Crusoe — Factory Digital Twin (RAISE Summit 2026, track Crusoe)

Jumeau numérique d'usine inspiré du cas Michelin Roanne (pneus UHP, ligne de cuisson C3M — le goulot d'étranglement) : une couche physique comprend l'état réel de chaque machine, une couche information transforme cette physique en avis qu'un humain peut questionner et outrepasser, et une UI opérateur montre l'agent en train d'agir.

Aucune donnée confidentielle Michelin n'est utilisée nulle part. Jeux de données publics vérifiés, utilisés comme substituts physiquement plausibles et toujours étiquetés (réel / simulé / synthétique — jusque dans la signature des messages).

Les trois blocs

Bloc	Rôle	Code	Docs
MH-PINN (couche physique)	Corps LSTM partagé + têtes par phénomène (vibration, thermique, RUL, pression/cuisson, fatigue) ; démo phare : reconstruction de capteur retenu	pinn/	docs/MODEL_CARD.md · docs/physics_heads.md
PRAETOR (couche information)	Vérif HMAC → triage 3 étages → advisory citée → débat Advocate/Skeptic → Jury → opérateur outillé ; app intervention (notifié→vérifié VLM)	backend/agent/	docs/LLM_LAYER_README.md · CLAUDE.md
CureWatch (UI)	Interface opérateur (Claude Design) servie par le backend	backend/agent/static/	docs/OPERATOR_APP.md

Interface entre couches (contrat figé) : SignedReading{payload: PinnReading, signature} — HMAC-SHA256 sur sérialisation canonique, stdlib pur. Testé en conditions réelles (les deux codes du même arbre) : scripts/test_cross_layer_contract.py.

Démarrage rapide

# 1) Secrets — le repo est destiné à être public : AUCUNE clé committée, jamais
cp .env.example .env          # remplir CRUSOE_API_KEY (vide = mode mock complet)

# 2) Couche information + UI
pip install -r backend/requirements.txt
uvicorn backend.agent.main:app --port 8000     # UI sur http://localhost:8000

# 3) Couche physique (torch CPU : voir note dans requirements.txt racine)
pip install -r requirements.txt
python -m pinn.train --smoke                   # vérification rapide

Poids démo commités exprès : pinn/models/mh_pinn_v2.pt (~0,6 Mo — un clone frais fait tourner la démo sans réentraînement ; décision d'équipe, exception ciblée du .gitignore).

Données

• Datasets bruts NON versionnés (/data/, multi-Go, retéléchargeables — procédure dans pinn_data_exploration/).
• Stand-ins démo commités dans pinn/data/ (C-MAPSS FD001 + AI4I, petits fichiers publics rejoués par telemetry_source.py) — le même dossier contient le package Python des loaders (*.py).
• Seuils machine sourcés : backend/agent/limits.py · docs/anomaly_thresholds.json.

Travailler en équipe

Branche dédiée par chantier, PR vers main, pas de push direct. Historique complet des investigations physiques : docs/v1_physics_diagnosis.md, docs/v2_equation_stress_test.md.