L'IA prédictive, objectif anticiper

L’IA prédictive se concentre sur l’utilisation de modèles et d’algorithmes pour anticiper des résultats et identifier des tendances futures. Cette IA, souvent fondée sur l’apprentissage automatique, permet aux organisations de prendre des décisions basées sur des prédictions fiables et précises dérivées du traitement de grandes quantités de données.
Ce type d’IA est présent dans les usines de fabrication d’aliments, depuis de nombreuses années à travers les logiciels de production ou MES pour Manufacturing Execution System.

Ces systèmes collectent en temps réel les données de production de l’usine et les analysent avec l’objectif assigné : traçabilité, contrôle de la qualité, suivi de production, ordonnancement, ou encore maintenance préventive et curative….

Sur la base de ces données, le système informatique est entraîné, c’est un apprentissage automatique ou Machine Learning.

Ce type d’IA franchit un cap supplémentaire par rapport aux IA descriptives.

Si nous demeurons sur le sujet des consommations d’énergie, en analysant les données historiques, l’IA peut identifier des tendances et des modèles qui peuvent être utilisés pour optimiser la consommation d’énergie future. Ces modèles, qui fonctionnent comme une forme de mémoire, apprennent à reconnaître des modèles complexes dans les données et utilisent ces informations pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
L’IA peut prédire les pannes d’équipement avant qu’elles ne se produisent. Grâce à la maintenance prédictive, une intervention peut être programmée avant d’arriver à une défaillance. Cela évite les temps d’arrêt coûteux et sans aller jusqu’à une panne, la consommation d’énergie peut être optimisée par l’identification d’équipements défectueux ou inefficaces. Par exemple, « GE Digital’s Predix » utilise l’IA pour analyser les données des capteurs des équipements et prédire les pannes potentielles.