EC Digitalisation Conference
Venez nous rencontrer à l’Eurocoat 2026 à Paris et découvrez comment la plateforme d’intelligence des matériaux de LabV, basée sur l’IA, fait progresser la recherche et le développement dans l’industrie des revêtements. Grâce à des insights basés sur les données, les scientifiques et ingénieurs peuvent prendre des décisions éclairées plus rapidement – pour des processus plus efficaces et une innovation accélérée.
Étude de cas sur les revêtements pilotés par les données : de la formulation à l'analyse prédictive
5 novembre 2025, 15 h 30
Le développement de revêtements performants, conformes et durables nécessite l'interaction de nombreux paramètres, tels que les différentes propriétés des matières premières ou la stabilité à long terme. Dans le même temps, les données importantes relatives à la R&D sont souvent stockées dans des silos séparés.
À l'aide d'un exemple pratique tiré de l'industrie des peintures et des revêtements, il est montré comment une approche basée sur l'intelligence des matériaux avec intégration de données structurées et IA permet de rassembler des recettes historiques, des tests et des données de processus. De cette manière, les modèles d'apprentissage automatique peuvent découvrir des relations cachées, évaluer les formulations à un stade précoce et réduire les tests physiques. Un modèle de régression, entraîné à 80 % et validé avec 20 % de données historiques (par exemple, teneur en solides, viscosité), prédit de manière fiable les performances, pour une planification des tests plus ciblée et des cycles de développement plus courts.
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Discutez avec notre équipe sur place des moyens concrets par lesquels LabV peut accélérer de manière mesurable vos processus de recherche et développement. Voici ce qui vous attend :
Exemples pratiques: Comment les fabricants peuvent réduire leur temps de développement jusqu’à 30 %
Vérification rapide: N’hésitez pas à apporter une question ou un problème actuel. Ensemble, nous y jetterons un coup d’œil en quelques minutes et discuterons des premières pistes.
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