Le Machine learning est une technologie qui permet aux machines d’apprendre et de s’adapter à des situations données. Grâce aux progrès fulgurants des ordinateurs, des technologies d’information et de communication, de l’IOT etc., de plus en plus de projets concrets au sein des entreprises faisant appel à cette de technologie voient le jour.
Cette technologie représente aussi bien sûr une opportunité pour les artisans, dans la mesure où elle apporte une valeur ajoutée dans des domaines comme la maintenance, la production ou la sécurité.
C’est pourquoi ce thème a été choisi lors du «Club Innovation», organisé conjointement par Luxinnovation et la Chambre des métiers, avec Grégory Nain Co-Founder et Head of Operations chez DataThings comme orateur principal. «La société a été créée en 2017 en tant que spin-off du SnT de l’Université du Luxembourg», a-t-il expliqué. «Nous étions des chercheurs souhaitant rendre le data analytics, le machine learning et l’intelligence artificielle plus accessible aux industries».
La société a développé la technologie GreyCat permettant le soutien de la mise en œuvre de systèmes logiciels dédiés aux industries dans un très large éventail de domaines. Cette technologie permet par exemple d’effectuer des analyses avancées sur du matériel de base, puis de passer à l’échelle supérieure et de libérer le potentiel des améliorations opérationnelles apportées par le Machine Learning / Intelligence artificielle.
«L’intelligence artificielle n’a rien de magique», estime M. Nain. «C’est un processus d’apprentissage par l’expérience. Les algorithmes automatiques doivent recevoir des données propres et utiles pour pouvoir fournir des résultats significatifs. En complément, les connaissances des ingénieurs du domaine et/ou des opérateurs de l’industrie sont indispensables pour explorer tout le potentiel de l’IA et, ainsi, obtenir des résultats plus rapides et plus précis».
Les domaines d’application sont alors très vastes: détection d’écarts de comportements par rapport à des comportements «normaux», contrôle de la qualité, maintenance prédictive, prédictions/prévisions de valeurs (avec la plus grande probabilité)…
Privilégier la communication avec les experts
«Construire un projet de digitalisation efficace signifie plus que des modèles et des données», a confirmé Aloïs Turuani, Data scientist chez Ceratizit, le groupe d’ingénierie spécialisé dans les solutions d’outillage de coupe et de matériaux durs. «Il faut combiner l’expérience des travailleurs non natifs du numérique avec la bonne technologie».
Alors que, bien souvent, l’IA est présentée comme étant une solution unique et prête à l’emploi à de nombreux problèmes, Ceratizit privilégie une approche plus globale, s’appuyant à la fois sur les qualités des employés existants, l’identification des limites – souvent cachées – d’une approche «aveugle» du Machine Learning et des avantages – parfois surprenants – que des solutions simples de Data science peuvent apporter lorsqu’elles sont correctement intégrées dans l’environnement de production existant.
«Travailler avec des données venant de la production est un vrai challenge», conclut M. Turuani. «Disposer de données n’est pas suffisant, la communication avec les experts techniques est aussi très importante.»
Réactivité améliorée, coûts réduits
Un autre exemple, présenté lors de ce «Club Inno» a permis de montrer l’utilité d’une approche «Machine Learning» dans la mise en place d’un monitoring dynamique permettant la gestion digitale d’un bâtiment et l’optimisation de la consommation d’eau et d’électricité. Une nécessité quand on sait que les coûts d’exploitation et de maintenance représentent environ 75% du coût total d’un bâtiment sur l’ensemble de sa durée de vie.
«La maintenance dite connectée permet de collecter les données d’utilisation des équipements à distance, sans avoir besoin de déplacer un technicien sur site afin de suivre ses cycles de fonctionnement», a détaillé Christophe Antoine, Co-fondateur et CFO de Polaar Energy, start-up issue du programme Fit 4 Start géré par Luxinnovation et qui propose des capteurs intelligents permettant l’optimisation de la consommation d’eau et d’électricité et d’énergie par le monitoring de données numériques collectées.
Selon lui, la mise en place de systèmes IoT permet de nombreux bénéfices pour les gestionnaires de bâtiments: l’anticipation des opérations de maintenance, une réactivité accrue en cas de pannes ou encore la garantie de la fiabilité d’une installation.
«Digitaliser son bâtiment permet donc en récoltant les données de consommation de rapidement détecter les fuites et anomalies et d’optimiser les consommations afin de réduire son impact environnemental. De plus, ces informations permettent aussi d’améliorer la réactivité des équipes techniques et de réduire les coûts.
«Le Machine Learning est actuellement associé aux hautes technologies, mais son développement permet d’envisager une utilisation plus généralisée dans le future proche. L’artisanat pourra sûrement aussi en profiter», note Claude Hostert, SME Performance Advisor chez Luxinnovation.
L’agence nationale de promotion de l’innovation, aux côtés de la Chambre des Métiers, se tient à la disposition des entreprises souhaitant être accompagnées dans des projets d’innovation, avec ou sans Intelligence Artificielle.
Le prochain «Club Innovation» se déroulera le 28 juin prochain, de 17h00 à 18h00, sur le thème «La réalité virtuelle et augmentée dans l’Artisanat». Inscriptions ICI.
