Du machine Learning à l’IA générative – L’innovation au service de la maintenance

L’intelligence artificielle ou les intelligences artificielles ?

L’intelligence artificielle en quelques mots

L’intelligence artificielle (IA) est le domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de systèmes capables d’effectuer des tâches qui requièrent ou imitent l’intelligence humaine. Ces tâches comprennent l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la compréhension du langage, la perception et même la créativité. L’IA englobe un large éventail de techniques, allant des systèmes basés sur des règles, comme l’heuristique et la méta-heuristique, aux systèmes basés sur des données, comme l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond piloté par des réseaux neuronaux.

Aujourd’hui, le Machine Learning est la technique la plus courante pour développer l’intelligence artificielle. L’apprentissage automatique consiste à analyser de vastes ensembles de données, à identifier des modèles et à utiliser ces informations pour prendre des décisions ou faire des prédictions. Au fil des décennies, les premiers systèmes d’IA étaient largement déterministes, c’est-à-dire qu’ils suivaient des règles prédéfinies pour prendre des décisions. Par exemple, un système d’IA basé sur des règles peut automatiquement arrêter une machine si la température dépasse un certain seuil.

Toutefois, au fil des ans et grâce à la recherche, l’IA a évolué vers des systèmes plus adaptatifs et sophistiqués, où les machines ne se contentent pas d’exécuter des tâches, mais peuvent également apprendre et s’améliorer au fil du temps. Le processus d’apprentissage est ce qui distingue l’IA moderne de ses formes antérieures, la rendant plus polyvalente, plus adaptable, plus concrète et plus intelligente. Mais ne vous y trompez pas, même s’il semble quelque peu magique, le processus nécessite en réalité un nombre important de calculs probabilistes et statistiques pour apporter une expérience de qualité.

L’IA générative, un modèle d’IA parmi les autres ?

L’IA générative (AIGen) désigne une nouvelle forme de modèles d’IA capables de générer du contenu, tel que du texte, des images ou même de la musique, de manière autonome, sur la base de modèles appris à partir de vastes ensembles de données. Ces modèles génératifs diffèrent de l’IA traditionnelle en ce sens qu’ils ne se contentent pas de suivre des règles ou de classer des données, mais créent de nouvelles informations en s’appuyant sur leur compréhension des données existantes. Ils sont donc plus souples et plus créatifs dans leurs résultats.

Selon Sundar Pichai, PDG de Google, un modèle génératif vise à convertir n’importe quelle entrée en sortie. Il existe un large éventail de modèles génératifs, chacun reposant sur des technologies différentes. Par exemple, MidJourney peut produire des images très réalistes à partir d’une description textuelle. Google Lens se base sur la vision par ordinateur pour identifier des objets ou des plantes à partir d’une photo. Ou encore DeepL qui utilise certains modèles pour traduire ou résumer des textes.
Le potentiel de ces technologies émergentes en informatique va au-delà de la simple analyse de données structurées dans des bases de données ; elles nous permettent de traiter tout type d’information.

De l’IA Générative au LLM : lorsque l’homme dialogue avec la machine

La catégorie de modèles génératifs la plus largement reconnue est celle des Large Language Model (LLM). Les LLM sont un sous-ensemble de l’IA générative (GenAI) qui cible spécifiquement la transformation des échanges en langage naturel. Cette capacité permet de développer des systèmes capables d’effectuer des tâches telles que la traduction de textes, les conversations avec les humains, l’écriture de codes, etc. Ces modèles, illustrés par GPT-4 ou Mistral Large, sont entraînés sur des ensembles de données textuelles étendues et sont conçus pour comprendre, produire et manipuler le langage humain avec une sophistication exceptionnelle. En s’appuyant sur des architectures de réseaux neuronaux comme les transformateurs, les LLM sont capables de gérer des dépendances à longue portée dans le texte et de maintenir le contexte à travers des dialogues ou des passages prolongés.

Les principales capacités des LLM sont les suivantes :

• Génération de texte : Création de réponses humaines à des questions, rédaction d’essais ou d’e-mails.
• Compréhension du contexte : Les LLM peuvent comprendre des demandes nuancées, prendre en compte le contexte et fournir des réponses ou des suggestions adaptées à des situations spécifiques.
• Intégration des connaissances : Ils peuvent synthétiser des connaissances provenant de diverses sources, ce qui les rend utiles dans des domaines techniques tels que la maintenance, où la compréhension d’une documentation complexe ou de données historiques est cruciale.
• Interaction en langage naturel : Les LLM peuvent s’engager dans des conversations dynamiques avec les utilisateurs, en adaptant leurs réponses en fonction des entrées précédentes et en offrant des explications ou des clarifications lorsque cela est nécessaire.

Contrairement aux anciens modèles de machine learning, qui nécessitaient des données structurées (comme des données de capteurs), les LLM excellent dans les environnements non structurés. Ils peuvent analyser des données structurées et non structurées (telles que des rapports de maintenance, des journaux et des manuels techniques) et intégrer ces diverses sources en un seul résultat exploitable et contextuel.

Du Machine Learning à l’IA générative : une évolution dictée par la demande

Les technologies d’IA appliquées à la maintenance ont évolué de façon spectaculaire. Se basant tout d’abord sur des modèles traditionnels de machine learning (ML), elles intègrent dorénavant également des modèles d’IA générative (GenAI). Cette évolution n’était pas seulement un bond en avant technologique, mais une réponse à la demande croissante de solutions plus intelligentes et adaptatives, capables de gérer des données de plus en plus complexes et de répondre aux besoins des utilisateurs.

Le machine learning : une première étape pour la maintenance prédictive

Au début, le machine learning supervisé était utilisé pour la maintenance prévisionnelle pilotée par IA (appelée “Predictive Maintenance” par les anglosaxons) la formation de modèles avec des ensembles de données étiquetées pour prévoir les pannes d’équipement sur la base de données historiques. Par exemple, la “predictive maintenance” dans l’industrie manufacturière utilisait des algorithmes de ML pour anticiper les défaillances des machines, réduisant ainsi les temps d’arrêt et améliorant l’efficacité opérationnelle. Ces premiers modèles excellaient dans l’identification de modèles connus, mais leurs limites sont devenues évidentes à mesure que les systèmes devenaient plus complexes et que les sources de données se diversifiaient. Ils avaient du mal à s’adapter à des environnements changeants et nécessitaient une intervention manuelle importante pour gérer l’étiquetage des données et le recyclage des modèles.

Les techniques d’apprentissage non supervisé et semi-supervisé ont suivi, permettant aux systèmes d’extraire des informations à partir de données non étiquetées et d’apprendre de manière autonome. Ces modèles ont élargi les capacités prédictives, détectant les anomalies ou les groupes sans étiquettes prédéfinies. Cependant, même si ces modèles ont progressé, le défi de donner un sens aux données non structurées– comme les documents techniques, les journaux ou les rapports opérationnels en temps réel – est resté un obstacle.

Les agents intelligents : la solution face à la diversité de nos données

La percée s’est produite avec l’essor de la GenAI et des LLM, avec lesquels de nombreux systèmes plus intelligents peuvent être mis en place. Ces systèmes peuvent non seulement comprendre et générer du langage humain, mais aussi s’engager dans un raisonnement plus sophistiqué sur des données structurées et non structurées. Avec les LLM, les produits pourraient aller au-delà de la reconnaissance des formes pour interpréter, adapter et générer des connaissances de manière autonome, ce qui permettrait aux entreprises de tirer des enseignements d’informations complexes et éparses.

Ce passage de la ML à la GenAI a permis de mettre en place des agents intelligents plus interactifs, capables de répondre dynamiquement à des requêtes en langage naturel, de générer des explications et d’offrir des recommandations exploitables, ce qui a fondamentalement transformé les flux de travail en matière de maintenance.

Ce passage du ML à l’IA générative reflète la demande croissante des industries pour des solutions d’IA qui ne se contentent pas de prédire les problèmes, mais qui s’adaptent et raisonnent de manière autonome. Les données devenant plus variées et les systèmes plus complexes, le besoin d’assistants intelligents capables de gérer l’incertitude et les requêtes spécifiques au contexte n’a jamais été aussi grand, ce qui fait avancer l’innovation dans le domaine de l’IA pour la maintenance.

Notre vision : des fonctionnalités aux assistants

Pendant de nombreuses années, l’IA dans la maintenance industrielle a été conçue pour effectuer des tâches spécifiques. Ces tâches étaient axées sur l’automatisation – planification de la maintenance, prévision des défaillances ou optimisation de l’allocation des ressources. Ces caractéristiques, bien qu’utiles, étaient isolées dans leur fonctionnalité et nécessitaient souvent des opérateurs humains pour interpréter et intégrer les résultats manuellement.

Cependant, avec l’essor des IAGen et des LLM, la vision a évolué. Nous passons de la création de fonctions isolées et spécifiques à une tâche à la conception d’assistants IA à part entière, capables de dialoguer avec les humains en temps réel, de comprendre le contexte et de fournir une assistance holistique et dynamique. Ces assistants ne sont plus de simples outils ; ils deviennent des partenaires intelligents capables de comprendre les techniques et d’adopter un comportement adaptatif.

Le portrait de l’assistant intelligent de demain

CARL Berger-Levrault travaille actuellement sur de nombreux cas d’usages pour permettre à ses clients de profiter de l’éventail de possibilités offert par l’intelligence artificielle.

Pour nous, les assistants intelligents du futur permettront de :

• Comprendre le contexte : Au lieu de se contenter de traiter des données brutes, les assistants d’IA saisiront le contexte plus large d’un environnement industriel – en comprenant les calendriers opérationnels, en hiérarchisant les tâches critiques et même en s’alignant sur les objectifs de l’entreprise.
• Prédire et proposer : Les assistants d’IA ne se contenteront pas de prédire quand une maintenance est nécessaire, mais proposeront également les stratégies les plus efficaces pour les réparations, en tenant compte de données en temps réel telles que la charge de travail des machines, les pièces disponibles et les horaires des techniciens.
• Expliquer et justifier : Ces systèmes fourniront aux utilisateurs des explications sur leurs recommandations, réduisant ainsi la nature « boîte noire » de l’IA. Cette transparence renforcera la confiance et fera de l’IA un partenaire plus fiable et reconnu pour sa qualité.
• S’adapter et apprendre : En s’appuyant sur les LLM, les assistants d’IA seront en mesure d’apprendre des interactions avec les utilisateurs, s’améliorant au fil du temps à mesure qu’ils recueillent davantage d’informations sur les environnements dans lesquels ils opèrent. Ils pourront ainsi anticiper les besoins avant qu’ils ne se manifestent, ce qui permettra de rationaliser les opérations et de réduire les temps d’arrêt et les couts de maintenance (les changements de pièces sont optimisés).

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L’IA au service de la maintenance, quand la technologie se met au service de l’efficacité

Imaginons une installation de production où la maintenance préventive traditionnelle est utilisée. Un modèle de Machine Learning surveille les données des capteurs (température, vibrations, pression) et prédit une défaillance potentielle d’une machine, envoyant une alerte à l’équipe de maintenance. Dans l’ancien paradigme, le technicien analysait alors l’alerte, recueillait des données supplémentaires, consultait les registres de maintenance et déterminait manuellement les étapes suivantes.

Considérons maintenant un assistant d’IA alimenté par des LLM et des IA Gen dans la même installation. Lorsqu’il détecte une défaillance possible, l’assistant d’IA prend les mesures suivantes :

• Analyse contextualisée : Il ne se contente pas de signaler le problème, mais tire des informations supplémentaires des journaux de maintenance historiques, des données de capteurs en temps réel et même des programmes opérationnels pour fournir une image complète de la situation.
• Recommandations dynamiques : L’assistant propose plusieurs solutions, allant de la réparation immédiate à l’ajustement des paramètres de la machine pour en prolonger le fonctionnement jusqu’à une période de réparation plus propice.
• Interaction en langage naturel : Un technicien peut demander des précisions à l’assistant, par exemple : « Pourquoi cette panne survient-elle maintenant ? » ou « Que se passe-t-il si nous retardons les réparations de 24 heures ? » L’IA répond sur le ton de la conversation, en expliquant les raisons techniques sous-jacentes et les risques potentiels.
• Ajustements proactifs : L’IA vérifie automatiquement les stocks de pièces détachées, la disponibilité des techniciens et les programmes de production pour recommander un temps de réparation optimal, en équilibrant les performances de la machine et les besoins de production. Elle peut même suggérer de réorganiser les tâches d’autres techniciens pour tenir compte des réparations urgentes.
• Collaboration : Tout au long du processus, l’assistant IA tire des enseignements des décisions et des contributions du technicien, ce qui lui permet d’améliorer ses recommandations futures et de s’adapter aux changements de l’environnement opérationnel.

Dans cet état futur, les assistants d’IA ne se contentent pas d’anticiper les problèmes, mais collaborent activement avec les équipes humaines, en offrant des perspectives, un contexte et des recommandations en temps réel. Il en résulte un processus de maintenance plus efficace et moins perturbant qui contribue à minimiser les temps d’arrêt, à améliorer l’allocation des ressources et à optimiser les performances opérationnelles à long terme.

CARL Berger-Levrault est depuis toujours engagé en faveur de l’innovation et le démontre notamment avec ces solutions basées sur différents modèles d’intelligence artificielle. Intégrées aux process de maintenance industrielle, elles favorisent la transformation numérique et ouvrent la voie à l’ère de la maintenance 5.0.

Les solution IA de CARL en sont un excellent exemple de la façon dont l’IA, lorsqu’elle est appliquée efficacement, transforme les processus de maintenance de réactifs à proactifs, tout en rendant la gestion opérationnelle plus efficace et plus intelligente.

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