Libérer le potentiel de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle

Des champs des agriculteurs aux frontières de l’espace

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA) sont devenus des mots à la mode dans le monde des affaires. Ces technologies de pointe ont le potentiel de révolutionner l’industrie et d’aider les entreprises visionnaires à créer des solutions de plus en plus innovantes qui améliorent l’efficacité, économisent du temps et résolvent certains des problèmes les plus pressants du monde.

Bien que ces technologies aient le potentiel de révolutionner la main-d’œuvre, leur évolution rapide signifie que les entreprises doivent constamment équilibrer les avantages de leur utilisation avec les risques pour leur infrastructure et leurs actifs. Mais avec une gestion appropriée des risques, l’apprentissage automatique et l’IA aident les entreprises à être plus innovantes, compétitives et efficaces.

Chez Calian, les innovateurs combinent l’apprentissage automatique appliqué et la science des données avec une expertise en logiciels pour ajouter de la valeur commerciale à leurs produits et services.

« L’un des principaux avantages de l’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique dans nos applications est l’automatisation », explique Russ Palmer, vice-président des solutions logicielles chez Calian Advanced Technologies. « Un autre avantage est l’introduction de l’intelligence, ce qui nous permet de prendre des décisions plus éclairées sur la manière d’utiliser les ressources ou de répondre aux événements et de devenir plus adaptables ».

Réduction du bruit pour l’industrie agricole

Un projet en cours chez Calian se concentre sur le développement d’une application de réduction du bruit pour un produit agricole de Calian qui surveille les silos de stockage de grains. Bin-SenseMD utilise des capteurs pour détecter le niveau de couverture, la température et l’humidité dans les silos, et fournit les informations aux agriculteurs afin qu’ils puissent surveiller leurs grains.

« Nous appliquons l’apprentissage automatique pour améliorer l’efficacité des informations provenant des capteurs dans les silos », explique Joshua DeJong, développeur principal en apprentissage automatique chez Calian Advanced Technologies. « En appliquant un modèle pour prendre les informations de tous les capteurs dans les silos, nous pouvons prédire la probabilité que les lectures individuelles des capteurs soient correctes, améliorant la qualité des résultats, ce qui est significatif pour les utilisateurs finaux ».

Cela réduit l’effort nécessaire pour qu’un opérateur unique examine toutes les lectures pour trouver de faux positifs. Le modèle génère une prédiction de couverture plus précise que les lectures individuelles. Les utilisateurs ont plus confiance dans les lectures qu’ils reçoivent, ce qui améliore l’efficacité et réduit le gaspillage. Cela réduit également le nombre d’alertes envoyées aux agriculteurs, qui ont des tâches plus pressantes que de trier des alertes qui pourraient être fausses, ajoute Palmer.

« L’exploitation de ces données pour obtenir ces résultats ressemble parfois à de la magie », déclare DeJong, qui estime que les applications agricoles de l’IA et de l’apprentissage automatique apportent une valeur encore plus large en abordant la sécurité alimentaire et en réduisant le gaspillage et la détérioration des aliments.

Détection et prédiction des anomalies pour l’Agence spatiale canadienne (ASC)

Un autre projet en cours de travail par l’équipe des Technologies avancées est un projet de détection automatique des anomalies pour l’Agence spatiale canadienne. En utilisant l’apprentissage automatique, le projet automatise le processus de détection des anomalies et réduit les ressources nécessaires pour la surveillance routinière et les analyses de défaillance prédictive. Cela augmente la disponibilité des missions, fournissant davantage de données aux utilisateurs et économisant du temps et des ressources pour les opérateurs de satellites.

« La détection des anomalies est en quelque sorte un problème flou par nature », explique DeJong. « Les opérateurs de satellites examinent des tonnes de données de télémétrie de satellites, recherchant tout ce qui sort de l’ordinaire afin de déterminer si le système se comporte mal ou est sur le point de se comporter mal. Ces anomalies sont généralement faciles à identifier pour un humain et difficiles pour un programme simple. Mais l’apprentissage automatique est vraiment bien adapté pour les identifier ».

Grâce à ce projet, les opérateurs auront seulement besoin de consulter les alertes automatiquement générées au lieu de parcourir des graphiques chronologiques remplis de données. La technologie permet aux opérateurs de se concentrer sur les alertes critiques et de prendre des décisions éclairées, ce qui entraîne des efficacités opérationnelles améliorées qui étaient auparavant impossibles à obtenir.

« À mesure que nous continuons à lancer des milliers de satellites dans l’espace, de nouvelles missions nécessiteront plus d’opérations que ce qui est disponible avec les moyens traditionnels », déclare DeJong. « Cette capacité permettra à nos opérateurs de l’ASC d’augmenter le nombre de satellites dans leur flotte sans épuiser leurs ressources expertes ».

Génération de contenu alimentée par l’IA pour les interventions d’urgence

L’équipe des Technologies avancées explore également un projet visant à améliorer ResponseReadyMC de Calian, la plateforme d’exercices et de formation aux interventions d’urgence de Calian. Parmi les nombreuses occasions d’utiliser des outils d’IA, les applications possibles comprennent l’utilisation de l’IA générative pour aider les concepteurs d’exercices à créer du contenu pour des simulations réalistes et à analyser de vastes ensembles de données résultant du processus d’évaluation de l’exercice.

Une simulation réaliste doit reproduire les voies de communication qui se produiraient en cas d’urgence réelle. Les concepteurs d’exercices créent actuellement ce contenu, appelé « injects », manuellement, bien qu’ils aient introduit une certaine automatisation pour améliorer l’efficacité. Avec les récents progrès de l’IA générative, les concepteurs automatisent de plus en plus la génération de texte et d’images et pourront bientôt générer des vidéos à partir d’invites textuelles. Cela offre de précieuses occasions pour rationaliser le processus de conception de l’exercice.

« La première chose que nous envisageons de faire est d’automatiser les injects téléphoniques », explique DeJong. « Actuellement, si vous voulez que quelqu’un participant à l’exercice reçoive un appel téléphonique lui fournissant des informations ciblées, vous devez avoir une équipe de contrôle en attente avec un script afin qu’ils puissent appeler les participants et lire le script, c’est ce qu’on appelle un inject téléphonique. Nous prévoyons d’utiliser l’IA pour générer automatiquement le script et d’avoir un service de synthèse vocale qui le transformera en voix, voire qui répondra à certaines questions également. » Cela permettra de gagner du temps, d’augmenter l’efficacité et d’apporter encore plus de valeur à ResponseReady.

L’IA peut également soutenir le processus d’évaluation de l’exercice. Lors de grands exercices, les évaluateurs recueillent des données qualitatives et quantitatives auprès des participants en utilisant divers critères d’évaluation directement liés aux objectifs de l’exercice. Ces ensembles de données fournissent des informations précieuses pour les rapports après l’action, mais nécessitent une analyse importante de la part du personnel d’évaluation. L’analyse de données assistée par l’IA peut identifier des tendances dans les ensembles de données quantitatives pour non seulement identifier les principales conclusions de l’exercice, mais justifier ces conclusions avec le contexte fourni par les commentaires qualitatifs.

Avantages globaux de l’innovation

Ces projets mettent en lumière le potentiel transformateur de l’IA et de l’apprentissage automatique dans divers secteurs, de l’agriculture à l’exploration spatiale en passant par la préparation aux urgences. En exploitant la puissance de l’apprentissage automatique et de l’IA, Calian amène de nouvelles occasions, améliore l’efficacité opérationnelle et propose des solutions innovantes à ses clients.

Mais ce n’est que le début. À mesure que ces technologies continuent d’améliorer leurs capacités analytiques, elles étendront la capacité à fournir des informations fiables, exploitables et opportunes. Avec les utilisateurs exploitant de plus en plus ces avancées dans tous les aspects de la société, la capacité de changer le monde est à portée de main.