L'IA descriptive, objectif diagnostiquer

L’IA descriptive est conçue pour décrire et analyser de grandes quantités de données afin d’en tirer des conclusions significatives.

Cette IA est souvent le premier niveau d’interaction entre les données brutes et les décisions basées sur le traitement et l’analyse de données. Elle facilite la transformation de vastes volumes d’informations brutes en informations exploitables. Elle utilise des méthodes statistiques avancées, examine les données historiques pour identifier des tendances, des schémas ou des anomalies. Ce processus, qui est une forme d’intelligence basée sur l’analyse des données, commence par la collecte de données, suivie de leur nettoyage et structuration. Une fois les données prêtes, l’IA applique des modèles statistiques pour générer des rapports compréhensibles, des tableaux de bord interactifs, des visualisations graphiques qui résument les informations extraites.

L’IA descriptive se concentre sur l’analyse des données historiques pour identifier des tendances, des modèles et des corrélations. Elle aide à comprendre ce qui s’est passé et pourquoi.

Exemples d'application

Analyse de la performance énergétique des installations : Dans le cadre du pilotage industriel, l’IA peut
aider à traiter les résultats des plans de mesurage (cf. TECALIMAN). En optimisant ces processus, l’IA peut
permettre de réduire la consommation d’énergie tout en maintenant ou en améliorant la productivité pour
une conduite des installations en maitrise des impacts énergétiques. Les données relevées dans les plans de
mesurage sont ensuite présentées sous tableau de bord (Power BI par exemple).