Au cours des dernières décennies, les entreprises industrielles ont soigneusement archivé leurs plans techniques. Lorsque la numérisation est devenue une priorité, ces documents papier ont été scannés et stockés sur des serveurs, donnant naissance à ce qui semblait être une archive moderne et performante.

Si cette étape était indispensable, elle a souvent engendré un nouveau défi. À la place des classeurs physiques, les organisations gèrent désormais de vastes archives numériques contenant des milliers de fichiers scannés. Retrouver un plan précis implique souvent de parcourir des arborescences complexes, d’ouvrir de multiples fichiers PDF et de composer avec des conventions de nommage hétérogènes.

Le problème n’est donc pas le manque de données, mais la difficulté à accéder à la bonne information au bon moment.

Quand la numérisation ne suffit pas

Dans de nombreux cas, les informations les plus précieuses sont directement intégrées dans les plans eux-mêmes. Noms de pièces, descriptions de composants, annotations manuscrites ou lettrages au pochoir renferment des données opérationnelles essentielles. Or, les systèmes de gestion documentaire traditionnels se limitent généralement à la recherche dans les métadonnées, comme le nom des fichiers ou les tags attribués manuellement. Résultat : le contenu réellement pertinent à l’intérieur des plans reste invisible pour les fonctions de recherche classiques.

Les plans anciens posent un défi supplémentaire. Formats historiques, inscriptions estompées ou plans scannés sont souvent considérés comme difficiles à exploiter numériquement. Une grande partie du savoir archivé demeure ainsi sous-utilisée, alors même qu’il est techniquement disponible. Pour exploiter pleinement la valeur des archives existantes, la recherche doit aller au-delà des noms de fichiers et accéder au contenu réel des plans.

Une nouvelle approche de la recherche de plans

inno:plan, développé par Innomatik, propose une recherche graphique basée sur l’IA qui analyse directement les plans scannés au niveau de leur contenu.

Grâce à une technologie OCR avancée, le système traite les éléments textuels présents dans les plans, y compris les documents anciens, les lettrages au pochoir et les fichiers scannés. Toute information lisible visuellement peut être reconnue et indexée. Les entreprises peuvent ainsi interroger leurs archives en langage naturel et retrouver les plans pertinents en quelques secondes.

Plus encore, inno:plan ne se contente pas d’identifier des documents. Il met en évidence les informations pertinentes directement dans le plan. Par exemple, les utilisateurs peuvent rechercher des pièces spécifiques, des composants techniques ou certaines désignations et voir immédiatement où ils apparaissent sur le plan.

Le système fonctionne entièrement on-premise, garantissant un contrôle total des données sans dépendance au cloud.

Transformer les archives en véritables outils de travail

L’objectif d’inno:plan n’est pas de créer de nouvelles données, mais de valoriser celles qui existent déjà. Plutôt que de réorganiser les archives ou d’ajouter des processus de balisage manuel, la solution relie directement les utilisateurs aux connaissances déjà présentes dans leurs plans.

Pour la gestion immobilière d’entreprise, l’exploitation des actifs et les environnements industriels, cela signifie un accès plus rapide à la documentation pertinente, moins de temps consacré à la recherche et des processus plus efficaces.

En transformant des archives statiques en sources d’information consultables et contextualisées, inno:plan pose les bases de décisions mieux éclairées et d’une plus grande transparence opérationnelle.

Découvrez inno:plan avec vos propres données

De nombreuses organisations sont surprises de constater la quantité d’informations précieuses déjà disponibles dans leurs archives de plans.

Si vous souhaitez découvrir comment inno:plan fonctionne avec vos propres plans et documents, nous vous invitons à nous contacter. Nous serons ravis de vous proposer une démonstration à partir de données réelles et de vous montrer comment la recherche basée sur le contenu peut simplifier le travail au quotidien.

Image : speedikon FM AG