Exploiter le Machine Learning pour l'Innovation Industrielle

Le « machine learning » est une partie de l'intelligence artificielle et consiste en ce que les machines apprennent à partir de données réelles sans être directement programmées pour cela. Dans cet article, nous verrons comment utiliser l'avantage que ces algorithmes peuvent apporter à l'industrie.

Machine Learning

Le Machine Learning est une branche de l'Intelligence Artificielle (IA) qui permet aux machines d'apprendre à travers des algorithmes. Ces algorithmes apprennent à partir de données réelles avec lesquelles un modèle est généré. Ce modèle permet de prédire quelle classe ou quel type est une nouvelle donnée.

Dans le machine learning, on trouve deux types : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.

Dans l'apprentissage supervisé, les données doivent être correctement étiquetées avec la classe à laquelle elles appartiennent, il est nécessaire d'avoir un jeu de données avec étiquettes.

Dans le cas de l'apprentissage non supervisé, les données sont entrées dans le modèle sans aucun type de référence concernant la classe à laquelle elles appartiennent, et c'est le même algorithme qui classe ces données en fonction de leurs caractéristiques.

Ce type d'algorithmes de machine learning permet de détecter des patterns et classifier de nouvelles données à partir des modèles entraînés. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour détecter des pannes ou prendre des décisions sans besoin d'intervention humaine, ce qui ouvre de nombreuses possibilités pour automatiser des processus qui n'étaient pas possibles jusqu'à l'apparition de ce type d'algorithme.

Voici quelques-unes des phases nécessaires pour identifier et réaliser un projet basé sur le machine learning :

• Acquisition de données : images, données numériques, bases de données existantes, etc. De grandes quantités de données sont requises.
• Création du jeu de données à partir des données obtenues. Pour la création du jeu de données, il est nécessaire de réaliser l'étiquetage de toutes les données (apprentissage supervisé). Habituellement, cette tâche se fait manuellement et est assez fastidieuse.
• Entraînement du modèle. Le modèle est entraîné avec une partie des données du jeu de données.
• Évaluation du modèle. Pour obtenir le comportement du modèle, il est évalué avec de nouvelles données qui n'ont pas été utilisées pendant l'entraînement.

Machine Learning vs Deep Learning

Il y a quelques années, une branche du machine learning est apparue, connue sous le nom de deep learning ou Deep Learning. Les algorithmes de machine learning sont basés sur des équations de régression et des arbres de décision, entre autres. Cependant, les algorithmes de Deep Learning utilisent ce qu'on appelle des réseaux de neurones qui, d'une certaine manière, essaient d'imiter le fonctionnement des neurones dans les organismes vivants. Ce sont un ensemble de neurones connectés entre eux et qui effectuent des opérations mathématiques pour extraire des paramètres et caractéristiques, pour finalement obtenir un résultat de classification.

Deep Learning en vision par ordinateur

La vision par ordinateur combinée au Deep Learning permet de résoudre des problèmes plus complexes que la vision traditionnelle, en utilisant des algorithmes plus robustes basés sur les méthodes d'apprentissage fournies par le Deep Learning. Avec l'avancement de cette technologie, on peut aborder des problèmes et concevoir des solutions qui jusqu'à présent n'étaient pas faisables.

Ces types d'applications sont conçus pour des environnements complexes et changeants où les caractéristiques ne peuvent pas être extraites avec des algorithmes traditionnels. Ils sont utilisés dans des applications de reconnaissance de caractères, inspection de défauts de surface, applications de sécurité, entre autres.

Principalement, le deep learning permet d'étendre les solutions limitées aux applications de vision traditionnelle.

Applications possibles du Machine Learning dans l'industrie

Les applications basées sur des algorithmes de machine learning peuvent être utilisées dans différents secteurs et pour résoudre des problèmes très différents.

• Systèmes de qualité : les algorithmes de machine learning créent des modèles qui permettent, par exemple, de détecter des défauts dans les pièces. Défauts de type surface dans la fabrication, peinture, etc. Ils permettent aussi des contrôles de qualité dans un processus d'assemblage, présence ou absence de pièces, inspection de soudures, etc.

• Production : en production, les systèmes de vision et la robotique sont combinés avec des algorithmes de machine learning pour améliorer les processus et augmenter la productivité. Il est possible d'automatiser des tâches avec variabilité qu'un robot traditionnel ne pourrait pas réaliser par lui-même : reconnaître et localiser types de pièces, processus et chemins variables, etc. Cela permet dans de nombreux cas de réduire les coûts et d'augmenter la compétitivité des entreprises.

• Maintenance des machines et maintenance prédictive : en analysant des données (de tout type) obtenues des différentes machines, on peut générer des modèles capables de prédire quand une panne se produira. Cela sert à améliorer les processus et prévenir les pannes avant que les machines ne cassent. Éviter les arrêts de production et réduire les temps de maintenance préventive.

La capacité de ces algorithmes de machine learning à traiter un grand nombre de données permet de surveiller les processus et contrôler tous leurs paramètres, ce qui évite les erreurs et pannes et augmente donc la qualité finale du produit.

Avantages du Machine Learning dans l'industrie

Comme vous l'avez vu, l'utilisation d'algorithmes de machine learning a de nombreux avantages. Les systèmes basés sur ce type d'algorithme sont plus polyvalents et capables de travailler dans des environnements changeants et de s'y adapter. On peut réaliser des tâches et résoudre des problèmes liés à la vision par ordinateur, la robotique et l'analyse de données, parmi bien d'autres, qui, jusqu'à l'apparition de ces algorithmes, était impensable. Tout cela fait des applications de machine learning un grand allié de l'Industrie 4.0 pour automatiser les processus.

Quelques-uns des avantages clairs qu'on peut obtenir en utilisant ces systèmes sont :

• Taux de réduction des pannes. Ils permettent la détection des pannes et leur réduction, ce qui a un impact direct sur la qualité du processus et son amélioration. Les erreurs commises aident à améliorer le processus.
• Prédiction de stock. Ces systèmes permettent aussi de prévenir les erreurs et pannes. Les modèles créés à partir de données sont capables de prédire quand une erreur se produira, ce qui permet de prendre des actions préventives pour qu'elle ne se produise pas.
• Automatisation des processus. Avec ces algorithmes, des processus peuvent être automatisés qui ne seraient pas possibles sans des systèmes basés sur l'apprentissage : inspections variables, environnements changeants, etc.

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