L'Intelligence Artificielle: une solution d'avenir

L'Intelligence Artificielle: une solution d'avenir


27-11-2018
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Bien que louée pour la qualité de ses mathématiciens, qui poussent les GAFAM à installer leur laboratoire de recherche dans le pays, la France ne joue pas dans la même catégorie que les Etats-Unis et la Chine. Fort de ce constat, le gouvernement a publié le rapport Villani qui s’intitulait: donner un sens à l’Intelligence Artificielle (IA), dont l’objectif est de doter la France d’une politique de la donnée qui est le nerf de la guerre de l’IA et d’un fond public de 1,5 milliards d’euros d’argent public. Quelles opportunités l’Intelligence Artificielle représente-t elle pour le développement des bureaux d’études du BTP?

L’IA, de quoi s’agit-il?

Mais avant un petit rappel sur ce qu’on entend par Intelligence Artificiel aujourd’hui. Il y a une confusion fréquente dans le débat public entre “Intelligence Artificielle”, Apprentissage Automatique (machine learning) et Apprentissage Profond (deep learning). Pourtant, ces notions ne sont pas équivalentes. Pour faire simple, l’IA englobe le Machine Learning qui lui même englobe le Deep Learning.

Si l’IA fait tellement parler d’elle en ce moment, c’est en partie grâce au succès du Deep Learning, qui consiste en un réseau de neurones qui “apprend” grâce à des quantités de données souvent très importantes.

Deep Learning

Si la théorie derrière cette technologie n’est pas nouvelle, son succès spectaculaire provient de la puissance de calcul qu’il est possible de fournir maintenant et qui est nécessaire pour faire “apprendre” ces réseaux de neurones de manière relativement rapide.

Les applications pratiques du Deep Learning

Le deep learning est particulièrement connu pour les champs d’applications suivants:

  • la vision par ordinateur (reconnaissance de formes): où après un apprentissage supervisé, un ordinateur peut distinguer notre visage de celui d’autres personnes
  • la reconnaissance automatique de la parole: exemple Google Assistant, Siri, IBM Watson et bien d’autres reposent sur le deep learning
  • le traitement automatique du langage naturel

Deep Learning

Mais de manière générale, il peut être utilisé pour analyser des phénomènes particulièrement complexes pourvu qu’il y ait suffisament de données pour l’entraîner.

Utilisation en bureau d'étude

Quelles applications pour les bureaux d’études ?

L'IA commence à être utilisé par des entreprises du BTP dans les champs d'application décrits précédemment, notamment pour:

  • L’Analyse des clichés de soudure obtenus par radiographie
  • L’Analyse de clichés pris par Drone pour observer les fissures et détecter leur dangerosité

Dans le domaine plus particulier des bureaux d'études et des calculs, l'IA est encore au stade de la recherche mais les pistes suivantes sont étudiées :

  • Remplacement d’un modèle éléments finis par un réseau de neurones. Cela permet d'obtenir des résultats plus rapidement (de l'ordre de 12000 fois plus rapide qu'avec SWAN): voir l'étude réalisée par IBM Research, l'Université Baylor et l'Université de Notre Dame dans l'Indiana, concernant les prévisions de propagation de houle
  • Optimisation d'une structure, spécialement dans le cadre du Generative Design
  • Assistant permettant de répondre à des requêtes faites en langage naturel sur de la documentation scientifique. L'IA ingère ainsi les documents et ressort les passages pertinents correspondant aux demandes de l'utilisateur.

Generative Design

L'IA n'en est encore qu’à ces balbutiements. Mais ses capacités qui vont sans cesse en s'améliorant, représentent des opportunités pour les entreprises du secteur du BTP. Et si elle n'a pas vocation à remplacer l'ingénieur dans son travail, elle permettra d'automatiser certaines tâches répétitives afin qu'il puisse se recentrer sur ce qui fait sa valeur ajoutée.

Chez TriAzur, nous développons notre intelligence artificielle Calypso. Cette dernière associe les capacités de recherche dans les codes de calcul tels que les Eurocodes avec des réseaux de neurones permettant d'optimiser des structures (minimisation de sections en fonction des efforts appliqués).

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Guillaume Cassin