Le projet d’acquisition de Deepomatic par IQGeo vise à redéfinir la gestion du cycle de vie des réseaux pour les opérateurs de la fibre optique et des réseaux d’énergie (eau-gaz-électricité), en les aidant à déployer, connecter et réparer leurs réseaux plus rapidement avec l’IA.
par David Cottingham, CTO, IQGeo, et Aloïs Brunel, Co-Founder et CPO, Deepomatic
De nombreux opérateurs -Telecom ou Énergie- sont dans l’incapacité d’avoir une vue d’ensemble précise de leurs réseaux. S’assurer de garder une trace de tous les déploiements et les réparations effectués sur les infrastructures dans les villes, les régions et plus largement les pays représente une tâche immense. Elle l’est d’autant plus que la pression grandit pour être le premier à déployer la fibre sur les réseaux urbains et que la course pour atteindre zéro émission de gaz en augmentant les capacités du réseau électrique s’accélère.
Deepomatic et IQGeo veulent répondre à ce défi en déployant la technologie de computer vision alimentée par l’IA sur l’ensemble du cycle de vie du réseau. Leur solution combinée permettra d’automatiser les opérations sur le terrain, garantissant que les interventions sont effectuées correctement et que les données du réseau sont exactes. Au fil du temps, les opérateurs seront en mesure de capitaliser sur ces informations pour créer un modèle de réseau prédictif et proactif qui identifie et corrige les erreurs avant qu’elles ne causent de réels problèmes.
La vision commune des deux entreprises pour redéfinir la gestion du cycle de vie des réseaux se déroulera en trois chapitres:
Chapitre 1 : Garantir que le travail sur le terrain est bien exécuté dès la première intervention (First Time Right)
Le cliché selon lequel les opérateurs Telecom et d’Energie doivent systématiquement intervenir à deux reprises a un fond de vérité. Pour beaucoup d’entreprises, le nombre d’interventions qui finissent en échec représentent des taux à deux chiffres, en grande partie parce que le travail n’est pas exécuté selon les normes de qualité requises ou est mal documenté. Lorsqu’une seule visite peut coûter aux opérateurs autant que ce qu’un seul client paie pour un abonnement de 6 mois, réduire le nombre de réinterventions revêt une importance stratégique.
La solution de vision par ordinateur de Deepomatic change la donne pour les opérateurs réseau en s’assurant que le travail sur le terrain est effectué correctement dès la première intervention. En analysant instantanément les photos des équipements prises par les techniciens sur le terrain, Deepomatic identifie les erreurs et guide les techniciens pour les corriger. L’automatisation du contrôle de la qualité permet d’éliminer la subjectivité sur des interventions telles que les mises en service, les inspections de matériel et les évaluations de dommages afin de s’assurer qu’elles sont toutes effectuées selon les mêmes standards de qualité.
Avec l’intégration à la solution Workflow Manager de IQGeo, les techniciens ne pourront marquer une tâche comme terminée que lorsque l’IA aura confirmé que la tâche a bien été exécutée correctement, empêchant les erreurs de passer inaperçues. Dans le secteur des réseaux d’énergie, où les employés peuvent être confrontés à des dangers liés au courant électrique, la solution combinée peut également bloquer l’avancement des tâches jusqu’à ce que les problèmes de sécurité tels qu’un câblage incorrect soient résolus. Cela signifie également que les sous-traitants peuvent être payés dès la fin de l’intervention sans avoir à attendre une inspection.
L’ajout de l’intelligence artificielle au contrôle qualité aide les entreprises à toutes les étapes du cycle de vie de la gestion des réseaux. Pour les entreprises qui construisent de nouveaux réseaux, cela signifie qu’elles peuvent construire leurs réseaux selon une approche qualité dès la conception, tandis que les entreprises qui sont au stade du déploiement peuvent accroître la précision de leurs opérations à grande échelle que ce soit pour la connexion au haut débit ou les installations de compteurs.
Chapitre 2: Améliorer en continu la qualité de la donnée du réseau
Ce n’est un secret pour personne ; la plupart des opérateurs ne disposent pas de données de qualité. Dans certains cas, les données du réseau n’existent tout simplement pas. Dans les zones densément peuplées, comme les villes par exemple, les opérateurs ne savent pas toujours si les câbles du réseau sont en souterrain ou en en aérien. Ils utilisent souvent des sources de données tierces comme Google Maps pour vérifier l’environnement ou bien ils envoient des équipes sur place pour vérifier manuellement l’emplacement (ou l’existence) de l’infrastructure réseau avant le déploiement. Documenter et maintenir les données de cette façon n’est tout simplement pas viable.
Capturer des données de qualité concernant les équipements du réseau ne représente qu’une face des enjeux. Les opérateurs doivent également documenter ces données de manière standardisée chaque fois qu’ils effectuent une nouvelle opération sur le terrain et ce pour bénéficier d’un jumeau numérique du réseau systématiquement à jour.
Sinon, les données qui étaient parfaitement exactes se dégraderont au fil du temps à mesure que de nouvelles opérations de maintenance ou d’agrandissement du réseau seront effectuées. L’IA est non seulement essentielle pour améliorer la qualité des données, mais aussi pour veiller à ce que cette qualité soit maintenue dans le temps.
Deepomatic et IQGeo aideront les entreprises à maintenir et à améliorer la qualité des données du réseau. Avec ses métadonnées, chaque photo prise par les techniciens sur le terrain donne une représentation de l’état de l’infrastructure au moment de la dernière visite, montrant quels câbles sont branchés à quels ports dans une armoire de rue, l’emplacement exact des boîtes de raccordement, etc. Mais surtout, ces données sont transmises au système de gestion du réseau en temps quasi réel, mettant en évidence les différences entre ce qui se trouve sur le terrain et le système de référence afin que celui-ci puisse être mis à jour. Grâce à ces actions proactives, la solution intégrée de IQGEO et Deepomatic permettra aux opérateurs de prendre des décisions informées et de régler les erreurs plus rapidement.
Chapitre 3: Construire des modèles de réseaux prédictifs et proactifs
L’ajout du contrôle qualité par l’IA à la solution d’IQGeo marquera une étape importante dans la réalisation d’une nouvelle vision d’un modèle de réseau prédictif et proactif. Plus les opérateurs collecteront d’images de leurs équipements réseau pour documenter le type de problèmes qui se produisent, plus l’IA pourra identifier des modèles qu’ils peuvent utiliser pour prédire et prévenir les événements critiques du réseau.
Les opérateurs auront les informations nécessaires à une prise de décision éclairée en matière de maintenance du réseau. Plutôt que de remplacer des équipements de façon inefficace, les opérateurs pourront planifier des interventions seulement lorsque le besoin est identifié. Il en va de même pour le développement du réseau, car les opérateurs s’appuieront sur les tendances qui émergent en termes de demande et feront des choix d’investissement fondés sur les données.
Au fur et à mesure que leurs modèles gagneront en fiabilité, les entreprises seront en mesure de faire le lien entre l’analyse et l’action. Au-delà de la capacité à prévoir les problèmes imminents, la gestion des opérations alimentée par l’IA permettra leur résolution en toute autonomie et générera des tâches pour les techniciens sur le terrain. Il faudra s’assurer que les tickets sont créés pour les bonnes équipes au bon moment, avec les outils, la formation et les certifications nécessaires pour résoudre les problèmes, réduisant ainsi considérablement les temps d’interventions tout en veillant à ce que les tâches soient effectuées correctement dès le premier coup.
À long terme, ces modèles seront si avancés que les réseaux physiques commenceront à parler d’eux-mêmes. Grâce à l’IA, les équipements du réseau interagiront avec leur environnement plus large pour s’auto-surveiller et décider proactivement des actions les plus efficaces à mener nécessitant un minimum d’intervention humaine. Rendre le réseau autonome va révolutionner le contrôle de la qualité, la maintenance prédictive et l’optimisation des coûts - et finalement permettre de réaliser notre vision en construisant et maintenant des réseaux plus résilients.
Contactez-nous pour découvrir comment IQGeo et Deepomatic souhaitent aider votre entreprise à accroître la précision et l’efficacité de ses opérations sur le terrain tout en enrichissant votre jumeau numérique grâce à des données à jour.
