Opérations
industrielles d’IA
L’apprentissage machine (AM) peut aider à réduire le gaspillage de matériaux, à améliorer la qualité des produits fabriqués, à garantir la conformité aux réglementations et à réduire les risques.
Découvrez les véritables liens de cause à effet en analysant, à l’aide de la physique, les données issues des processus industriels, des opérations de fabrication et des parcs de machines lourdes pour améliorer les opérations d’IA.
Sujet d’intérêt
Évaluation de la préparation à l’IA
Conception des modèles
Lancement des modèles & MLOps
Interprétabilité ou explicabilité des modèles
Mesures des modèles & notation
Expertise des processus
Azure ML
Pytorch
Tensorflow
AWS SageMaker
NVIDIA DeepStream
Priorisez votre utilisation professionnelle
et mettez vos données à contribution
La mise en œuvre efficace du MLOps dépend d’une connaissance approfondie de la physique derrière les processus de fabrication. Vos modèles d’IA faible sont-ils bien conçus?
Faites appel à Maya HTT pour son expertise pratique en matière de télémesure en temps réel et de traitement des flux vidéo pour l’intégration des données industrielles.
La révolution de l’intelligence artificielle (IA) est amorcée depuis 2016 environ. L’augmentation considérable de la puissance de calcul a propulsé l’IA qui n’appartient désormais plus à la science-fiction malgré le battage publicitaire qui l’a entourée. De nos jours, elle apporte des avantages tangibles dans tous les domaines de l’ingénierie, de la fabrication et des opérations. Des réseaux neuronaux profonds et des algorithmes pour les mécanismes de longue mémoire à court terme aux réseaux neuronaux informés par la physique, les possibilités sont infinies. Les données de l’industrie recèlent des pépites d’or; l’IA est la clé pour les dénicher et les utiliser.
Alors que les entreprises tentent de tirer profit de l’IA, l’un des premiers enjeux consiste à savoir comment commencer et par quel bout. Selon certaines sources, jusqu’à 85% des projets d’IA échouent. Beaucoup d’autres entreprises éprouvent des problèmesà exploiter leurs données. La quantité de données est importante, mais la qualité l’est tout autant. Il ne suffit pas de vouloirutiliser l’IA pour réussir. Stratégie et préparation sont les deux mots d’ordre à suivre.
