Intelligence artificielle : OpenStudio collabore avec isiTecc sur un logiciel destiné aux industriels

Publié le 23 janvier 2025
6 minutes de lecture
Collaboration entre isiTecc et OpenStudio

C’est l’histoire d’une collaboration fructueuse entre OpenStudio et isiTecc, deux entreprises qui partagent les mêmes valeurs. Depuis plus d’un an, l’éditeur et intégrateur de solutions logicielles isiTecc travaille sur un jumeau numérique dédié au secteur de l’extrusion d’aluminium nommé Smart Extrude. Un logiciel qui a gagné en efficacité grâce à un modèle d’IA développé par nos data scientists. Une application très concrète de l’IA pour l’industrie qui va sans nulle doute faire des émules. En quoi consiste ce jumeau numérique ? Comment nos data scientists ont travaillé sur ce modèle d’IA ? Quelles sont les perspectives de ce projet ? Florent Tonson dirigeant d’isiTecc, et Nicolas Sauzeat data scientist et doctorant chez OpenStudio croisent leurs regards sur ce travail conjoint.

La genèse de la collaboration avec isiTecc

isiTecc est basée en Haute-Loire, non loin de l’agence historique d’OpenStudio du  Puy-en-Velay, la proximité géographique a donc été le premier déclencheur du lien créé entre les dirigeants des deux entreprises. Éditeur et intégrateur de solutions logicielles, isiTecc est proche des métiers d’OpenStudio, une complémentarité dans les expertises qui s’est avérée l’autre point de convergence. 

isiTecc édite et installe des solutions logicielles pour les industriels. Notre métier est l’optimisation du process au sens large avec différents points sur lesquels nous travaillons : la planification, la performance, la qualité, grâce au logiciel que nous éditions Smart Portal. Nous adressons principalement des PME dans le secteur de la métallurgie très présent sur le bassin ligérien et altiligérien. 

Florent Tonson, dirigeant d’isiTecc

C’est donc tout naturellement qu’isiTecc s’est rapprochée d’OpenStudio pour améliorer, grâce à l’IA, les performances de son application Smart Portal, tout particulièrement pour l’extrusion d’aluminium avec sa fonctionnalité Smart Extrude.

Les problématiques à résoudre pour les profilés aluminium

Les extrudeurs d’aluminium reçoivent des commandes de profilés très diverses, ils doivent donc à chaque fois concevoir des outillages (filières, matrices) et ajuster les réglages sur leur ligne de production en fonction des caractéristiques techniques des profilés. Les agents de production ont à leur disposition une base documentaire avec les précédentes caractéristiques techniques des modèles de filière déjà fabriqués. Cette base documentaire est aussi complétée par l’historique des productions déjà réalisées (base de données), l’ensemble (base documentaire et historiques de production) constituant la base de connaissance du métier. Une base très fournie dans laquelle la recherche est extrêmement chronophage et demande un très haut niveau d’expertise et d’expérience pour trouver le modèle de profilés qui se rapprochera le plus possible du nouveau schéma des filiéristes.

Ces profilés d’aluminium servent à faire des fenêtres, des vérandas, etc. À chaque fois pour notre client industriel, c’est la conception de l’outil qui va servir à faire la forme du profilé d’aluminium qui lui demande un temps très long de mise au point et un savoir-faire ultra précis. Cela signifie que ces mises au point doivent être faites directement sur la machine, ce qui entraîne une utilisation de l’outil de production pour faire des essais, donc des déchets, de l’énergie dépensée et des coûts évidemment. Nous avions déjà développé un algorithme sous Excel qui permettait d’anticiper toutes ces productions, mais en discutant avec les dirigeants d’OpenStudio, et avec nos clients, nous nous sommes dit que nous pouvions aller beaucoup plus loin avec un outil de simulation, créant alors un véritable jumeau numérique de la ligne de production.

Florent Tonson, dirigeant d’isiTecc

Photo d’illustration Adobe Stock.

Les solutions des data scientists d’OpenStudio

Afin d’aider son client extrudeur d’aluminium à réduire ses coûts, ses déchets, ses dépenses énergétiques, et à gagner un temps précieux, isiTecc a demandé à OpenStudio de mettre les compétences de ses data scientists au service de la conception d’un modèle d’IA sur-mesure. L’ambition d’isiTecc est de concevoir un jumeau numérique pour simuler virtuellement les réglages de production grâce aux datas issues de l’historique de production. 

Pour concevoir un premier POC (Proof of Concept) qui donne la possibilité de faire le bon choix de profilé en fonction de la commande reçue par l’extrudeur, les datas scientists d’OpenStudio ont d’abord assisté à une démonstration de l’application Smart Portal d’isiTecc. Ils ont ensuite fait un travail de recherche pour comparer plusieurs technologies de traitement de l’image avec un premier jeu de données.

Le traitement de l’image sert à comparer toutes les images entre elles. En l’occurrence pour les profilés d’aluminium, il s’agit de petites vignettes qui sont prises sur un autre schéma de conception via un logiciel comme AutoCAD par exemple. Il faut déjà résoudre les problèmes d’orientation et de qualité des vignettes, ensuite le but est de comparer l’image du profilé demandé avec les images des profilés qui ont été déjà été fabriqués pour d’autres clients. Pour cela, on transforme l’image en vecteur, autrement dit on extrait les formes géométriques, et ce sont ces informations-là qui seront comparées les unes aux autres. La difficulté est de trouver le modèle qui fera la meilleure transformation en vecteur pour que les résultats soient pertinents.

Nicolas Sauzeat, Data scientist chez OpenStudio

L’équipe d’OpenStudio a testé cinq modèles différents, le VGG16, le VGG19, le ResNet50, le InceptionV3 et le MobileNetV2 : tous sont des modèles convolutifs (CNN) mais de différentes familles. Une fois la meilleure solution de traitement de l’image trouvé, ici le modèle VGG19, nos data scientists ont réalisé un premier prototype. Ce premier jet a servi de base pour un design sprint de trois jours dans les locaux d’isiTecc, afin de réaliser le POC et une documentation la plus précise possible. Les séances de travail ont été particulièrement productives puisque tous les métiers concernés ont été sollicités et inclus dans ce projet.

Très rapidement lors du design sprint, les résultats ont été très performants. Théo, l’autre data scientist qui a travaillé sur le projet, a fait de nombreuses étapes de pré-traitement de l’image pour harmoniser les formes, les dimensions des images, et pouvoir les comparer dans toutes les orientations possibles. Nous avons essayé plusieurs modèles et finalement le premier était le meilleur !

Nicolas Sauzeat, Data scientist chez OpenStudio

Photo d’illustration Adobe Stock.

Le modèle conçu par nos deux data scientists a en effet été d’une efficacité redoutable, puisqu’en moins d’une minute il était capable de trouver les profilés qui correspondaient le mieux à la demande reçue par le client. En comparaison, même un expert aurait mis plusieurs heures à vérifier chaque profilé pour trouver le bon (en fonction du type de profilé demandé). La machine est clairement plus rapide que l’humain pour effectuer une mission de reconnaissance d’image comme celle-ci. Toutefois, la décision finale revient toujours à l’expert humain qui va simplement gagner énormément de temps : le modèle va lui sortir en une minute une liste très réduite d’une dizaine de profilés avec des scores de correspondance, dans laquelle il pourra faire son choix.

Les résultats ont été vraiment bluffants quand on a testé l’outil chez l’industriel. On a estimé jusqu’à 75% de temps gagné sur la mise en œuvre, et c’est le même ratio sur la diminution des déchets.

Florent Tonson, dirigeant d’isiTecc

Une collaboration solide entre OpenStudio et isiTecc

La réussite de cette première collaboration ouvre de belles perspectives d’avenir, ce projet n’étant qu’une première étape. Cette étude de faisabilité a permis de lever les verrous technologiques et les résultats montrent un vrai potentiel de ROI pour les industriels. Grâce aux subventions du dispositif France 2030, isiTecc va continuer d’innover en ce sens, toujours en collaboration avec OpenStudio sur la compétence IA. Des discussions sont déjà en cours pour améliorer encore le process de l’optimisation de la conception de l’outil par analyse d’image sur la base documentaire. Il serait notamment possible de définir les paramètres optimaux de réglage et de pilotage de la ligne de production en travaillant directement sur la base de données des historiques de production par du deep learning par exemple.

Ce qui a tout de suite fait sens avec OpenStudio, c’est que nous avons la même vision d’une lA opérationnelle. J’ai beaucoup échangé auparavant avec d’autres sociétés sur l’IA et à chaque fois j’étais confronté à des théoriciens qui avaient du mal dès qu’ils étaient confrontés à des cas concrets. Avec OpenStudio, on a eu un résultat probant immédiat parce que justement on a testé la solution dans le réel, et c’est ça qui nous intéresse : une IA utile et utilisable par les entreprises ! Nous partageons aussi les valeurs du « Numérique Responsable » avec OpenStudio, et prônons de même un usage raisonné et frugal des solutions d’IA.

Florent Tonson, dirigeant d’isiTecc

Ce premier cas d’usage avec les profilés aluminium est très prometteur, il faut maintenant se demander comment le décliner sur d’autres secteurs de l’industrie et donc intégrer plus largement l’IA dans l’application développée par isiTecc. Il est important de continuer à trouver des cas d’usages aussi concrets de l’IA, et très spécifiques, à l’opposée des IA généralistes, pour que les industries (notamment les PME) puissent trouver dans ces technologies une vraie valeur ajoutée dans leur métier, en étant toujours attentif à inclure dans ces projets les collaborateurs qui possèdent le savoir-faire.

Pour aller plus loin :

Notre dernier Livre : Booster sa PME grâce à l’intelligence artificielle (Choisir et intégrer des solutions IA à vraie valeur ajoutée)