Victor Michel a conçu l’interface d’une IA de maintenance prédictive pour les centrales nucléaires d’EDF : recherche terrain, alertes hiérarchisées, design system industriel.
Lead UX · Recherche terrain · Data visualisation
EDF exploite 56 réacteurs nucléaires en France. Metroscope, une startup née dans son incubateur, avait mis au point un système de détection d’anomalies fondé sur l’intelligence artificielle, capable d’anticiper certaines défaillances mécaniques avant qu’elles ne surviennent.
La technologie fonctionnait. La vraie question portait sur l’usage : comment des techniciens de maintenance qui n’avaient jamais travaillé avec un système d’IA allaient-ils comprendre ces alertes, leur faire confiance et agir au bon moment ? Sans réponse, une IA performante risquait de rester dans un tiroir.
Victor Michel, aujourd’hui fondateur de Brutux Studio, a pris en charge l’ensemble de la recherche et de la conception de l’interface. Il a fait le lien entre les data scientists, qui produisaient les résultats des modèles, et les techniciens de centrale, qui devaient les interpréter : deux expertises qui ne parlaient pas la même langue, face à des ingénieurs habitués à des outils industriels exigeants.
Le défi : Dans une centrale nucléaire, une interface confuse n’est pas un simple désagrément : elle ralentit un diagnostic qui peut être critique. Le public, des ingénieurs et des techniciens rompus à des outils rigoureux, se montrait naturellement méfiant envers le design. Il fallait rendre lisibles des sorties d’algorithmes, avec leurs marges d’incertitude et leurs faux positifs, sans jamais retirer à l’humain la décision finale.
Victor a mené une observation terrain sur plusieurs jours, en centrale, auprès des techniciens de maintenance. Suivre leur travail réel lui a permis de comprendre leurs gestes, leurs outils et les moments où un diagnostic se joue. Cette immersion a aussi installé la confiance avec un public peu habitué à travailler avec un designer.
Avec les data scientists, Victor a décortiqué les sorties des algorithmes : leur logique, leurs intervalles de confiance, leurs faux positifs. On ne conçoit pas l’interface d’une IA industrielle sans savoir précisément ce qu’elle sait, et ce qu’elle ignore. Il a joué le rôle de traducteur entre les deux mondes.
Le système d’alertes a été co-conçu avec les équipes : classement par criticité, granularité temporelle adaptée, action recommandée pour chaque situation. Un technicien doit voir d’un coup d’œil ce qui est urgent, ce qui peut attendre et quoi faire ensuite. La hiérarchie visuelle devait refléter la criticité réelle, sans dramatiser ni minimiser.
Les prototypes ont été construits sur de vraies données de centrale, puis soumis à des tests sur site avec des techniciens en exercice. Ces tests en conditions réelles ont permis d’ajuster la densité d’information et les visualisations avant le déploiement, là où une démonstration sur données fictives n’aurait rien révélé.
Victor a défini un design system dédié, pensé pour la lisibilité en environnement industriel et doté de modes haute visibilité. Diagnostic et impact des défaillances, suivi des tendances, synthèse des indicateurs, gestion des projets de centrale : chaque écran obéit aux mêmes règles.
Le travail ne s’est pas arrêté à la livraison. Après le déploiement, Victor a suivi la façon dont les équipes s’appropriaient l’outil et recueilli leurs retours directement en centrale, pour corriger ce qui freinait encore le passage de l’alerte à l’action.
Metroscope : écran de connexion « Bienvenue sur votre Metroscope »
Metroscope : gestion des projets de centrale
Metroscope : suivi des tendances des symptômes dans le temps
Metroscope : synthèse des indicateurs de la centrale
Pour une IA de maintenance prédictive, la clarté relève de la sécurité, pas du goût. Ce projet a changé la façon dont Victor aborde la densité d’information : montrer moins, mais montrer ce qui permet de décider. Il a aussi confirmé qu’une interface construite autour de l’IA doit laisser la décision à la personne qui en porte la responsabilité, et lui donner les moyens de comprendre chaque recommandation.
Beaucoup d’entreprises veulent aujourd’hui intégrer l’IA dans leurs produits ou leurs processus. La difficulté est rarement le modèle : c’est l’usage. Brutux Studio met cette expérience au service de ses missions de stratégie et d’intégration IA : comprendre ce que l’IA produit réellement, concevoir des interfaces où ses résultats sont lisibles et vérifiables, tester avec les utilisateurs finaux avant de déployer. Les dashboards B2B et logiciels métier riches en données relèvent de la même discipline.
Conseil en stratégie IA →Intégration de l’IA →Design UX/UI et design system →Logiciel métier sur mesure →
30 minutes pour parler de votre produit ou de votre projet IA. Je vous dis honnêtement si et comment je peux aider.
Réserver 30 minutes ↗