Private Learning pour la maintenance prédictive : pourquoi et comment ?

Dans le milieu industriel, la transition de la maintenance corrective à la maintenance conditionnelle (ou prédictive) nécessite l’analyse de données qui peuvent revêtir un caractère sensible. Il est donc nécessaire d’utiliser des méthodes d’apprentissage qui préservent la confidentialité des données. Sur cette base et en utilisant un cas d’usage SNCF Réseau, nous proposons une méthodologie de mise en œuvre du Private Learning pour faire du calcul d’indicateurs métier, de la détection d’anomalies et de la prédiction sur des données chiffrées.

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