Kestrel Vision – Plateforme Data & AI
Move to Cloud industriel et supervision intelligente des données de production
Contexte et enjeux
Leader mondial des systèmes de contrôle et d’inspection pour la fabrication et le remplissage d’emballages rigides, Kestrel Vision souhaitait moderniser et unifier ses outils de supervision de production.
Jusqu’alors, chaque entité disposait d’une solution on-premise indépendante, rendant complexe la consolidation des données et l’analyse transverse des performances industrielles.
L’objectif du projet était double :
- Migrer vers le cloud l’ensemble de la solution pour bénéficier d’une architecture scalable et centralisée.
- Créer une plateforme unifiée de supervision et d’analyse des données issues des lignes de production, intégrant des capacités avancées d’exploration et d’assistance par l’IA.
Le projet devait donc conjuguer performance big data, flexibilité applicative, et intelligence conversationnelle, tout en assurant une continuité de service pour les clients industriels du groupe.
Notre accompagnement
Eurelis a accompagné Kestrel Vision sur l’ensemble du cycle de conception et de réalisation du projet :
- Co-élaboration du concept et cadrage fonctionnel de la plateforme
- Architecture et conception technique (cloud, data, API et IA)
- Développement backend en Python / FastAPI
- Développement frontend en React pour une interface modulaire et personnalisable
- Création d’un agent conversationnel via l’Agent Development Toolkit (ADK)
- Structuration de la stratégie de prompting et évaluation des modèles LLM
- Déploiement cloud et supervision sur Google Cloud Platform / Vertex AI
Cette approche intégrée a permis de garantir une cohérence complète entre la stratégie data, les choix technologiques et les parcours utilisateurs.
L’approche technique
Le projet s’appuie sur une architecture API-First garantissant l’interopérabilité et la pérennité de la plateforme.
Toutes les fonctionnalités — collecte, supervision, analyse, IA — reposent sur des API documentées et sécurisées, permettant d’ajouter de nouveaux services ou connecteurs à tout moment.
Le backend, développé en Python avec FastAPI, gère les flux de données et la communication avec la base Google Bigtable, choisie pour sa capacité à traiter des volumes massifs de données industrielles en temps réel.
Le frontend, conçu en React, est installable indépendamment sur les différents sites clients sans adhérence technologique avec leur infrastructure existante. Cette approche favorise le déploiement rapide et la personnalisation de l’expérience utilisateur.
Enfin, la solution intègre une IA conversationnelle connectée à la plateforme via un connecteur MCP.
Cet agent, propulsé par Gemini, permet aux utilisateurs d’interroger leurs données en langage naturel et de visualiser instantanément les résultats sous forme de graphiques ou indicateurs dynamiques.
Les résultats
- Migration complète vers le cloud GCP, assurant la disponibilité et la montée en charge de la plateforme.
- Centralisation des données de production issues des différentes usines et systèmes d’inspection.
- Interface de supervision personnalisable, adaptée aux besoins métiers de chaque client.
- Exploration des données en langage naturel, simplifiant l’accès à l’information et accélérant la prise de décision.
- Intégration fluide d’une IA conversationnelle, rendue possible par la conception API-First du projet.
Les bénéfices pour
Kestrel Vision
- Centralisation des données industrielles ouvrant la voie à de nouveaux usages analytiques et prédictifs, favorisant l’innovation et la création de valeur.
- Gain de performance et de scalabilité grâce à la migration vers une architecture cloud moderne et résiliente.
- Amélioration de la prise de décision grâce à la visualisation temps réel et aux insights générés par l’IA.
- Expérience utilisateur augmentée avec un chatbot capable d’enrichir ses réponses par des graphiques et indicateurs interactifs.
- Accélération du déploiement de nouvelles fonctionnalités et d’expérimentations IA grâce à la conception API-First de la solution.
Les moyens
Expertises mobilisées
- Architecture Cloud & Data
- Développement Python / FastAPI
- Développement React / UX modulaire
- IA & LLM Engineering (Prompt design, Evaluation)
- Cloud DevOps & GCP
- Sécurité & gouvernance API
Technologies utilisées
- Backend : Python / FastAPI
- Base de données : Google Bigtable
- Frontend : React
- Framework IA : Agent Development Toolkit (ADK)
- LLM : Gemini 2.5
- Cloud & IA Platform : Google Cloud Platform / Vertex AI / Firebase
