Intelligence Artificielle industrielle AVEVA

L’Intelligence Artificielle Industrielle désigne un ensemble de techniques capables de reconnaître des schémas, détecter des anomalies, fournir des recommandations expertes et prédire les résultats futurs.

L’IA industrielle d’AVEVA va plus loin en intégrant ces capacités à chaque étape du cycle de vie industriel :

• Meilleure prise de décision grâce à des analyses fiables et instantanées,
• Innovation accélérée avec des modèles capables d’apprendre en continu,
• Conception optimisée via des simulations plus précises,
• Planification et ordonnancement fluidifiés, en tenant compte des contraintes réelles,
• Production améliorée grâce à l’ajustement automatique des paramètres,
• Maintenance prédictive pour anticiper les pannes avant qu’elles n’impactent l’exploitation.

En combinant expertise métier et puissance algorithmique, l’IA industrielle d’AVEVA permet aux usines de gagner en fiabilité, en efficacité et en compétitivité au quotidien.

Chez AVEVA, les données des clients ne sont jamais utilisées pour entraîner ou ajuster les modèles d’IA générative. Aucune donnée n’est mélangée entre clients, ce qui garantit confidentialité, sécurité et protection de la propriété intellectuelle. Cette approche prévient tout risque de fuite ou de contamination des informations sensibles et assure une expérience IA totalement fiable.

Par exemple, l’intégrité et la transparence des réponses fournies par l'Assistant IA industrielle AVEVA sont assurées grâce à un système de citations explicites, qui indique clairement les sources et les valeurs utilisées. L’utilisateur peut ainsi vérifier instantanément l’origine de l’information et prendre ses décisions en toute confiance.

L’IA n’a pas vocation à remplacer les emplois humains, mais à augmenter l’intelligence humaine et améliorer la productivité. Plutôt que d’éliminer des postes, elle automatise les tâches répétitives (comme Excel a remplacé les calculs manuels) afin de permettre aux professionnels de se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.

Les applications basées sur l’IA peuvent reconnaître des schémas, générer du contenu, soutenir des avancées scientifiques et optimiser la prise de décision dans tous les secteurs industriels. Ces évolutions transforment les modes de travail : nous devons apprendre à appliquer, analyser et affiner les insights produits par l’IA.

L’analyse prédictive pilotée par IA consiste à utiliser des algorithmes statistiques et du Machine Learning pour analyser les données industrielles (historiques comme en temps réel) afin de prévoir ce qui va se produire : dérives de performance, pannes, variations de demande ou consommations anormales.

Dans les solutions AVEVA, cette technologie permet de détecter plus tôt les anomalies, d’anticiper les défaillances d’équipement, de réduire les arrêts non planifiés et d’optimiser l’efficacité énergétique. L’industriel passe d’une maintenance réactive à une maintenance prédictive, plus fiable et plus durable.

L’IA générative est une technologie capable de créer du contenu à partir de modèles entraînés : textes, graphiques, options de conception, scénarios d’ingénierie ou supports pédagogiques.

Dans l’industrie, elle aide les équipes à analyser rapidement de grands volumes d’informations, à simuler différentes options de design, à accélérer l’ingénierie ou encore à produire automatiquement de la documentation technique. Associée à AVEVA CONNECT et aux données opérationnelles, elle facilite la prise de décision, optimise les processus et soutient l’innovation.

Le gray-box modeling (ou modélisation “boîte grise”) combine deux approches :

• les modèles physiques traditionnels basés sur les lois scientifiques (white box),
• les modèles d’IA fondés sur les données (black box).

Cette hybridation permet de simuler un équipement ou un procédé presque en temps réel, tout en tenant compte à la fois du comportement physique réel et des variations observées dans les données.

Les solutions AVEVA exploitant ce type de modélisation permettent d’améliorer la conception, d’optimiser les performances, de réduire la consommation énergétique et d’obtenir des prédictions plus fiables, tout en réduisant les ressources informatiques nécessaires.