Alors que la plupart des livres sur IA générative se concentrent sur les avantages de la génération de contenu, rares sont ceux qui se penchent sur les applications industrielles, telles que celles des entrepôts et de la robotique collaborative. Ici, « Le guide définitif de l’IA générative pour l’industrie» brille vraiment. Les solutions qu’il présente nous rapprochent d’un monde d’opérations entièrement autonomes.
Le livre commence par expliquer ce qu’il faut pour devenir un non-conformiste du numérique et comment les entreprises peuvent tirer parti des solutions numériques pour transformer la façon dont les données sont utilisées. Un non-conformiste numérique se caractérise généralement par une réflexion globale, des prouesses techniques et la compréhension que les systèmes peuvent être optimisés grâce à l’ingestion de données. En postulant Grands modèles de langage (LLM) pour comprendre et utiliser ces données, les pratiques commerciales à long terme peuvent être considérablement améliorées.
Données
Pour répondre aux problèmes actuels associés aux données industrielles et à l’IA, les données doivent être libérées des systèmes sources isolés et contextualisées pour optimiser la production, améliorer les performances des actifs et permettre des décisions commerciales basées sur l’IA.
Le livre explore les complexités des systèmes physiques et industriels, en soulignant qu’aucune représentation unique des données ne suffira à toutes les différentes méthodes de consommation. Cela souligne l’importance de normaliser un ensemble de modèles de données partageant certaines données communes, mais permettant également aux utilisateurs de personnaliser chaque modèle et d’incorporer des données uniques.
Le livre décrit trois types de cadres de modélisation de données, permettant d’articuler et de réutiliser différentes perspectives des mêmes données. Ces trois niveaux auxquels les données peuvent exister sont :
- Modèle de données sources: Les données sont extraites de la source originale et mises à disposition dans leur état inchangé.
- Modèle de données de domaine: Les données isolées sont unifiées grâce à la contextualisation et structurées selon les normes de l’industrie.
- Modèle de données de solution: Ce modèle utilise les données des modèles source et de domaine pour prendre en charge les solutions génériques.
Jumeaux numériques
Ce n’est que par une bonne libération et structuration des données que la création d’industries jumeaux numériques devient possible. L’opportunité consiste ici à éviter le développement d’un jumeau numérique singulier et monolithique censé répondre à tous les besoins de l’entreprise. Au lieu de cela, des jumeaux numériques plus petits et mieux adaptés peuvent être développés pour mieux répondre aux besoins spécifiques des différentes équipes.
Un jumeau numérique industriel devient ainsi une agrégation de tous les types et ensembles de données possibles, hébergés dans un emplacement unifié et facilement accessible. Ce jumeau numérique devient un consommable, lié au monde réel, et utile à diverses applications. L’importance d’avoir plusieurs jumeaux numériques réside dans leur adaptabilité à différentes utilisations, telles que la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les informations sur la maintenance et les simulations.
Même si de nombreuses entreprises comprennent le concept de jumeau numérique, il est plus crucial de créer un jumeau numérique au sein d’un écosystème. Dans cet écosystème, un jumeau numérique cohabite et évolue aux côtés d’autres jumeaux numériques, permettant des comparaisons et le partage d’une quantité considérable de données standardisées. Pourtant, chacun est construit à des fins spécifiques et peut évoluer indépendamment, permettant ainsi à chaque jumeau numérique de suivre son chemin d’évolution unique.
Par conséquent, le défi est alors de savoir comment les entreprises peuvent-elles alimenter ces différents jumeaux numériques de manière efficace et évolutive ? Le livre explore la méthodologie derrière ce processus industriel critique.
Comment appliquer l’IA générative à l’industrie
Bien entendu, le défi consiste ensuite à intégrer cette technologie, en évitant Hallucinations de l’IAet faire évoluer la technologie de la manière la plus rapide et la plus rentable. Le livre compare les avantages et les inconvénients entre une approche DIY et l’externalisation vers une entreprise spécialisée dans ce type avancé d’intégration de données et d’IA.
Dans l’ensemble, ce livre est fortement recommandé à toute personne impliquée dans le secteur industriel, qui comprend les entreprises manufacturières, les industries de transformation, les industries mécaniques et les secteurs de production de biens engagés dans la production et la fabrication à grande échelle. C’est particulièrement avantageux pour ceux qui souhaitent exploiter les données qu’ils collectent, en utilisant l’IA générative pour optimiser les pratiques commerciales, rationaliser les opérations internes et améliorer le flux de travail global.
À propos de Cognite
Cognitif fait fonctionner l’IA générative pour l’industrie. Les principales entreprises du secteur de l’énergie, de la fabrication, de l’énergie et des énergies renouvelables choisissent Cognite pour fournir des données sécurisées, fiables et en temps réel afin de transformer leurs opérations gourmandes en actifs afin qu’elles soient plus sûres, plus durables et plus rentables. Cognite fournit une plate-forme conviviale, sécurisée et évolutive qui permet à tous les décideurs, du terrain aux centres d’opérations distants, d’accéder et de comprendre facilement des données industrielles complexes, de collaborer en temps réel et de construire un avenir meilleur.
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