Critique de livre : “Le guide définitif de l’IA générative pour l’industrie” par Cognite

Alors que la plupart des livres sur l’IA générative se concentrent sur les avantages de la génération de contenu, peu se penchent sur les applications industrielles, telles que celles dans les entrepôts et 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 être un pionnier numérique et comment les entreprises peuvent utiliser des solutions numériques pour transformer la façon dont les données sont utilisées. Un pionnier numérique est généralement caractérisé par une pensée à grande échelle, une maîtrise technique et la compréhension que les systèmes peuvent être optimisés grâce à l’ingestion de données. En appliquant les grands modèles de langage (LLM) pour comprendre et utiliser ces données, les pratiques commerciales à long terme peuvent être considérablement améliorées.

Données

Pour résoudre les problèmes actuels liés 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 alimentées par l’IA.

Le livre explore les complexités des systèmes physiques et industriels, soulignant qu’aucune représentation unique des données ne suffit pour toutes les méthodes de consommation différentes. Il met en évidence l’importance de normaliser un ensemble de modèles de données qui partagent certaines données communes, mais permettent également aux utilisateurs de personnaliser chaque modèle et d’intégrer des données uniques.

Le livre décrit trois types de cadres de modélisation de données, permettant ainsi de clarifier et de réutiliser différents points de vue sur les mêmes données. Ces trois niveaux auxquels les données peuvent exister sont :

1. Modèle de données source : Les données sont extraites de la source d’origine et rendues disponibles dans leur état non modifié.
2. Modèle de données de domaine : Les données isolées sont unifiées par la contextualisation et structurées selon les normes de l’industrie.
3. Modèle de données de solution : Ce modèle utilise les données des modèles source et de domaine pour soutenir des solutions génériques.

Jumeaux numériques

Ce n’est qu’à travers la libération et la structuration appropriées des données que la création de jumeaux numériques industriels devient possible. L’opportunité ici réside dans l’évitement du développement d’un jumeau numérique unique et monolithique censé répondre à tous les besoins de l’entreprise. Au lieu de cela, des jumeaux numériques plus petits et plus personnalisés peuvent être développés pour mieux servir les besoins spécifiques de différentes équipes.

Un jumeau numérique industriel devient ainsi une agrégation de tous les types de données et de jeux de données possibles, hébergés dans un emplacement unifié et facilement accessible. Ce jumeau numérique devient consommable, lié au monde réel et utile pour diverses applications. L’importance de disposer de plusieurs jumeaux numériques réside dans leur adaptabilité à différentes utilisations, telles que la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les insights de maintenance et les simulations.

Alors que 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 coexiste et évolue aux côtés d’autres jumeaux numériques, permettant des comparaisons et partageant une quantité considérable de données standardisées. Pourtant, chacun est construit à des fins spécifiques et peut évoluer de manière indépendante, permettant ainsi à chaque jumeau numérique de bifurquer dans son chemin d’évolution unique.

Par conséquent, le défi est alors de savoir comment les entreprises peuvent peupler efficacement et de manière évolutives ces différents jumeaux numériques. Le livre explore la méthodologie derrière ce processus industriel critique.

Comment appliquer l’IA générative à l’industrie

Bien sûr, le défi évolue ensuite vers l’intégration de cette technologie, en évitant les hallucinations de l’IA, et en mettant à l’échelle la technologie de la manière la plus rapide et la plus rentable. Le livre se penche sur une comparaison des avantages et des inconvénients entre une approche “faire-soi-même” et la sous-traitance à une entreprise spécialisée dans ce type avancé d’intégration de données et d’IA.

Dans l’ensemble, ce livre est fortement recommandé pour quiconque impliqué dans le secteur industriel, qui comprend les entreprises de fabrication, les industries de processus, les industries d’ingénierie et les secteurs de biens produits engagés dans une production et une fabrication à grande échelle. Il est particulièrement bénéfique 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

Cognite fait fonctionner l’IA générative pour l’industrie. Les principales entreprises énergétiques, de fabrication et de pouvoir et de renouvelables choisissent Cognite pour livrer des données sécurisées, fiables et en temps réel pour transformer leurs opérations lourdes d’actifs pour les rendre plus sûres, plus durables et plus rentables. Cognite fournit une plate-forme conviviale, sécurisée et évolutive qui facilite l’accès et la compréhension de données industrielles complexes pour tous les décideurs, des champs aux centres de opérations à distance, et permet de collaborer en temps réel pour construire un avenir meilleur.

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