La Computer Vision peut transformer la façon dont les fournisseurs de réseaux de fibre optique et services publics gèrent leurs opérations sur le terrain. Aujourd'hui, la plupart des fournisseurs ne disposent pas de moyens fiables pour collecter et valider les informations sur leurs réseaux et infrastructures sur le terrain. Ils s'appuient sur des processus de reporting manuels et des formulaires que les techniciens doivent remplir sur site. Les erreurs commises par un technicien sur le terrain, que ce soit lors de la saisie des données ou lors de la construction ou de l'installation, ne peuvent être corrigées que par une visite sur site coûteuse. Grâce à une solution de Computer Vision comme Deepomatic, les entreprises peuvent exploiter les photos et l'automatisation pour vérifier le travail de leurs techniciens en temps réel et obtenir un aperçu en temps réel de l'utilisation des actifs et de la qualité du réseau .
Seulement 8 % des entreprises de l'UE utilisent l'IA dans leurs activités et seulement 2,2 % exploitent la technologie de reconnaissance d'images. Les leaders du secteur ont de nombreuses opportunités de prendre de l'avance en adoptant et en faisant évoluer les solutions de Computer Vision plus rapidement que leurs concurrents. Ce faisant, ils peuvent améliorer leurs opérations sur le terrain et gagner en efficacité, réduisant ainsi efficacement les coûts et accélérant le déploiement pour devancer la concurrence. Les entreprises qui cherchent à mettre en œuvre l'IA le plus rapidement possible sont confrontées à l'éternelle question : faut-il développer son propre système propriétaire ou l'acheter ?
Dans cet article, nous discuterons de ce qu'il faut pour développer des solutions d'IA de Computer Vision en interne et expliquerons pourquoi aujourd'hui l'intégration d'une solution d'un fournisseur éprouvé est une meilleure stratégie pour les fournisseurs de réseaux et de services publics en pleine croissance.
Vous envisagez de développer une solution propriétaire de computer vision ? Voici ce que vous devez prendre en compte.
Généralement, les équipes envisagent de développer leurs propres solutions logicielles en interne lorsqu'elles souhaitent contrôler de bout en bout les fonctionnalités et les performances. Les dirigeants pensent souvent qu'il est nécessaire de développer des logiciels propriétaires pour garantir leur adéquation aux besoins opérationnels de l'organisation. Ils peuvent également penser que les logiciels internes offrent une sécurité et une confidentialité accrues des données ; les solutions sur site ou de cloud privé éliminent la nécessité d'envoyer des données à l'extérieur de l'organisation. La perspective de réaliser des économies sur les coûts de licence à long terme rend également le développement interne un choix attractif.
Cependant, atteindre ces résultats avec une solution interne est plus complexe et coûteux que ne le pensent de nombreux dirigeants. L'objectif principal de l'utilisation de la Computer vision pour accroître l'efficacité et la qualité du réseau ou de la grille est de réduire les coûts. Cependant, le développement, puis la maintenance, d'un logiciel propriétaire de Computer vision basé sur l'IA nécessitent beaucoup de ressources, ce qui réduit le potentiel d'économies lié à la mise en œuvre de la solution.
La création d'une solution d'IA fiable et personnalisée nécessite un volume élevé de données de formation de qualité et d'annotation de données
Le développement d'un modèle de Machine learning (ML) commence par un volume important de données d'entraînement . Les équipes doivent rassembler et organiser des photos qui reflètent les images que le modèle doit analyser. Elles doivent ensuite annoter ces données et indiquer ce que le modèle doit rechercher dans les images, comme les noms des opérateurs imprimés sur des câbles à fibre optique ou les objets entourant une tranchée où l'infrastructure est installée. Collecter suffisamment de données d'entraînement de qualité peut s'avérer complexe, surtout si vous ne disposez pas déjà d'un flux de travail pour capturer des photos sur le terrain. L'une des principales raisons pour lesquelles les projets d'IA peinent à démarrer est le manque de données d'entraînement de qualité. Outre le processus de collecte et d'annotation des données, des tâches telles que l'évaluation et les tests des modèles sont gourmandes en temps et en ressources.
Avantage d'intégrer une solution tierce : Développer une IA en interne prend du temps, de la recherche et développement (R&D) aux tests et itérations. Par conséquent, les modèles obtenus peuvent ne plus être adaptés aux processus métier en constante évolution. Avec une plateforme robuste comme Deepomatic, vous pouvez lancer l'entraînement des modèles en quelques clics et les déployer rapidement pour obtenir des résultats. Unit-T a développé et déployé un nouveau modèle d'IA en seulement une semaine grâce à Deepomatic et a rapidement réduit de 25 % le temps consacré par les techniciens à la rédaction de rapports sur le terrain.
Développer des modèles de machine learning ne suffit pas
Créer un modèle de machine learning capable d'identifier avec précision les informations pertinentes à partir des images fournies par votre équipe n'est qu'un début. McKinsey rapporte que 90 % des projets de machine learning ne génèrent pas de valeur en raison de problèmes de productisation et d'intégration aux applications métier. Les équipes doivent réfléchir à l'intégration de leur modèle de Computer vision aux flux de travail réels, sur le terrain et en back-office. Cela peut impliquer de tirer parti d'une API pour se connecter aux modèles déployés sur des services cloud, de développer une intégration personnalisée avec leurs logiciels de gestion de terrain ou de réseau (par exemple, FSM, SIG ou solutions de gestion de projet), et de créer un portail ou une application propriétaire permettant aux techniciens de télécharger des photos. Les équipes doivent également réfléchir au stockage des informations extraites des photos par le modèle afin qu'elles soient accessibles et utiles, et à la sécurisation des données tout au long du processus.
Avantage d'intégrer une solution tierce : Au-delà du développement d'un modèle propriétaire, les fournisseurs de réseaux et de services publics doivent souvent développer une plateforme complète. C'est là qu'une solution comme Deepomatic entre en jeu. Outre un modèle ML personnalisé, Deepomatic propose des composants front-end et des intégrations avec des solutions terrain qui facilitent le déploiement de fonctionnalités intuitives de Computer vision pour vos techniciens de terrain.
Développer une solution robuste nécessite une expertise de niche et des talents coûteux
Lorsqu'on évalue le coût d'une solution en interne, il est essentiel de prendre en compte les coûts liés au recrutement et au paiement des salaires, qui peuvent atteindre plus d'un million d'euros par an. Le développement d'une solution de Computer vision requiert l'expertise et la coordination des data scientists, des équipes DevOps, MLOps et des développeurs logiciels. Les organisations qui ne disposent pas encore de ces profils doivent comprendre comment le recrutement et la fidélisation des talents à long terme contribuent au coût total de la solution.
Avantage d'intégrer une solution tierce : Investir dans une plateforme de Computer vision vous donne accès à une équipe d'experts expérimentés dans la création et le déploiement de la solution que vous recherchez. Le coût annuel des licences est souvent bien inférieur à celui d'une équipe de spécialistes en ML. Le coût de la main-d'œuvre est déjà intégré au prix de la solution du fournisseur. Cela facilite la prévision du coût total de possession et vous permet de faire évoluer votre solution sans avoir à financer la croissance de votre propre équipe.
Rester au courant des opérations sur le terrain en constante évolution nécessite des mises à jour continues
Bien que le développement interne puisse éliminer des frais de licence, vous devrez néanmoins couvrir les coûts importants liés à la maintenance et aux mises à jour au fil du temps. Développer une solution d'IA adaptée aux besoins de votre entreprise peut prendre des années. Si votre équipe est confrontée à des priorités concurrentes et à des changements d'objectifs ou de processus opérationnels pendant cette période, elle risque de ne pas être en mesure de suivre le rythme des changements qui doivent se refléter dans les modèles qu'elle développe. Les opérations sur le terrain évoluent constamment avec l'introduction de nouveaux équipements, l'optimisation des flux de travail opérationnels et l'évolution des normes de qualité. Cela peut entraîner une dérive des données dans les modèles de machine learning. La solution deviendra obsolète si les modèles ne sont pas régulièrement réentraînés pour s'adapter à ces nouvelles conditions de terrain. Les dirigeants doivent être conscients que la solution qu'ils développent nécessitera une maintenance permanente et en tenir compte lorsqu'ils estiment le coût total du développement et de la mise à jour de leur propre solution sur toute sa durée de vie.
Avantage d'intégrer une solution tierce : Chez Deepomatic, chacun de nos data scientists déploie plus de deux modèles par semaine, une vitesse que peu d'autres entreprises peuvent égaler. Avec Deepomatic, votre équipe n'a pas à se soucier de mettre à jour vos modèles ni d'en créer de nouveaux à grande échelle. Notre équipe assure une maintenance continue pour que vous puissiez rester agile et optimiser vos opérations sans compromettre les fonctionnalités de votre solution.
L'achat d'une plateforme de Computer vision est une meilleure stratégie pour les fournisseurs de réseaux et de services publics
Développer une solution de Computer vision en interne comporte non seulement des coûts cachés, mais aussi des risques importants. Développer une solution robuste nécessite des investissements importants et à long terme en recherche et développement, des tests et une optimisation rigoureux, ainsi qu'une feuille de route claire pour garantir l'évolution des modèles et des flux de travail avec votre entreprise. La complexité des solutions de computer vision hautement fonctionnelles basées sur l'IA les rend très complexes à développer, ce qui augmente le risque que votre développement ne soit pas adapté à votre entreprise.
Les projets d'IA en entreprise présentent un taux d'échec notoirement élevé. McKinsey rapporte que seulement 36 % des algorithmes d'apprentissage automatique sont déployés au-delà de la phase pilote. Par ailleurs, Gartner prédit que 30 % des projets d'IA seront abandonnés en 2025 en raison de la faible qualité des données, d'un contrôle des risques inadéquat et de la hausse des coûts. Des estimations récentes du secteur suggèrent que plus de 80 % des initiatives d'IA en entreprise échouent .
Les fournisseurs de réseaux de fibre optique et de services publics sont déjà occupés par des priorités urgentes, notamment l'extension de leur présence pour atteindre des objectifs régionaux ambitieux, le renforcement de la sécurité énergétique et de la connectivité, et l'accélération de la transition vers les énergies vertes. La mise en œuvre d'une solution de computer vision pour améliorer les opérations sur le terrain devrait soutenir ces initiatives par des économies de coûts et une efficacité accrue. Elle ne devrait pas réduire la capacité de votre organisation à poursuivre ses objectifs fondamentaux.
Choisir d'acheter une solution plutôt que de la développer en interne signifie que vous bénéficiez d'une solution éprouvée et déjà performante sur le terrain. Vous bénéficiez d'un délai de rentabilisation rapide et réduisez, voire éliminez, le risque d'investir dans une solution inefficace. En achetant une solution, vous pouvez consacrer davantage de ressources à vos sources de revenus : déploiement de réseaux, développement d'infrastructures et conquête de clients.
Obtenez un retour sur investissement de 423 % sur votre investissement en computer vision avec Deepomatic
Deepomatic propose une plateforme de computer vision clé en main, personnalisable selon vos opérations et intégrée à votre écosystème logiciel terrain existant. Cette plateforme est spécialement conçue pour les entreprises de télécommunications et de services publics. Notre équipe dispose déjà d'un pipeline de données robuste et de modèles prêts à l'emploi, qui peuvent être complétés par des modèles entraînés sur les données de votre organisation, afin de garantir que la solution reflète vos opérations terrain réelles. Nous assurons la surveillance, la maintenance et les mises à jour continues afin que la plateforme évolue au même rythme que votre organisation, à grande échelle.
Grâce à Deepomatic intégré à vos workflows terrain, vos techniciens peuvent simplement prendre des photos de l'infrastructure ou des actifs sur lesquels ils travaillent et obtenir un retour en temps réel pour garantir un travail impeccable dès la première fois . Grâce à la computer vision, vous pouvez éliminer les visites coûteuses sur site, réduire vos dépenses liées au recrutement de membres de l'équipe de contrôle qualité et déployer des réseaux et des infrastructures plus résilients, gage de revenus à long terme.
Des leaders du secteur des réseaux et des services publics comme Vodafone Espagne , Altice, Virgin Media et plus de 20 grands opérateurs en Europe et au Royaume-Uni utilisent Deepomatic pour rationaliser leurs rapports et améliorer le contrôle qualité sur le terrain grâce à la computer vision. Les organisations qui ont choisi Deepomatic ont économisé jusqu'à 755 400 $ en frais d'audit annuels et constaté un retour sur investissement de 423 %.
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