Cédric JEAN
@cedric
GMAOFrance
CEO de Mimorian, la solution d'aide au diagnostic et de capitalisation de la connaissance nouvelle génération.
Capteurs, supervision, remontées d'arrêts : ce que vos données machines disent du diagnostic de panne
Capteurs, supervision, remontées d'arrêts : ce que vos données machines répondent vraiment, ce qu'elles ne disent pas, et par quoi commencer.
Logiciel de capitalisation du retour d'expérience en maintenance : ce qu'il doit faire et comment l'évaluer
Logiciel de capitalisation du retour d'expérience en maintenance : ce qu'il doit faire, pourquoi le REX se perd, cinq questions avant un pilote.
IA et maintenance industrielle en 2026 : adoption, résultats réels et ce qu'il manque pour l'Europe
En 2026, l'IA progresse dans la maintenance industrielle mais l'adoption ne fait pas le résultat. État des lieux chiffré et sourcé, France et Europe.
Demande d'intervention mal renseignée : ce qu'elle coûte et comment structurer le signalement
Une demande d'intervention imprécise envoie le technicien chercher avant d'intervenir. Comment structurer le signalement sans alourdir la saisie.
Panne intermittente : la méthode pour capturer un défaut qui disparaît quand le technicien arrive
La panne qui disparaît quand le technicien arrive : la méthode pour la capturer, ce qu'il faut relever à chaque occurrence et comment conclure.
Historique GMAO hétérogène : pourquoi la panne d'hier reste introuvable dans un groupe multi-sites
La GMAO trace les interventions, elle ne retrouve pas la panne par son symptôme. Ce que l'hétérogénéité de saisie coûte dans un groupe multi-sites.
Chiffrer la perte de savoir-faire en maintenance : la méthode en quatre postes avec vos données GMAO
Diagnostic rallongé, pannes ré-résolues, reprises, montée en compétence : la méthode pour chiffrer la perte de savoir-faire avec vos données GMAO.
Installation neuve sans historique : démarrer la maintenance quand la mémoire terrain repart de zéro
Renouveler une installation efface l'historique terrain quand les sachants partent. Comment démarrer la maintenance d'un site neuf sans mémoire ?
Relève de poste en maintenance : ce que la passation perd et comment le transmettre
Une panne qui traverse deux postes repart de zéro. Où l'information se perd à la relève, ce qu'une passation doit contenir, comment la rendre utile.
Réduire le MTTR avec l'IA : sur quelle phase agir, quels leviers, quels pièges
Réduire le MTTR avec l'IA : par quels leviers concrets, ce qui marche vraiment en intervention, et les pièges qui font échouer la promesse.
Schéma électrique et machine rétrofitée : quand la documentation ne suit plus l'équipement
Sur un équipement rétrofité, le schéma ne suit plus la machine. Retrouver la bonne page en pleine panne coûte cher. Comment fiabiliser la documentation ?
Maintenance prédictive ou exploitation de l'existant : ce que demandent vraiment les sites industriels
Le marché vend de la prédiction, les sites demandent autre chose. Ce que le prédictif apporte vraiment, et quand l'existant suffit.
Diagnostic au feeling en maintenance : capter l'intuition de l'expert pour la rendre transmissible
Le diagnostic au feeling d'un expert va vite, mais il vit dans une seule tête. Comment garder cette intuition et la rendre transmissible à toute l'équipe.
Pilote d'IA en maintenance : les conditions terrain qui décident du résultat
Au-delà du choix du fournisseur : les conditions terrain qui font réussir ou échouer un pilote d'IA en maintenance industrielle.
Assistant documentaire ou modèle fonctionnel : ce qui sépare la recherche du diagnostic
Chercher un document et diagnostiquer une panne sont deux tâches distinctes. Ce qu'un modèle fonctionnel de l'équipement ajoute.
Structurer le diagnostic d'une panne industrielle : 5 pourquoi, Ishikawa, arbre de défaillance, AMDEC
Arbre de défaillance, 5 pourquoi, Ishikawa, AMDEC : les méthodes pour structurer le diagnostic d'une panne industrielle et remonter à la cause racine.
Quelle IA pour la maintenance industrielle : les 4 familles d'outils et comment choisir
Prédire avec des capteurs, augmenter la GMAO, diagnostiquer et capitaliser, chercher dans la doc : les 4 familles d'IA de maintenance et comment choisir.
Déplacements de dépannage évitables : ce que coûte le diagnostic à l'aveugle
Rouler trois heures pour réenclencher un disjoncteur : le dépannage à l'aveugle coûte cher. Comment un pré-diagnostic guidé évite le déplacement inutile.
Pénurie de techniciens de maintenance : ce que disent vraiment les chiffres
Recrutements difficiles, départs en retraite, savoir non transmis : les chiffres du marché de la maintenance dessinent un mur de compétences.
Dépendance à l'homme-clé en maintenance : cartographier le risque avant la panne
Sur une machine critique, le diagnostic tient souvent dans deux ou trois têtes. Comment cartographier ce risque avant qu'il devienne une panne.
Adoption GMAO : pourquoi la saisie passe à la trappe, et comment la relancer
Une GMAO sous-utilisée coûte cher : données absentes, savoir perdu. Voici pourquoi l'adoption bloque sur le terrain et comment la relancer sans forcer.
Pièce obsolète sur machine ancienne : établir la fonction, choisir un équivalent, tracer le remplacement
Composant plus fabriqué sur une machine ancienne : la méthode pour retrouver sa fonction, choisir un équivalent et tracer le remplacement.
Pannes au redémarrage après l'arrêt annuel : ce que l'arrêt change sur la machine et comment en garder la trace
Après un arrêt annuel, les défauts se concentrent à la reprise. Ce que l'arrêt change sur la machine, et comment garder la trace des gestes faits.
Départ en retraite d'un expert maintenance : méthode de captation du savoir-faire sur les six derniers mois
Un expert maintenance part à la retraite : quoi capter en priorité, comment le faire pendant les interventions, et la check-list de J-180 à J-0.
Agent IA de maintenance : définition, périmètre, et ce qui le sépare de la maintenance prédictive
Agent IA de maintenance : un logiciel qui raisonne sur une panne pour guider le diagnostic et la décision, au-delà de la prédiction. Définition claire.
Temps de recherche avant intervention : le mesurer, le décomposer, et le réduire sans instrumenter les machines
Le temps passé à chercher un schéma, un historique ou le bon sachant sort des indicateurs. Méthode pour le mesurer sur dix interventions et le réduire.
Parc de machines identiques : pourquoi le diagnostic ne circule pas d'une machine à l'autre, et comment le relier
Un parc de machines identiques devrait mutualiser pannes et solutions. Trop souvent, chacune reste un îlot. Comment relier le savoir d'un parc homogène.
Exploiter l'historique de sa GMAO : structurer les champs libres, faire ressortir les récurrences, décider
Des années d'historique de pannes s'accumulent dans la GMAO sans jamais servir. Comment réveiller cette donnée déjà payée pour anticiper les défauts.
Maintenance conditionnelle : choisir le paramètre, placer le seuil, et savoir sur quels équipements elle vaut le coup
Choisir le paramètre à surveiller, placer le seuil sur l'historique, et savoir sur quels équipements la maintenance conditionnelle se rentabilise.
Comment épauler un technicien de maintenance seul la nuit ?
En 3x8, le technicien de maintenance affronte la panne seul, sans expert la nuit. Comment structurer le diagnostic et capitaliser chaque intervention ?
Technicien de maintenance seul la nuit : structurer le diagnostic quand l'expert est absent
En 3x8, le technicien de maintenance affronte la panne seul, sans expert la nuit. Comment structurer le diagnostic et capitaliser chaque intervention ?
Quand l'usine oublie son propre dossier patient : la crise de la mémoire industrielle
Quand l'usine perd ses leçons de maintenance : comment la crise de la mémoire industrielle paralyse vos opérations, et comment la structurer.
Intégration GMAO / ERP dans un SI existant : l'approche légère qui lit vos systèmes en place
Intégrer une GMAO ou un ERP dans un SI existant sans tout remplacer : l'approche légère qui lit vos systèmes en place. Prérequis DSI et étapes.
Le coût réel des arrêts non planifiés en industrie
Au-delà de la pièce et de la main d'œuvre, ce que coûtent vraiment les arrêts non planifiés, et comment un diagnostic plus rapide change la donne.
Assistant IA pour technicien de maintenance terrain : ce qui aide vraiment en intervention
Un assistant IA pour le technicien maintenance terrain : ce qui aide vraiment en intervention, et ce qui reste du marketing.
ERP ou GMAO pour la maintenance : différences, complémentarité et couplage
ERP ou GMAO pour la maintenance ? Différences, complémentarité et couplage des deux outils, et comment exploiter l'existant sans créer un silo de plus.
Maintenance prédictive vs maintenance intelligente : faut-il choisir ?
Faut-il un logiciel de maintenance prédictive par capteurs, ou structurer d'abord le savoir et le diagnostic ? Comparatif et approche complémentaire pour tout l
Voix au lieu de saisie : comment l'IA simplifie le compte rendu d'intervention en maintenance
La dictée vocale transforme un compte rendu d'intervention bâclé en mémoire exploitable : pourquoi ils sont si pauvres et comment la voix lève le blocage.
Les 5 erreurs qui font échouer un projet d'IA en maintenance industrielle
Une large part des projets d'IA en industrie n'atteignent pas leur but. Les 5 erreurs qui les tuent, et comment les éviter, côté méthode et terrain.
Diagnostic guidé par IA en maintenance industrielle : principes, différence avec la procédure attachée et l'AMDEC, et comment l'évaluer
Le diagnostic guidé par IA : définition, différence avec la procédure attachée et l’AMDEC, fonctionnement en cinq étapes, gains et critères d’évaluation.
AI Act mai 2026 : ce que l'accord trilogue change pour la maintenance industrielle
Accord AI Act 7 mai 2026 : l'IA industrielle sort du double régime mais reste sous Machinery Regulation. Ce qui change, ce qui reste obligatoire.
Capitalisation du savoir-faire en maintenance industrielle : méthode, REX structuré, et ce qui retient le savoir avant qu'il parte
Comment capitaliser le savoir-faire terrain en maintenance ? Méthodes, outils, retour d'expérience structuré et knowledge management industriel. Guide complet.
IA de confiance en maintenance industrielle : les 6 piliers, l'AI Act, et comment évaluer un outil avant de l'adopter
IA de confiance en maintenance industrielle : les 6 piliers, ce que dit l'AI Act, et 5 critères pour évaluer un outil avant de l'adopter.