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REPLAY du 24/04 : Rencontre Pédagogique AFNeT : L’IA Générative et l'open source au service de l'industrie, de l'ingénierie à la maintenance

L’AFNET a lancé sa nouvelle commission dédiée à l’Intelligence Artificielle Générative, avec une Rencontre Pédagogique « L’IA Générative et l’open source au service de l’industrie, de l’ingénierie à la maintenance » qui s’est tenue sur Teams, le 24 avril dernier.

La commission nouvellement créée en partenariat avec IBM est représentée en 2024 par Serge Bonnaud, CTO IBM Technology, Secteur Industriel, qui a auparavant animé la commission Industrie 4.0 de 2017 à 2021. Afin de lancer cette nouvelle commission, l’AFNET et IBM ont propos& une première Rencontre Pédagogique afin de débattre dans un format table ronde de la valeur de l’IA Générative pour l’ingénierie, la conception et la maintenance.

Comprendre l’IA Générative, par la pédagogie et le retour d’expérience

Initiées en 2022, les Rencontres Pédagogiques de l’AFNeT ont pour objectif d’accroître le niveau de connaissance et de compétence des entreprises et des professionnels autour de sujets d’avenir pour l’industrie.

L’esprit de ce premier webinaire était donc centré sur la pédagogie, le retour d’expérience et le partage des bonnes pratiques du domaine.

A cette occasion l’AFNET et IBM ont regroupé plusieurs intervenants :

Au programme : tour d’horizon, cas d’usage, interaction 

Pour cette première rencontre, voici les questions qui ont été abordées :

IA Générative :

  • Quel est l’apport de l’open-source ? Comment partager des modèles de façon collaborative en suivant les évolutions des communautés ? Comme accéder aux modèles pré-entraînés Comment contrôler le cycle de vie des modèles, développer et entraîner de nouveaux modèles.
  • Quels sont ses principes ? Pourquoi a-t-elle émergé ? Quels sont les différences avec le Machine Learning et le Deep Learning ? Que peut-on en attendre en termes de valeur pour les clients industriels ? Quelle architecture de plate-forme ?
  • Comment aller au-delà des modèles et appréhender tous les progrès presque quotidiens en matière de modèles qu’ils soient de Fondation ou de LLM » ? Larges, petits, généralistes, spécialisés ? Quels critères pour la gouvernance des modèles ? A-t-on besoin d’une plate-forme Datalakehouse en plus ? Comment gérer les biais, l’explicabilité, la transparence des modèles, sans oublier la qualité et la maitrise des coûts pour l’entrainement et l’inférence ?

Les débats ont été soutenus par un parcours de quelques cas d’usage et exemples en cours de réflexion ou d’implémentation :

  • Cartographie des cas d’usage et état de l’art pour le secteur industriel, la fabrication, la maintenance et l’ingénierie.
  • Thèmes MBSE (Model-Based System Engineering) : Gestion des exigences, conformités réglementaires, génération de résumé, analyse des liens de traçabilité.
  • Thème Maintenance : interrogation du plan de maintenance d’un avion par un assistant conversationnel intelligent, technicien augmenté (procédures de troubleshooting) …
  • Thème Jumeau Numérique Enrichi : Maintenance en Condition Opérationnelle (Exemple du Vertiport avec 3DExperience Platform de Dassault Systèmes et usage du NLP).

Cet événement est une nouvelle pierre ajoutée à l’édifice de nos travaux pour faciliter la fertilisation croisée cross-industrielle, pour une industrie compétitive, souveraine et d’avenir.

Le replay est disponible pour nos adhérents.

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