{"id":16034,"date":"2024-06-20T13:01:16","date_gmt":"2024-06-20T13:01:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tdgiworld.com\/impactos-inteligencia-artifical-manutencao-tecnica\/"},"modified":"2024-12-23T18:30:45","modified_gmt":"2024-12-23T18:30:45","slug":"les-impacts-de-lintelligence-artificielle-sur-la-maintenance-technique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tdgiworld.com\/fr\/les-impacts-de-lintelligence-artificielle-sur-la-maintenance-technique\/","title":{"rendered":"Les impacts de l\u2019Intelligence Artificielle sur la Maintenance Technique"},"content":{"rendered":"
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Si l\u2019on remonte quelques ann\u00e9es en arri\u00e8re, on peut affirmer que l\u2019expression Intelligence Artificielle, ou IA comme on l\u2019appelle habituellement, \u00e9tait pour la plupart des gens quelque chose de tr\u00e8s \u00e9loign\u00e9 de leur vie quotidienne et nous ramenait \u00e0 certaines des sciences les plus embl\u00e9matiques. films ou livres de fiction. Cependant, le panorama actuel est compl\u00e8tement diff\u00e9rent. L’importance dans les m\u00e9dias, le nombre de solutions et d’outils dot\u00e9s de ressources d’IA, dont nous sommes inond\u00e9s quotidiennement, et les potentialit\u00e9s adjacentes garantissent notre attention.<\/p>\n

Bien que le concept soit apparu il y a plusieurs d\u00e9cennies (John McCarthy, 1956), ce n\u2019est que ces derni\u00e8res ann\u00e9es que les conditions technologiques n\u00e9cessaires ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9unies pour rendre possible son utilisation massive. Premi\u00e8rement, le d\u00e9veloppement d\u2019Internet et des communications \u00e0 haut d\u00e9bit, les progr\u00e8s informatiques, l\u2019\u00e9mergence des smartphones, l\u2019offre croissante de cloud computing, permettant un acc\u00e8s g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9 aux supercalculateurs \u00e0 un co\u00fbt abordable, le d\u00e9veloppement de logiciels de programmation et d\u2019algorithmes eux-m\u00eames appliqu\u00e9s \u00e0 l\u2019IA. et, non moins pertinent, la disponibilit\u00e9 et l\u2019acc\u00e8s \u00e0 de grands volumes de donn\u00e9es ont permis cela, gr\u00e2ce \u00e0 la num\u00e9risation.<\/p>\n

Nous sommes \u00e0 l\u2019\u00e8re du big data et la quantit\u00e9 d\u2019informations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es quotidiennement est extraordinaire (\u2248 328,77 millions de t\u00e9raoctets\/jour). Cependant, la v\u00e9rit\u00e9 est que toutes les donn\u00e9es ne sont pas int\u00e9ressantes ou de bonne qualit\u00e9. Il faut traiter, standardiser, cataloguer, cr\u00e9er ses propres structures organisationnelles, d\u00e9boguer les erreurs et les pr\u00e9parer \u00e0 la \u201cconsommation\u201d.<\/p>\n

Au-del\u00e0 de la capacit\u00e9 technologique, les donn\u00e9es constituent la mati\u00e8re premi\u00e8re n\u00e9cessaire au bon fonctionnement des algorithmes d\u2019IA. Quelle que soit la qualit\u00e9 et l\u2019efficacit\u00e9 de l\u2019algorithme, si l\u2019\u00e9chantillon de donn\u00e9es est de mauvaise qualit\u00e9, impr\u00e9cis ou limit\u00e9, les r\u00e9sultats produits perp\u00e9tueront ces d\u00e9ficiences, et pourraient m\u00eame discr\u00e9diter ce qui serait un projet int\u00e9ressant \u00e0 d\u00e9velopper avec les ressources de l\u2019IA. Si l’on pense au domaine de la Maintenance Technique, on peut diviser les donn\u00e9es de la base de service des actifs en deux grands groupes: celles qui proviennent des syst\u00e8mes de surveillance, que ce soit via GTC – Gestion Technique Centralis\u00e9e, les \u00e9quipements IoT – Internet des Objets, ou directement depuis l’actif. contr\u00f4leurs, et ceux issus de l’action humaine, qui d\u00e9crivent des interventions historiques sur les actifs et qui sont g\u00e9n\u00e9ralement enregistr\u00e9s dans des logiciels de gestion de maintenance ou, plus r\u00e9cemment encore, dans des mod\u00e8les BIM \u2013 Building Information Modeling.<\/p>\n

Chaque groupe de donn\u00e9es a ses propres particularit\u00e9s afin de pouvoir \u00eatre utilis\u00e9 facilement dans les mod\u00e8les d’IA. La surveillance, par exemple, permet d’acc\u00e9der \u00e0 un grand volume de donn\u00e9es, mais g\u00e9n\u00e9ralement ce qui nous int\u00e9resse dans l’analyse, ce sont les anomalies ou les tendances qui ont conduit \u00e0 des anomalies dans les actifs. Situation qui peut d\u00e9pendre d’une variable particuli\u00e8re ou de la combinaison de plusieurs variables, directement ou indirectement li\u00e9es au patrimoine (exemple : charge en service, nombre d’heures de travail ou encore conditions environnementales d’exploitation). Dans certains cas, le taux de ces \u00e9v\u00e9nements peut \u00eatre si faible que des donn\u00e9es utiles ne peuvent pas \u00eatre obtenues dans un d\u00e9lai acceptable. Et, bien qu’il soit possible d’\u00e9largir l’\u00e9chantillon, en \u00e9valuant simultan\u00e9ment des actifs identiques ou \u00e9quivalents, il est n\u00e9cessaire de s’assurer que cette analyse, concernant les variables op\u00e9rationnelles (directes et indirectes), soit r\u00e9alis\u00e9e dans les m\u00eames conditions, ce qui peut augmenter la complexit\u00e9. des mod\u00e8les et des extrapolations n\u00e9cessaires.<\/p>\n

En termes d’interventions historiques sur les actifs, les donn\u00e9es d\u00e9pendent fortement de la composante humaine et, quelle que soit la maturit\u00e9 et la rigueur des \u00e9quipes techniques qui les surveillent et les enregistrent, le facteur d’individualit\u00e9 et d’interpr\u00e9tation de chaque personne conditionnera toujours l’uniformit\u00e9 des enregistrements. Il existe donc des d\u00e9fis majeurs dans la gestion des donn\u00e9es, pour que l’IA puisse contribuer de mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e et positive \u00e0 l’am\u00e9lioration des processus du secteur, tant dans la composante de gestion strat\u00e9gique que dans le support des op\u00e9rations. N\u00e9anmoins, nous assistons progressivement \u00e0 un nombre croissant d’entreprises et d’entit\u00e9s du syst\u00e8me scientifique et technologique qui lancent des produits commerciaux et pilotes, qui permettent d\u00e9sormais de profiter du potentiel de l’IA dans le domaine de la Maintenance Technique.<\/p>\n

L’un des enjeux les plus urgents aujourd’hui est le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les de maintenance pr\u00e9dictive dynamique, qui prennent en compte les conditions d’exploitation soutenues par les syst\u00e8mes de surveillance et l’historique des interventions, r\u00e9duisant le temps pass\u00e9 sur chaque actif au strict n\u00e9cessaire, dans un bilan. . entre co\u00fbts, efficacit\u00e9 et dur\u00e9e de vie. Un autre domaine d’application est le fonctionnement autonome des syst\u00e8mes de surveillance et de gestion technique centralis\u00e9e, o\u00f9 la gestion des alarmes, le contr\u00f4le des \u00e9quipements, la r\u00e9gulation des points de consigne et des horaires sont d\u00e9sormais effectu\u00e9s de mani\u00e8re autonome et dynamique par des algorithmes d’IA, bas\u00e9s sur l’utilisation de l’espace, les pr\u00e9f\u00e9rences de l’utilisateur, l’environnement. conditions, efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique, entre autres variables (Living Buildings).<\/p>\n

Les prochaines \u00e9tapes impliqueront le d\u00e9veloppement d’assistants virtuels personnalis\u00e9s, qui permettront d’augmenter les performances de chaque employ\u00e9, en \u00e9largissant ses capacit\u00e9s d’analyse, de perception, d’ex\u00e9cution et de d\u00e9cision, quels que soient les r\u00f4les qu’il doit assumer dans l’organisation. Un cas pratique peut \u00eatre vu dans les applications de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, qui peuvent int\u00e9grer des assistants virtuels pour aider \u00e0 la r\u00e9solution des pannes techniques. Cet outil et d\u2019autres similaires att\u00e9nueront l\u2019effet de la r\u00e9duction du nombre de personnes qualifi\u00e9es sur le march\u00e9 du travail, car ils permettront une inclusion plus rapide de nouveaux employ\u00e9s moins exp\u00e9riment\u00e9s.<\/p>\n

\u00c0 moyen terme, les marges d\u2019\u00e9volution de l\u2019IA sont encore importantes, avec la maturation des applications, ainsi que des bases de donn\u00e9es qui servent de base \u00e0 la technologie.
\nNous nous dirigeons vers des outils d\u2019IA de plus en plus pr\u00e9par\u00e9s \u00e0 prendre le contr\u00f4le des squelettes m\u00e9caniques, que la robotique perfectionne au fil des ann\u00e9es, augmentant ainsi sa sph\u00e8re d\u2019influence dans le domaine.<\/p>\n<\/div>\n

Lire l’article sur Edi\u00e7\u00e3o 160\/161 da Revista Manuten\u00e7\u00e3o<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

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