Technologie

Quand l’Intelligence Artificielle ouvre la voie aux "laboratoires augmentés"

4 mar. 2019

Avec plus de 400 laboratoires de test à travers le monde, Bureau Veritas est un leader mondial du test, de l’inspection et de la certification. Hydrocarbures, minerais, produits de grande consommation ou agro-alimentaires : les experts Bureau Veritas contrôlent, analysent et testent tous types de composants mis sur le marché. Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle (IA) s’installe progressivement dans les murs des laboratoires Bureau Veritas. Tests inédits, gains de productivité : bienvenue dans l’ère du « test 4.0 ».

«Charles » ou les premiers pas de l’IA chez Bureau Veritas

Les tests en laboratoire répondent à des protocoles très précis et sont la plupart du temps répétitifs. Il y a trois ans, des experts du laboratoire Bureau Veritas d’Atlanta spécialisé en « Oil Condition Monitoring »[1]aux États-Unis ont décidé de bouleverser leur process en y associant une Intelligence Artificielle. Baptisé Charles en hommage à un expert du laboratoire parti à la retraite après 40 années de service, ce programme avait pour objectif de décharger les experts analystes des tâches les plus simples et répétitives, et de leur permettre de passer plus de temps sur les échantillons à risque afin d’émettre des recommandations à plus haute valeur ajoutée.

Ce laboratoire d’Atlanta effectue chaque année quelque 400 000 tests. Sa mission : aider les entreprises à évaluer le niveau de risques potentiels au niveau des moteurs de leur flotte industrielle : pelleteuses mécaniques, chariots élévateurs, camions, machines tournantes, etc.

Les tests conduits sur les échantillons de lubrifiants prélevés dans ces machines permettent à une équipe d’experts d’en évaluer les risques, sur une échelle de « normal » à « critique », afin d’accompagner les clients dans leur démarche de maintenance prédictive.

3 millions de résultats, 15 années de mémoire

Opérationnel depuis le milieu de l’année 2018, Charles a d’abord dû analyser une masse considérable de données pour bâtir un modèle de calcul efficace (environ 3 millions de résultats correspondant à un historique de plus de 15 ans de tests et d’analyses). Pour arriver à ce résultat, Bureau Veritas a travaillé en étroite collaboration avec les équipes de Microsoft et de sa plateforme Cloud Azure. Le résultat ? Un bond de productivité des équipes et du laboratoire : Charles décharge en effet les experts de 20% des tâches d’analyse répétitives, leur permettant ainsi de se concentrer sur les cas les plus complexes. Notamment sur les 3% des cas identifiés comme « critiques », sur lesquels ils peuvent dorénavant passer plus de temps.

« Charles nous permet aujourd’hui d’optimiser la capacité de travail de nos experts ! » se félicite Michel-Ange Camhi, Group Chief Data Officer chez Bureau Veritas. À terme, l’objectif est que Charles propose de nouveaux services à la demande, comme la possibilité d’être consulté en ligne, pour répondre aux besoins spécifiques des clients industriels de Bureau Veritas.

Echantillons de minerai : un processus de test inédit pour créer un «jumeau numérique » de la mine

De l’autre côté du globe, à Canning Vale près de Perth en Australie, c’est une initiative d’envergure inédite qui a été lancée il y a trois ans dans le secteur minier : le projet « Minerals Machine Learning »[2]. Là-bas, l’Intelligence Artificielle aide à estimer précisément la composition minéralogique et les propriétés chimiques et physiques des échantillons de minerais et de minéraux.

« Par un simple test de spectrométrie infrarouge, l’IA permet de produire des analyses à un coût bien moindre que celles pratiquées jusque-là » explique le Dr John Carter, Global Technical Manager chez Bureau Veritas, en charge du projet en Australie.

Dans le secteur minier, en particulier, les coûts peuvent vite s’avérer prohibitifs, que ce soit en matière d’exploration ou d’exploitation. Le ratio coûts/bénéfices étant parfois défavorables, certains de ces tests sont écartés des process par certains industriels.

Ici, l’IA ouvre de nouvelles perspectives, à la fois en termes de gains de productivité et en matière de couverture de nouveaux risques. Elle permet par exemple d’estimer la dureté d’un fragment de minerai à partir d’une simple poudre prélevée sur celui-ci.

La méthode développée dans le laboratoire Bureau Veritas de Canning Vale qui repose sur l’IA va permettre de créer des « jumeaux numériques » de mines, basés sur l’historique des tests réalisés.

Un premier pas significatif, qui ne fait que dévoiler l’extraordinaire potentiel du projet « Minerals Machine Learning».

Déployer l’IA, partout dans le monde

L’ambition de Bureau Veritas consiste à répliquer et déployer cette expertise en IA au service de tous ses laboratoires à travers le monde. C’est pour servir cette ambition qu’a été créée l’équipe Data Lab dont la mission est d’accompagner et de développer tous les projets recourant à l’IA sur le terrain. Cette équipe pourra bénéficier du partenariat technique et commercial mis en place avec Microsoft pour l’usage des ressources IA de la plateforme Cloud Azure.

À terme, l’objectif est que l’ensemble des tests proposés par Bureau Veritas bénéficie de l’apport et de la puissance de l’IA. Et, ce quel que soit le secteur d’activité des clients du Groupe.


[1] Oil Condition Monitoring : Surveillance de l’état des lubrifiants

[2] Machine Learning : Apprentissage automatique