Modèles et Algorithmes IA : Les rouages de l’intelligence artificielle

Dans l’industrie moderne et les salles de contrôle, l’optimisation des opérations, la garantie de la sécurité et la minimisation des coûts sont des enjeux importants. L’Intelligence Artificielle (IA) s’impose de plus en plus comme une solution évidente pour relever ces défis. Elle trouve peu à peu sa place dans de nombreux processus industriels ou de service, que ce soit pour surveiller des installations et des processus sensibles, ou pour optimiser les flux d’exploitation.

Mais avant de plonger dans l’implémentation de l’IA dans son entreprise, il est crucial de ne pas sauter les étapes. L’objectif de cet article est justement de vous en donner les clés grâce à deux éléments centraux : les algorithmes et les modèles en intelligence artificielle.

Un cas d’usage concret : La maintenance prédictive dans une usine.

Imaginez une pompe essentielle d’une chaîne de production. Sa panne imprévue peut coûter très cher en perte de production et en réparations urgentes. Il existe des méthodes de maintenance curative et préventive, capables de réduire les coûts d’intervention ou d’éviter certaines pannes, mais il est difficile de suivre en temps réel l’état de centaines d’équipements et d’identifier des corrélations très complexes dans les données.

L’IA est capable de résoudre ces problèmes. Pour reprendre l’exemple précédent, on peut collecter une grande quantité de données provenant des capteurs de la pompe (vibration, température, pression, etc.), mais aussi de son environnement (distribution électrique, bus de terrain, etc.) afin d’entraîner un modèle d’IA. Dans ce cas précis il est possible d’utiliser un SVM (Support Vector Machine) pour construire un modèle IA.

Ce modèle, une fois entraîné, sera capable d’analyser en continu les nouvelles données des capteurs et de prédire la panne avant même qu’elle ne se produise. Cette capacité à anticiper permet de planifier la maintenance au moment opportun, réduisant ainsi les coûts importants liés aux arrêts imprévus.

Machine Learning, Deep Learning, Generative AI: Qui fait quoi ?

Le domaine de l’IA est vaste il est donc important de savoir distinguer les différents domaines pour savoir de quoi il est question lorsqu’il s’agit d’IA.

Lorsqu’on parle d’analyse de données et de prise de décision reposant sur celles-ci, on fait souvent référence au Machine Learning (ML), également appelé l’apprentissage automatique. C’est le socle de la plupart des applications d’IA que l’on retrouve dans l’industrie. Le principe d’un modèle de ML est d’apprendre à extraire des informations à partir de données, sans avoir été explicitement programmé pour le faire.

Le Deep Learning (DL), ou apprentissage profond, est un sous-domaine du Machine Learning. Il se distingue par l’utilisation de réseaux de neurones artificiels plus complexes, comportant de nombreuses couches. Le Deep Learning excelle particulièrement dans l’analyse de données non structurées comme les images (pour la détection de défauts visuels sur une ligne de production), les sons ou les textes. Il requiert généralement beaucoup de puissance de calcul et de grandes quantités de données pour être entraîné efficacement.

Plus récemment, on entend beaucoup parler de l’IA Générative. C’est un autre sous-domaine de l’IA, basé en partie sur des techniques de Deep Learning, qui se concentre sur la génération de contenu, que ce soit du texte, du code, des images ou bien même de la musique. Les grands modèles de langage (LLM) comme ceux qui alimentent les chatbots représentent l’exemple le plus connu de l’IA Générative. Bien que prometteuse pour de nouvelles applications (assistance à la rédaction de rapports, génération de procédures), l’IA Générative est une facette différente du ML/DL plus classiquement utilisé pour l’analyse prédictive ou la détection d’anomalie dans l’industrie.

Apprentissage supervisé et non supervisé en Machine Learning

Le cœur du Machine Learning est composé d’algorithmes. Ces algorithmes sont des sortes de “recettes” ou des procédures qui permettent de construire un modèle à partir des données et des paramètres définis. On peut les regrouper en deux grandes familles selon la manière dont ils apprennent :

1. Apprentissage Supervisé : C’est la méthode la plus courante pour faire des prédictions. Elle nécessite des données “étiquetées”, c’est-à-dire des données où l’on connaît déjà le résultat attendu. Par exemple, pour prédire la panne d’une pompe, on fournit au modèle des données historiques des capteurs avec l’information indiquant si, à telle date, la pompe a fonctionné normalement ou a subi une panne. Le modèle apprend la relation entre les mesures des capteurs et les possibilités d’une panne. L’apprentissage supervisé comprend deux types d’algorithme que sont les algorithmes de classification (catégoriser des données, comme “panne imminente” ou “fonctionnement normal”) et les algorithmes de régression (prédire une valeur numérique continue).
2. Apprentissage Non Supervisé : Dans ce cas, les données d’entraînement ne sont pas étiquetées. L’algorithme doit trouver par lui-même des motifs cachés ou des structures dans les données. Par exemple, on pourrait utiliser l’apprentissage non supervisé pour regrouper automatiquement des équipements qui se comportent de manière similaire, ou pour détecter des comportements anormaux qui s’écartent de la norme établie par les données.

La phase d’apprentissage

La création d’un modèle d’IA résulte d’une phase d’entraînement au cours de laquelle un algorithme d’apprentissage ajuste les paramètres du modèle à partir d’un ensemble de données. Il s’agit d’un processus itératif visant à optimiser les performances du modèle dans la tâche qu’on lui a assignée (prédire, classer, regrouper, etc.). Ce travail d’entraînement et d’optimisation fait partie intégrante du domaine des data science et est généralement réalisé par des experts appelés data scientists.

Un exemple simple : l’arbre de décision, un algorithme de classification

On souhaite construire un modèle pour déterminer si un processus est en situation critique en fonction de deux mesures : la température et la pression.

1. Collecte des données : On dispose d’un historique des mesures de température et pression, ainsi que de l’état du processus correspondant (en situation critique ou non, ce qui est l’événement à prédire).
2. Fonctionnement de l’algorithme : L’algorithme va analyser ces données afin de trouver la meilleure façon de séparer les cas où le processus est en situation critique de ceux où il n’y a rien à signaler avec des questions simples (« Si … alors … »).
3. Apprentissage du modèle : Un exemple de règle que pourrait découvrir l’algorithme est : “Si la température est supérieure à 80°C, alors il y a 90% de chances que le processus soit en situation critique”. Il pourrait ensuite affiner cette règle : “Si la température > 80°C ET la pression > 5 bars, alors la situation est critique dans 99% des cas”. L’algorithme construit ainsi une série de règles imbriquées, comme les branches d’un arbre.
4. Le modèle est prêt : Le résultat de cette phase d’apprentissage est le modèle, il est prêt à être utiliser avec des nouvelles données en conditions réelles. Maintenant, lorsque de nouvelles mesures de température et de pression arrivent en temps réel, l’arbre (modèle) est parcouru : “Est-ce que la température > 80°C ? Oui. Est-ce que la pression > 5 bars ? Oui. à la situation est critique” et fournit une prédiction rapide.

Comprendre la distinction entre un algorithme (la méthode d’apprentissage) et le modèle (le résultat de l’apprentissage, prêt à être utilisé) est fondamental. Ces concepts, issus du Machine Learning et du Deep Learning, permettent de transformer les quantités de données brutes en informations à forte valeur ajoutée pour les opérations.

L’IA n’est pas une baguette magique, mais un levier puissant. C’est un outil de supervision qui permet d’améliorer l’efficacité, la sécurité et la performance des opérations d’une salle de contrôle ou de processus clés.

Combinée aux outils de visualisation de données et de gestion d’événements proposés par Motilde, elle ouvre la voie à une salle de contrôle augmentée plus performante : plus proactive, plus intelligente, capable de transformer chaque donnée en décision éclairée.

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