# Des données capteur à l'anticipation : modèles de prédiction et de détection d'anomalies

> Fabio Rosa et Vitor Lima construisent en direct des modèles de prédiction et de détection d'anomalies sur TagoIO : préparer les données des appareils pour l'entraînement, prédire les valeurs à venir, signaler les mesures aberrantes et faire remonter les résultats dans les tableaux de bord et les alertes.

![Des données capteur à l'anticipation : modèles de prédiction et de détection d'anomalies](https://img.youtube.com/vi/NIZt8Eh9TEc/hqdefault.jpg)

[Regarder sur YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=NIZt8Eh9TEc)

Vos appareils produisent déjà les données. L'étape suivante, c'est de prendre de l'avance sur elles.

Fabio Rosa et Vitor Lima montrent comment construire sur TagoIO des modèles qui projettent où va une mesure et signalent les valeurs qui n'ont rien à faire là, pour que le problème remonte avant l'appel du client.

Les modèles sont construits en direct : préparer les données des appareils pour l'entraînement, créer un modèle de prédiction, mettre en place la détection d'anomalies et faire remonter les résultats dans les tableaux de bord et les alertes dont se servent vos équipes et vos utilisateurs finaux.

[llms.txt](https://tago.io/llms.txt)