votre infrastructure existante et commencez à prédire les incidents avant qu'ils ne se produisent.

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