L'industrie ne se pilote ni avec du pur machine learning, ni avec de la seule simulation physique, ni avec des règles métiers figées. FlowMaker orchestre les trois sur un substrat souverain, composable et temps réel — là où se concentre la valeur, et où les concurrents sont rares.
Les isoler condamne à des compromis. Les combiner — à la condition de le faire rigoureusement — change la donne industrielle.
Chaque intersection correspond à une brique concrète de FlowMaker — déployable, composable, auditable.
On accélère la simulation physique par apprentissage, tout en imposant les lois (conservation, continuité) dans la fonction de perte. Modèles rapides, fiables, extrapolables — idéal pour jumeau numérique temps réel.
Les modèles de langage ancrés sur l'ontologie métier, les P&ID, les historiques de maintenance et les normes. Le LLM cesse d'halluciner — il raisonne sur le graphe contextualisé de l'usine.
Les règles opérationnelles encadrent et valident les sorties des modèles physiques. L'expertise humaine devient exécutable — et les modèles restent gouvernés par l'intention métier.
Chaque brique de FlowMaker est utilisable isolément, ou chaînée dans un flow — détection d'anomalie → explication sémantique → validation physique → action automatisée.
Un soft sensor qui combine un réseau de neurones, un bilan massique et une règle opérateur. Un agent qui raisonne sur InfluxDB/TimescaleDB en temps réel, encadré par la physique du procédé. Une détection d'anomalie qui explique son diagnostic via le knowledge graph. C'est la promesse FlowMaker — et elle n'existe nulle part ailleurs en offre unifiée, souveraine, déployable on-premise.
Les acteurs du marché restent cantonnés à un cercle du diagramme. Rares sont ceux qui couvrent deux. Aucun ne propose les trois dans une architecture souveraine, composable, industrielle.
« FlowMaker occupe la zone que les plateformes MLOps génériques, les éditeurs de simulation et les historians industriels laissent chacun à moitié vide. » — Positionnement Industream, 2026
Infrastructure data-driven robuste, mais aveugle à la physique du procédé et sans sémantique industrielle native. L'intégration OT reste à construire par le client. Databricks · DataRobot · Dataiku
Maîtrise physique exceptionnelle, mais boucle temps réel faible et architectures propriétaires. Pas d'orchestration ML native, pas de couche sémantique ouverte. Aspen · Siemens Simcenter · AnyLogic
Excellents pour stocker et visualiser la donnée temps réel. La modélisation et le raisonnement restent hors scope — ce sont des bases, pas des plateformes IA. PI System · Aveva · Canary
Offres souvent limitées à un cercle — analytics (TrendMiner), data fabric (Cognite), optimisation procédé (Braincube). Peu de souveraineté, peu d'on-premise, peu d'hybridation vraie. Cognite · TrendMiner · Braincube
Le DataBridge et le DataCatalog de FlowMaker servent indifféremment un modèle ML, un solveur physique ou un moteur sémantique — sur les mêmes flux, le même catalogue de tags, la même gouvernance.
Architecture on-premise, Docker Swarm, compatible NIS 2.0, ISO 27001, AI Act. Là où les plateformes US imposent le cloud, FlowMaker respecte les contraintes OT et réglementaires européennes.
OPC-UA, Modbus TCP, S7, MQTT, BACnet. FlowMaker parle le langage de l'usine sans passerelle intermédiaire — des capteurs de terrain jusqu'aux agents LLM.
Chaque décision Hybrid AI est traçable : quel modèle, quelles données, quelles règles, quelle contrainte physique. Indispensable pour l'audit OT et pour l'AI Act européen.