Quatre briques, développées en interne, couvrent le cycle complet d'une molécule :
sa conception, son développement, le pilotage de sa production et, demain,
sa fabrication en micro-usine.
Notre chaîne de valeur
De la molécule à la production, une chaîne intégrée
Quatre briques développées en interne, de la conception
par IA jusqu'à la production pilotée. Survolez chaque étape.
01
Concevoir
ALCHEMAI
02
Développer
FLUX CONTINU
03
Piloter
ALCHEMDRIVE
04
Produire
CHEMPOCKET
Ce qui nous distingue
Un pilotage qui s'adapte en continu
La plupart des procédés industriels sont régulés par
contrôle avancé (APC). AlchemDrive va plus loin : là où l'APC maintient un point de
fonctionnement connu, notre IA apprend à conduire le procédé, y compris quand son modèle est
incomplet ou que les conditions dérivent.
Contrôle avancé classique · APC
Réguler autour d'un point de fonctionnement
S'appuie sur un modèle du procédé, souvent linéarisé autour d'un point de fonctionnement nominal
Calcule les corrections pour maintenir ce point : très efficace en régime établi
Optimise surtout le régime permanent, moins les phases où le procédé change
Suppose le régime optimal déjà connu et se dégrade quand on s'en éloigne
Pilotage par IA · AlchemDrive
Apprendre à conduire tout le procédé
Apprend la stratégie de conduite par l'expérience, sans modèle analytique préétabli
Entraînée sur l'ensemble des données, elle optimise aussi les phases transitoires : démarrages, changements de consigne, transitions de production
Découvre le régime optimal plutôt que de le supposer connu
S'adapte en temps réel aux dérives : variabilité des entrées, vieillissement du catalyseur, perturbations imprévues
Là où l'industrie perd souvent du rendement et de la matière — dans les transitoires —
l'IA apprend à optimiser tout le parcours, pas seulement le point de fonctionnement. L'APC et l'IA
ne s'opposent pas toujours : AlchemDrive peut aussi compléter un système de contrôle existant, qui
reste le système maître.
Quand le pilotage IA fait la différence
Le pilotage IA, quand c'est pertinent
Nous sommes directs : un procédé simple, stable et bien
modélisé se pilote très bien sans IA. Le pilotage par apprentissage prend tout son sens dans
quatre situations.
Chimie mal connue ou nouvelle
Pas de modèle analytique fiable du procédé : l'IA apprend là où l'équation manque.
Procédés riches en transitoires
Démarrages fréquents, changements de consigne ou de production : l'optimisation ne peut
pas se limiter au régime établi.
Procédés sujets aux dérives
Vieillissement de catalyseur, variabilité des matières premières : le bon réglage
d'hier n'est plus le bon aujourd'hui.
Optimum mouvant
Quand le point de fonctionnement optimal se déplace, un réglage figé laisse échapper
une part du rendement accessible.
Pourquoi Alysophil
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Chimistes ET data scientistsPiloter un procédé chimique par IA ne
s'improvise pas depuis un tableur. Nos équipes réunissent la chimie de synthèse, le génie
des procédés et la science des données — pas seulement des informaticiens.
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La culture industrielleNous connaissons les contraintes réelles du
terrain : sécurité des procédés, exigences réglementaires, transposition d'échelle. Un
pilotage n'a de valeur que s'il tient dans ce cadre.
En pratique
Ces technologies à l'œuvre
Nos briques technologiques prennent tout leur sens sur des projets réels : conception de
molécules par IA, transposition de synthèses en flux continu, pilotage de production. Découvrez
comment elles se combinent dans nos études
de cas, ou explorez nos cadres
d'engagement pour travailler avec nous.