L'IA a mis les opérations sur le terrain sur une nouvelle trajectoire. Auparavant, c'était l'intelligence humaine qui était responsable de l'identification des défauts, ce qui entraînait souvent des erreurs et des inefficacités. Maintenant, l'IA et la computer vision peuvent détecter les plus petits défauts avec une précision et une rapidité remarquables.
C'est un changement radical qui a transformé nos attentes en matière de contrôle qualité. Grâce à des outils d'IA avancés et à des données d'entraînement complètes, ce processus est désormais entièrement automatisé, et de nombreux secteurs tels que les télécommunications ou l'énergie en tirent parti dans leurs opérations sur le terrain.
Cependant, les opérateurs de terrain se retrouvent souvent à travailler dans des zones éloignées, des sous-sols ou d'autres environnements difficiles où la connectivité Internet peut être peu fiable ou inexistante.
Cela nécessite une solution d'IA polyvalente capable de fonctionner hors ligne pour aider les opérateurs sur le terrain. Sans cela, les conséquences peuvent être graves. Les défauts seront manqués. Les performances seront impactées. Et la sécurité sera compromise.
Dans cet article de blog, nous allons explorer la nécessité cruciale des capacités hors ligne dans les solutions d'IA pour les opérations sur le terrain, surtout dans le contexte du contrôle qualité. Nous discuterons également de l'évolution des capacités de Deepomatic pour fournir une fonctionnalité hors ligne robuste afin d'aider les techniciens à répondre aux normes de contrôle qualité très élevées dans tous les environnements.
L'importance des capacités hors ligne dans le contrôle qualité
Les techniciens travaillent souvent dans des zones éloignées ou des environnements sans accès Internet. Cela peut les empêcher d'accéder à l'automatisation du contrôle qualité en temps réel, ce qui peut entraîner des erreurs et des inefficacités potentielles.
Par conséquent, une solution hors ligne n'est pas un besoin - c'est une nécessité. Sans validation sur site, des erreurs ou des oublis peuvent passer inaperçus, ce qui peut déclencher une série de répercussions :
- Reprises accrues : Les techniciens peuvent devoir revenir sur site pour corriger des erreurs, entraînant des coûts de main-d'œuvre supplémentaires et des délais.
- Efficacité réduite : Les problèmes non détectés peuvent entraîner des perturbations du flux de travail, réduisant l'efficacité opérationnelle globale.
- Sécurité compromise : Des problèmes de sécurité critiques peuvent passer inaperçus, posant des risques pour les techniciens et les utilisateurs finaux.
- Insatisfaction des clients : Un travail incomplet ou défectueux peut entraîner des plaintes des clients et une perte de confiance.
- Coûts opérationnels accrus : Des visites répétées et des délais prolongés peuvent augmenter les dépenses opérationnelles globales.
- Niveaux de qualité inférieurs : Des erreurs persistantes non détectées peuvent dégrader la qualité globale du service ou du produit.
L'absence d'une solution hors ligne peut mener à une érosion des normes de contrôle qualité, ce qui épuisera les ressources et impactera la sécurité. Une solution de contrôle qualité par l'IA de Deepomatic est en cours de développement pour fournir une fonctionnalité hors ligne.
Avec ces capacités à venir, les techniciens recevront des informations et des validations immédiates, facilitant une prise de décision plus rapide et réduisant la probabilité d'erreurs.
Par exemple, les techniciens peuvent utiliser ces solutions pour détecter les défauts et valider les réparations sur place, sans avoir besoin d'attendre la connectivité Internet. Cela ne renforce pas seulement leur productivité, mais garantit également que des normes de qualité de travail plus élevées sont maintenues.
Alors que Deepomatic continue de développer et de déployer ces fonctionnalités, les techniciens peuvent s'attendre à des outils plus fiables, efficaces et précis pour soutenir leur travail dans divers environnements difficiles.
Défis de la mise en œuvre de solutions d'IA hors ligne
Jusqu'à présent, il est apparu à quel point les solutions d'IA hors ligne sont cruciales pour les opérations sur le terrain. Cependant, c'est plus facile à dire qu'à faire en raison du nombre d'obstacles à surmonter.
L'un des principaux défis est l'exigence d'une puissance de calcul élevée. Les modèles d'apprentissage automatique, en particulier les plus complexes, nécessitent une puissance de traitement significative pour fonctionner efficacement.
Cela implique de rendre les modèles d'IA plus petits et mieux adaptés aux capacités matérielles des appareils mobiles ou portables, surtout lorsqu'on ne peut pas s'attendre à ce que tous les appareils mobiles cibles de la flotte soient les plus récents, les plus performants et les plus puissants. Ces ajustements nécessitent souvent de faire de petits compromis en termes de précision pour améliorer l'expérience utilisateur et garantir une performance en temps réel.
Ensuite, nous avons une autre obstacle – les limitations de mémoire du matériel dans les environnements distants ou difficiles. Les opérateurs de terrain utilisent souvent des appareils mobiles ou portables qui peuvent ne pas avoir suffisamment de mémoire pour prendre en charge de nombreux modèles d'IA.
Par conséquent, les modèles doivent être combinés pour utiliser moins de mémoire, ce qui est généralement aussi corrélé à des performances plus rapides. C'est donc un défi considérable de s'assurer que ces appareils fonctionnent efficacement des modèles d'IA complexes tout en maintenant des performances et une convivialité élevées.
Défis auxquels sont confrontés les modèles d'IA générative dans des environnements hors ligne
Le principal problème de l'IA générative est qu'elle est particulièrement exigeante dans les environnements hors ligne. Ces grands algorithmes d'IA générative nécessitent une puissance de calcul et une mémoire considérables, souvent plusieurs gigaoctets pour fonctionner, ce qui les rend peu pratiques pour les smartphones et les environnements hors ligne. Les tâches telles que le traitement du langage naturel et la génération d'images sont particulièrement gourmandes en ressources.
C'est problématique car de nombreux techniciens travaillent souvent dans des zones où l'accès au réseau est peu fiable ou indisponible, ce qui rend difficile l'automatisation du contrôle qualité sur le terrain.
Bien que les modèles d'IA générative puissent être réduits pour fonctionner sur un téléphone, cette réduction entraîne une diminution des performances. En revanche, les réseaux de neurones profonds spécialisés dans la tâche à accomplir sont plus facilement optimisés pour une utilisation sur des matériels locaux tels que des tablettes et des appareils mobiles.
Exploiter les modèles d'IA discriminative pour une utilisation hors ligne
Les défis de l'IA générative pour une solution hors ligne sont à la fois évidents et significatifs. Les surmonter nécessite que Deepomatic utilise des modèles d'IA discriminative, qui sont optimisés pour une utilisation hors ligne.
Contrairement à l'IA générative, l'IA discriminative est conçue pour classer et identifier des motifs dans les données plutôt que de générer de nouvelles données. Cette approche nécessite moins de puissance de calcul et peut plus facilement être intégrée dans des appareils de terrain aux capacités matérielles limitées.
Pour en savoir plus sur la façon dont l'apprentissage profond traditionnel aide les techniciens sur le terrain, lisez notre étude de cas IA discriminative vs IA générative : Quel est le meilleur pour l'automatisation du contrôle qualité sur le terrain ?
Avec la solution hors ligne de Deepomatic, les modèles d'IA discriminative sont adaptés pour fournir des performances élevées sans nécessiter de ressources informatiques étendues. Notre accent sur l'optimisation hors ligne permet à ses solutions d'IA de fonctionner efficacement et avec précision, même lorsque la connectivité et le matériel sont limités.
Cela offre aux techniciens sur le terrain une solution hors ligne robuste et unique qui leur permet d'obtenir un contrôle qualité maximal, indépendamment de leurs capacités de connectivité ou de matériel.
Le contrôle qualité maximisé repose sur des solutions d'IA hors ligne
L'IA est devenue un outil indispensable pour maintenir des standards de contrôle de qualité exceptionnels dans les opérations sur le terrain. Cependant, les techniciens travailleront inévitablement dans des zones où les connexions réseau sont limitées. Par conséquent, l'intégration d'applications d'IA hors ligne, telles que développées par les chercheurs en IA, est fondamentale pour soutenir les travailleurs sur le terrain dans leurs tâches quotidiennes.
Actuellement, Deepomatic crée une solution d'IA hors ligne qui surmonte les défis liés à la connectivité. Les techniciens pourront bénéficier de la détection de défauts en temps réel et du contrôle de qualité, même dans des environnements éloignés ou avec des problèmes de connectivité.
