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La nouvelle politique douanière américaine et les réactions internationales qui y sont liées placent les entreprises du monde entier devant de grands défis. À l’instar de la crise du COVID-19 en 2020, les conditions-cadres évoluent rapidement et de manière imprévisible. Ceux qui continuent de se fier à des données incomplètes et incohérentes prennent le risque de ne percevoir de nouveaux dangers qu’au moment où il sera presque impossible de changer de cap, tels des icebergs dans le brouillard. Des réactions tardives peuvent avoir de graves conséquences, et aucune entreprise ne veut se retrouver dans une situation qui rappelle celle du Titanic.

Pour chaque automobiliste, c’est une évidence : dès qu’il entend un bruit étrange dans sa voiture, il faut identifier la cause au plus vite. Dans ces cas-là, le bon sens veut que l’on se rende chez un garagiste. Ce travail aura un prix, mais les frais liés aux dommages potentiels si l’on n’effectue pas cette inspection seraient bien plus importants. Voici un exemple typique de maintenance prédictive, un sous-domaine de l’analyse prédictive : éviter les dommages avant qu’ils ne s’aggravent. Dans le secteur industriel, le principe est le même, mais à plus grande échelle. Des milliers, voire des millions d’appareils produisent d’immenses quantités de données en permanence. C’est pourquoi il est pratiquement impossible de procéder à une surveillance manuelle. Cette dernière doit donc être automatisée.

Depuis l'apparition d'Internet, de nouveaux moyens électroniques échange d’informations ont fait leurs apparitions. Avoir un noyau applicatif éprouvé et supporter l’intégration de libraires externe, tel SurveyJS, sont des éléments clefs. Il est rarement utile de réinventer la roue.