Les entreprises industrielles évoluent aujourd’hui dans des environnements de plus en plus complexes, caractérisés par la multiplication des systèmes numériques (MES, ERP, SCADA, GMAO, IoT, LIMS, etc.) et par une forte hétérogénéité des données opérationnelles.
Malgré des investissements importants dans la digitalisation, les données industrielles restent majoritairement silotées, cloisonnées par application, par service ou par étape du cycle de vie industriel. En particulier :

•	les données de production,
•	les données qualité,
•	les données environnementales,
•	les données logistiques et énergétiques,

Ne sont ni connectées, ni structurées par objet industriel (lot, ordre de fabrication, équipement, produit), ni reliées dynamiquement aux étapes réelles des processus.
Cette fragmentation empêche :

•	une vision globale et transversale des processus industriels,
•	une compréhension fine des causes de dérives opérationnelles,
•	et surtout l’opérationnalisation de l’intelligence artificielle, faute de contexte exploitable.
La plateforme HOLISTICVIEW vise à lever ce verrou en développant une plateforme de Process Intelligence dédiée à l’industrie, conçue dès l’origine pour :
•	structurer les données par objets industriels,
•	relier les événements aux étapes réelles des processus,
•	fournir un contexte opérationnel exploitable par l’IA.
L’objectif fondamental du projet est de permettre l’émergence d’une entreprise AI opérationnelle, reposant sur une IA contextuelle.
Contrairement aux approches actuelles, où l’IA est :
•	expérimentale,
•	isolée,
•	limitée à des cas d’usage ponctuels,

HOLISTICVIEW vise à fournir :
•	un socle de données contextualisées,
•	une compréhension dynamique des processus,
•	un lien explicite entre événements, objets et décisions.
Cette approche permet :
•	des recommandations contextualisées,
•	des analyses causales fiables, 
•	une automatisation 

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