La puissance de la recherche intelligente :
La recherche intelligente au service de la productivité des fabricants de l’industrie de procédés
Andreas Eschbach, PDG et fondateur
Pourquoi cette émulsion est-elle soudainement trop épaisse ? Quel est l’intervalle de maintenance optimal pour le réacteur ? La centrifugeuse a-t-elle déjà présenté ce comportement et qu’a-t-on fait pour y remédier ? Une mine d’informations se cache dans les journaux d’équipe, les dossiers de maintenance et les données de l’usine, à condition de savoir comment les trouver. Un système de recherche intelligente basé sur l’IA et entraîné à partir de votre terminologie, de vos flux de travail et des exigences de vos utilisateurs pourrait vous aider.
Recherche traditionnelle vs. recherche intelligente : Quelle est la différence ?
Les usines de fabrication de produits chimiques ou pharmaceutiques génèrent des téraoctets de données, comprenant à la fois des relevés de capteurs et d’équipements automatisés et des journaux et observations créés par les opérateurs. Les usines centralisent de plus en plus toutes ces données dans des systèmes numériques de gestion des processus d’usine (PPM) afin de permettre une analyse des données et un transfert des connaissances efficaces.
La quantité de données contenues dans ces systèmes, ainsi que leur nature hautement technique, font de la recherche d’informations un véritable défi. La plupart des systèmes de recherche PPM reposent encore sur une recherche traditionnelle par mot-clé. Cela signifie que les utilisateurs doivent savoir exactement quel terme de recherche utiliser pour trouver l’information dont ils ont besoin. Il faut également que les entrées soient complètes, correctes, correctement étiquetées et formatées. Si je ne sais pas exactement ce que je cherche, ou si l’entrée dont j’ai besoin contient des informations incomplètes, le système ne peut pas m’aider. Par ailleurs, il peut renvoyer des milliers de résultats possibles pour un mot-clé courant, laissant à l’utilisateur la tâche de parcourir la liste pour trouver celui qui correspond le mieux à sa recherche.
C’est là que l’intelligence artificielle (IA) intervient. Alors que la recherche traditionnelle dépend des correspondances exactes avec les mots-clés de sa base de données, la recherche intelligente optimisée par l’IA utilise des algorithmes avancés pour générer des résultats plus pertinents et plus spécifiques au contexte.
La recherche intelligente s’appuie sur des technologies d’IA telles que le traitement du langage naturel (NLP), l’apprentissage automatique (ML) et la recherche sémantique pour comprendre l’intention de l’utilisateur, le contexte de la requête et les relations entre les mots. L’expérience de recherche devient ainsi plus sophistiquée, plus précise et plus pertinente. Au lieu de rechercher uniquement des mots-clés, l’algorithme comprend le sens des mots et peut élargir la recherche aux synonymes et aux mots-clés apparentés.
La recherche intelligente est capable de comprendre et répondre avec précision à des requêtes complexes ou ambiguës, ainsi qu’à des questions formulées dans un langage naturel et conversationnel. Par exemple, au lieu d’essayer de deviner le mot-clé approprié, les utilisateurs peuvent simplement demander : « Pourquoi ce produit est-il marron au lieu de gris ? » Le système de recherche intelligente analyse la question pour comprendre l’intention et le contexte de l’utilisateur, effectue une recherche parmi des téraoctets de données structurées et non structurées pour trouver des résultats pertinents, et classe les résultats en fonction de leur pertinence. De plus, la recherche intelligente optimisée par l’IA peut apprendre des modèles de recherche et des comportements antérieurs pour fournir des résultats de plus en plus pertinents.
La recherche intelligente est donc un outil puissant pour traiter des requêtes complexes ou des jeux de données volumineux et diversifiés. Elle transforme un système PPM en moteur de gestion et de transfert des connaissances qui contribue à améliorer significativement les opérations.
L’importance des outils de recherche spécialisés
De nombreuses personnes utilisent déjà des outils de recherche intelligente basés sur l’IA, tels que Bing de Microsoft ou Bard de Google. Bien qu’ils soient loin d’être parfaits, ces outils transforment la manière dont nous effectuons des recherches sur le web. Au lieu de consulter un par un les sites web obtenus par le biais d’une recherche par mot-clé, nous pouvons utiliser ces outils d’IA émergents pour poser des questions complexes et obtenir des réponses synthétisées à partir de multiples sources web.
Bien qu’utiles et parfois divertissants, ces grands modèles de langage (LLM) généralistes présentent encore des limites en termes de précision des informations et d’adéquation au contexte de la recherche. Des outils de recherche d’IA plus ciblés ont été conçus pour faciliter la recherche dans des domaines spécifiques, tels que les systèmes de bibliothèque, les sites d’e-commerce, les plateformes multimédias ou les applications d’assistance client. Il existe aujourd’hui des solutions d’IA prêtes à l’emploi qui peuvent être intégrées dans divers systèmes et plateformes.
Toutefois, l’industrie des procédés est un secteur très spécialisé pour lequel les solutions standard s’avèrent insuffisantes. Les entreprises de l’industrie chimique et pharmaceutique utilisent une terminologie, des abréviations, des flux de travail et des systèmes uniques qu’une IA généraliste ne comprendra pas. Pour tirer le meilleur parti de la recherche intelligente, le système doit être entraîné à partir des données et du langage propres au secteur et à l’entreprise.
C’est ce qu’eschbach a fait pour l’un de nos clients de l’industrie agrochimique. Nous avons mené une étude systématique de la clientèle avec des groupes d’utilisateurs, des ateliers et des enquêtes sur place pour mieux comprendre leurs flux de travail, leur langage et leurs besoins. En étroite collaboration avec le client et des experts en IA de l’université de Göttingen, nous avons créé un programme de recherche intelligente spécifique à l’entreprise, adapté à ses processus, à ses systèmes et aux besoins de ses utilisateurs.
La puissance de la recherche intelligente
Un système de recherche intelligent entraîné à partir de données spécifiques à un domaine et adapté aux besoins de l’organisation constitue un outil puissant pour l’accès à l’information, le transfert de connaissances et l’amélioration des opérations. Grâce au système de recherche intelligente, les employés de la société agrochimique peuvent rapidement trouver les informations dont ils ont besoin dans plus de huit ans de données historiques stockées dans eschbach Shiftconnector.
Le système intelligent est capable de comprendre le contexte de requêtes complexes et de trouver des résultats pertinents même si les entrées sont incomplètes. Par exemple, les utilisateurs peuvent trouver des solutions potentielles à des problèmes dans des données historiques, même si les problèmes et les solutions ont été décrits de manière incomplète ou s’il manque des mots-clés. Un accès plus efficace aux informations historiques accélère le dépannage et la résolution des problèmes et améliore la prise de décision dans l’ensemble de l’organisation. La recherche intelligente a réduit le temps nécessaire aux utilisateurs pour trouver des réponses à des requêtes complexes de plusieurs minutes (voire plus) à quelques secondes seulement.
La recherche intelligente marque la prochaine étape de la numérisation pour les utilisateurs de Shiftconnector. Lorsque les équipes peuvent trouver les informations dont elles ont besoin au moment où elles en ont besoin, elles sont en mesure de prendre de meilleures décisions opérationnelles. C’est ainsi que nous transformons les données historiques en connaissances exploitables au service de l’amélioration des performances à l’échelle de l’organisation.
Le projet Shiftconnector AI bénéficie du soutien du ministère fédéral de l’Économie et de la Protection du Climat (BMWK) sur la base d’une décision du Bundestag allemand.