Dans l’Industrie, la transformation numérique repose de plus en plus sur l’exploitation des données issues des équipements ou processus de production. L’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) apportent de nouvelles solutions car ils permettent d’optimiser la performance des équipements industriels, d’anticiper les dysfonctionnements et d’améliorer la qualité des produits. Cependant, il n’est pas toujours facile d’adopter ces technologies et de faire vivre les projets en interne de la société.
Différentes difficultés observées à l’adoption de l’IA
La pertinence de la donnée
Lorsqu’il s’agit de superviser les équipements il n’est pas toujours évident de savoir si la donnée récoltée sera pertinente pour générer des modèles, notamment de prédiction de pannes. La plupart du temps, les entreprises ont commencé à instrumenter les installations à posteriori, de manière aléatoire en fonction des projets et des services, avec des technologies différentes. Lorsqu’un projet de data science démarre, il est alors souvent nécessaire de regrouper les différentes données, de les préparer et d’explorer leur contenu afin d’identifier si celles-ci seront pertinentes à l’élaboration de modèles prédictifs. Ces tâches fastidieuses sont souvent réalisées par les data scientists au démarrage du projet.
Les Data Scientists, une fonction transverse non spécialisée
Premièrement les ressources en Data Science sont de nouvelles équipes dans les entreprises. Lorsqu’ils existent, ces nouveaux métiers sont souvent transverses et répondent aux projets divers et variés de l’entreprise, ce qui fait d’eux une ressource très convoitée et sollicitée. Utilisés pour le business, la production et d’autres projets, les Data Scientists apportent des compétences spécifiques autour du codage, du traitement et de la manipulation des données mais n’ont que très rarement la maîtrise du terrain, des fonctionnements et la connaissance spécifique ‘métier’ nécessaire à la bonne validation des modèles générés. C’est pourquoi ils doivent faire appel à la connaissance d’un expert métier sur leur projet.
Les Experts Métiers, goulot d’étranglement des projets
De l’autre côté les experts métiers n’ont souvent pas les compétences en codage et data sciences ce qui ne leur permet pas d’accéder à ces technologies facilement. Occupant des fonctions clés de l’entreprise, ces experts sont nécessaires au fonctionnement opérationnel de la société et n’ont souvent pas de temps à dédier aux projets d’innovation. Néanmoins leur savoir est clé dans l’élaboration de projet de Machine Learning, ce qui en fait des ressources très prisées.
C’est pourquoi, le no code devient un atout majeur.
Le no code : une caractéristique au service des experts métier
Le no code est désigné comme une caractéristique des outils simplifiés permettant de créer une solution numérique ou un contenu sans avoir de connaissances sur les langages informatiques. Grâce à des interfaces no-code intuitives et à une bonne explicabilité de l’IA, il devient possible pour les experts métier d’exploiter des modèles de Machine Learning sans compétences avancées en programmation.
En effet, si l’on supprime la barrière technologique, les experts terrain obtiennent la capacité de tirer pleinement parti des données sans nécessiter l’intervention de data scientists. Ils conservent ainsi leur autonomie et accélèrent la prise de décision. Cette démocratisation ouvre de nouvelles perspectives pour l’industrie, où la rapidité et l’autonomie dans l’analyse des données deviennent des facteurs clés de compétitivité.
DiagFit : un logiciel dédié aux experts métier
Notre logiciel DiagFit a été intégralement conçu pour les experts métier grâce à :
- une interface intuitive et sans code : les utilisateurs peuvent configurer et exploiter les différentes fonctionnalités sans écrire une seule ligne de code. Il leur suffit d’importer leurs séries temporelles industrielles et de suivre la méthodologie proposée par le logiciel pour partir en exploration au coeur de celles-ci.
- Une automatisation des tâches : DiagFit propose un ensemble de fonctionnalités automatisées allant de la préparation des données à la génération de modèles de détection d’anomalies. Toutes ces tâches pouvant être abordées par les experts métier sans expertise en data science.
- Un gain de temps et d’autonomie : non seulement les experts métier peuvent immédiatement travailler sur leurs données et obtenir des résultats en quelques clics mais le logiciel a également été conçu pour que les opérations et les temps de calculs soient très rapides.
Chez Amiral Technologies, nous sommes convaincus que l’avenir de l’Industrie passe par l’autonomie des experts métier, et la démocratisation des connaissances en Data Science. Pour cela le No Code se positionne comme un allié stratégique dans cette transformation.
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