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Atelier IA du 3 mai 2018


« Intelligence artificielle : concept, mise en œuvre et retours d'expérience »


D’un point de vue analytique les projets IoT industriels ne réclament pas d’investissement démesuré, l’Internet des objets étant avant tout une question d’infrastructure. Dans ce contexte, les entreprises qui auront été les premières à adopter une infrastructure et une culture analytiques passeront rapidement à la mise en œuvre de cas d’usage concrets, avec des bénéfices à court, moyen et long termes.

Une stratégie soutenue par l’engouement suscité par les récents progrès observés autour de la rapidité d’apprentissage des algorithmes de machine learning. La capacité des objets connectés à alimenter en temps réel ces algorithmes devrait achever de convaincre les entreprises industrielles d’accélérer leurs investissements dans les technologies et outils de l’IA.

Pour ce qui est de prendre des décisions ou d’accomplir une tâche ses capacités se limite encore à des processus automatisables. L’Intelligence Artificielle ne prend pas de décision, c’est une aide à la décision. Qu’elle traduise les notions d’intelligence augmentée ou de communication augmentée, l’intelligence Artificielle est une technologie orientée vers la création de valeur de qualité et d’efficacité.

Introduction & animation

 

Jean-Laurent PHILIPPE (Senior HPC Technical Sales Spécialist - INTEL)

  • Définition des termes et concepts les plus utilisés comme le Machine Learning, le Deep Learning, les analyses prédictive/préventive, cognitive, prescriptive,  le reasoning (technique dont le but est d’extraire de la valeur des montagnes de données mises à disposition des industriels), ...
  • Du projet d'IA à la mise en œuvre, méthodologie pour atteindre l’objectif fixé (extraire de la valeur utilisable par l’entreprise).
  • Retours d'expérience dans l'automobile et le médical pour illustrer les concepts et démontrer la réalité de l’IA : en médecine pour la reconnaissance de cellules cancéreuses grâce au Deep Learning, une application industrielle dans les usines d’Intel (IA pour la maintenance prédictive), un autre exemple chez un industriel français.​​

 

Michel-Ange CAMHI (Chief data Officer - BUREAU VERITAS)


  • Présentation du projet 'Charles'  - Retour d'expérience d'une intégration de solution d' Intelligence Artificielle  dans un process d'évaluation du risque d'échantillons de lubrifiants de machines tournantes ( gains de productivité générale, d'amélioration de la scalabilité du  process ... )
  • Application de l'IA à l'inspection industrielle dans le secteur Energie (réseaux de transmission/distribution, centrales de production, autres installations industrielles)

 

Ces exemples mettront en exergue les difficultés, les points clés, les principaux risques et facteurs de réussite dans la vie du projet.

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