Le travailleur augmenté: l’IA pour pérenniser la transmission des savoir-faire métier

par | Sep 3, 2019 | IA

Le travailleur augmenté: l’IA pour pérenniser la transmission des savoir-faire métier

© D.R.

 

Dans notre article précédent, “Le travailleur augmenté : Ce que l’IA va changer pour les auditeurs techniques”, nous avons vu comment la reconnaissance d’image peut créer des assistants virtuels capables d’augmenter la productivité des opérationnels, la qualité de leurs services, et la valorisation de leur travail. Aujourd’hui, nous verrons comment l’intégration de l’IA au sein des métiers opérationnels est aussi une formidable opportunité de transmission et de structuration des savoir-faire métier, quel que soit le type de processus à optimiser.

Reprenons l’exemple de l’optimisation de la gestion des réseaux d’eau et d’assainissement grâce à la détection d’anomalies en tous genres. Plusieurs facteurs peuvent être à l’origine d’une fuite. Certains sont simples à détecter (des racines dans les tuyaux, la présence de rongeurs), mais d’autres sont bien plus subtiles et nécessitent l’intervention d’un expert, muni de compétences solides acquises sur des années. C’est le cas notamment du diagnostic des différentes catégories de corrosion, difficiles à identifier et donc à traiter.

 

Pour entraîner une IA à reconnaître la grande variété des problèmes potentiels et devenir un assistant virtuel, il faut d’abord constituer un jeu de données complet, expliqué et documenté, afin de créer une bonne réplique de l’expertise technique : l’identification d’un défaut dans les tuyaux d’assainissement dans notre exemple. Pour cela, les entreprises doivent collecter les données, ici les photographies des tuyaux, puis les annoter selon les types de défauts rencontrés. Ceci est une première étape de digitalisation de l’activité. Par la suite, il faudra classer ces données et créer une ontologie propre aux problèmes que rencontrent l’entreprise, avec des catégories et des sous-catégories de défauts (corrosion avec ou sans fuite par exemple). Ce processus de collecte, d’annotation puis de classification permet non seulement d’obtenir un jeu de données qui servira de jeu d’entraînement pour enseigner à l’IA à reconnaître chaque type de défaut, mais permet aussi de se doter d’une base de connaissances centralisée et digitalisée. Cette dernière est un atout précieux pour les entreprises, qu’elles pourront d’ailleurs réutiliser à d’autres fins.

En effet, l’élaboration de ce jeu de donné ne permet pas seulement d’entraîner une IA capable d’assister les opérationnels dans leurs audits techniques. Elle permet également la transmission d’expertise entre les techniciens les plus seniors et les personnes en formation, ainsi que la centralisation des connaissances pour créer une véritable bibliothèque visuelle à la disposition de tous les techniciens.

 

La question de la transmission de l’expertise technique dans les métiers d’audit de terrain est problématique car ces professions conjuguent des exigences intellectuelles (poser le bon diagnostic) et physiques (déplacements en milieux confinés) auxquelles s’ajoute une répétitivité des tâches au quotidien. Cela provoque un turnover important qui nécessite une formation continue de nouveaux techniciens. C’est pourquoi la création d’un jeu de données qui centraliserait les connaissances techniques propres au domaine de l’entreprise dans une bibliothèque virtuelle est essentiel. Cette base documentaire de référence est un gage de qualité et de pérennité des connaissances acquises, transmises par les anciens pour les jeunes recrues. Une fois l’information numérisée et centralisée, les auditeurs techniques bénéficient au long terme d’une plateforme de partage du savoir, espace de collaboration entre générations et de passation du savoir-faire. C’est également l’occasion pour l’entreprise, lors de la création de cette base de données, de rationaliser le déroulement des audits. Lorsque des cas difficiles nécessitent l’expertise de plusieurs techniciens, l’on peut combiner leurs savoirs via cette même base de données. La digitalisation du métier d’audit technique est une opportunité formidable de collaboration entre experts, de transmission des compétences, et d’assistance par intelligence artificielle.

L’audit technique assisté par IA offre un double bénéfice aux entreprises : l’IA est à la fois une aide au diagnostic, qui est au cœur du métier, mais aussi l’outil nécessaire à la constitution d’une base de données solide, permettant d’agréger les connaissances d’une entreprise et de pérenniser la transmission de son savoir-faire.

 

Article publié sur le blog d’Augustin Marty sur l’Usine Nouvelle

Augustin Marty est le PDG et co-fondateur de deepomatic, start-up spécialisée dans le développement de solutions de reconnaissance d’images pour les industriels. Diplômé de l’Ecole nationale des Ponts et Chaussées, il a créé sa première entreprise en Chine à l’âge de 22 ans, puis a travaillé notamment pour Vinci Construction sur la vente et la conception de projets d’ingénierie.

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