Le cheminement vers l’IA — Cas d’usage

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Le cheminement vers l’IA — Cas d’usage

En cette ère de technologie axée sur les données, les entreprises de tous les secteurs font des pieds et des mains pour tirer le maximum de l’intelligence artificielle. Cependant, s’aventurer sur ce territoire inconnu peut s’avérer tout aussi excitant que rébarbatif, et si la courbe d’apprentissage requise peut parfois sembler être une course effrénée, on aura à d’autres moments l’impression d’avancer à pas de tortue. Qu’il s’agisse de la haute direction ou de professionnels chevronnés des TI, tout le monde affirme la même chose : il est difficile de savoir par où commencer, mais il n’y a pas de temps à perdre!

R2i aide les entreprises de toutes tailles à se forger un chemin dans le monde de l’intelligence artificielle. Nous avons récemment travaillé avec une entreprise de fabrication canadienne de taille moyenne pour développer son premier projet d’IA. Voici ce que nous avons fait.

Première discussion

Le PDG de la compagnie voulait savoir comment l’IA était en train de redéfinir le secteur manufacturier. Il voulait s’assurer que son entreprise ne serait pas laissée pour compte. Nous avons commencé par lui donner un aperçu de la façon dont les concurrents locaux et les chefs de file de l’industrie bénéficient de l’IA dans plusieurs domaines, comme la maintenance préventive, le contrôle de la qualité et la prévision de la demande.

Notre client espérait que ce survol rapide lui permettrait de déterminer sur-le-champ comment son entreprise pouvait intégrer l’apprentissage machine à ses processus, mais établir son premier cas d’usage d’IA n’est pas si simple que ça. Nous lui avons expliqué que la clé du succès consistait à sélectionner soigneusement un objectif opérationnel spécifique, mesurable, réalisable et surtout, pour lequel il existe de gros volumes de données.

Les difficultés du client

La prochaine étape consistait à organiser une séance de remue-méninges afin que l’entreprise puisse analyser ses diverses difficultés et cibler celles possédant le meilleur potentiel de succès grâce à l’IA. Nous avons appris que l’entreprise avait de sérieux besoins en matière d’amélioration de la prévision de la demande. L’évolution des conditions du marché (comme les commandes en petits lots et la nécessité de livrer plus rapidement) avait un impact énorme sur les délais d’exécution, et le fabricant subissait des pénalités coûteuses chaque fois qu’il livrait les commandes en retard.

Bien que les enjeux étaient considérables, même de faibles gains en matière d’exactitude des prévisions étaient susceptibles d’entraîner d’importantes économies, sans compter un niveau d’inventaire plus équilibré, une meilleure satisfaction de la clientèle et une hausse des ventes.

Le processus

Une fois que nous nous sommes entendus sur ce cas d’usage convaincant, nous devions nous assurer que l’entreprise disposait de données suffisantes pour permettre l’apprentissage machine. Cela fait, nous nous sommes mis au travail pour définir les critères d’évaluation d’un produit minimum viable. Dans ce cas-ci, il s’agissait d’un modèle de prévision de la demande fondée sur l’IA pour une seule catégorie de produits. Un champ d’application limité nous permettrait de réduire le nombre de variables et d’atteindre des réussites rapides (ou des échecs rapides, selon la perspective qu’on adopte).

Pour mettre toutes les chances de son côté, le client a créé le produit minimum viable en se servant d’IBM Watson Studio, une solution de pointe en matière d’analyses prédictives et d’apprentissage machine[1]. Ce produit permettrait aux différentes parties prenantes du projet (scientifiques de données, développeurs d’applications et experts) de collaborer et de former des modèles à petite échelle, pour ensuite les déployer dans un environnement hybride afin d’assurer une opérationnalisation plus rapide. Le projet a aussi mis à profit le nuage privé de R2i, certifié ISO 27001 et 27018, en vue d’améliorer la sécurité de l’information et la protection des données personnelles.

R2i a passé les dernières années à explorer l’écosystème canadien de l’IA. Par conséquent, nous avons mené le processus pour demander du financement à ScaleAI, l’une des cinq supergrappes canadiennes. La demande a été soumise par le fabricant, R2i et une autre entreprise, soit les trois parties prenantes qui allaient assurer l’exploitation conjointe de la solution, et un financement équivalent à 50 % du coût total a été accordé.

Enfin, nous avons aidé le client à établir une relation avec Mitacs, un organisme qui aide les entreprises industrielles à obtenir une expertise technologique de premier plan à un prix raisonnable, grâce à des collaborations avec des établissements postsecondaires.

Les résultats

Après trois mois de tests sur une diversité de modèles et de sources de données, nous avons finalement adopté un modèle qui nous a permis d’améliorer de 5 % les analyses prédictives de l’entreprise par rapport à son ancien système non basé sur l’IA. Ce gain a été réalisé grâce à une seule source de données supplémentaire et à l’IA. Non seulement l’amélioration était appréciable en soi, mais elle a également permis d’établir les fondements de futurs projets d’IA ciblant les autres catégories de produits de la société.

Le client cherche maintenant à prendre appui sur cette réalisation en utilisant d’autres sources de données et en peaufinant ses modèles d’IA. Nous continuons de l’aider avec des aspects techniques, dont la gestion du matériel, et à présenter d’autres demandes de financement pour permettre à ce fabricant de taille moyenne de moderniser ses activités et d’opérationnaliser l’IA. Pour que l’entreprise puisse survivre, elle a besoin d’un modèle prévisionnel pouvant s’adapter aux demandes du marché, qui changent rapidement. À l’ère de l’industrie 4.0, il s’agit d’une nouvelle réalité à laquelle tous les fabricants doivent faire face, et que tous peuvent réussir à bien gérer avec les bons outils et partenaires.

 

[1] Forrester, Q3 2018, Wave Report on Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Solutions

 

AUTEUR
Tamara Vandersluis
Vice-Présidente , innovation

 

R2i est une firme montréalaise spécialisée dans le matériel informatique et les solutions infonuagiques. Nous offrons du soutien technique et stratégique aux organisations de toutes tailles qui s’apprêtent à adopter l’intelligence artificielle.

Si vous voulez en apprendre davantage sur les façons de profiter de l’IA, contactez Tamara Vandersluis, vice-présidente, Innovation, au 514 312-3007 ou à tamarav@r2i.ca.

2020-01-30T11:46:43-05:00 30 janvier 2020|Blogue|

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Fondée en 2014, R2i est une firme hautement spécialisée en technologies de l’information avec un focus particulier sur les solutions d’infrastructure dédiée aux centres de données et au développement de l’intelligence artificielle; d’infrastructures infonuagiques, d’une large gamme de services gérés de haut niveau, ainsi que la dotation de personnel hautement qualifié en TI.

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