IA vs. Analyse prédictive Une analyse complète

AI vs. Predictive Analysis A comprehensive analysis.

L’Intelligence Artificielle (IA) et l’Analyse Prédictive remodelent la façon dont toutes les entreprises fonctionnent. Dans cet article, nous nous concentrerons sur les applications de l’IA et de l’Analyse Prédictive dans le domaine de l’ingénierie. Nous commencerons par le concept général de l’Intelligence Artificielle (IA). Nous approfondirons ensuite les détails de l’Analyse Prédictive appliquée à l’ingénierie.

Nous donnerons des détails sur les approches de l’Intelligence Artificielle telles que l’Apprentissage Automatique et le Deep Learning. Les principales différences seront mises en évidence. À la fin de l’article, vous comprendrez comment la technologie innovante du Deep Learning exploite les données historiques et prévoit avec précision les résultats des tests expérimentaux ou de la simulation 3D (CAE) longs et coûteux.

Différentes Stratégies d’Analyse

Il existe de nombreux types de stratégies d’analyse : descriptives, diagnostiques et prédictives. Quelles sont les principales différences?

• Que se passe-t-il si vous exécutez un modèle de transformer avec un réseau neuronal optique ?
• Cet outil d’IA explique comment l’IA voit les images et pourquoi elle pourrait confondre un astronaute avec une pelle.
• Qu’est-ce qu’un circuit intégré programmable sur le terrain (FPGA) FPGA vs GPU pour l’intelligence artificielle (IA)

Les analyses descriptives et diagnostiques ont des objectifs différents. L’analyse descriptive consiste à résumer et à interpréter les données historiques afin de fournir des informations sur ce qui s’est passé. L’analyse diagnostique va plus loin en analysant les données pour comprendre pourquoi certains événements se sont produits et identifier les relations de cause à effet.

L’analyse prédictive en ingénierie se concentre plutôt sur la prédiction des résultats futurs d’événements dans la conception de produits ou la fabrication, tels que la prédiction des performances d’un nouveau produit avant de le tester en laboratoire ou l’identification de pannes de machines et des besoins en maintenance avant que l’événement ne se produise.

L’analyse prédictive nous amène à un quatrième type d’analyse intéressant pour les ingénieurs : l’analyse prescriptive, qui consiste à recommander des actions pour optimiser les résultats.

IA et Humains – Concurrence ou Collaboration?

L’IA remplacera-t-elle les ingénieurs?

Non, elle leur donnera plutôt plus de pouvoir pour prendre des décisions ou influencer des décisions et utiliser de manière plus intelligente le fil numérique avec une augmentation de l’interaction humaine dans la conception de produits et la maintenance prédictive. L’IA agit comme un outil puissant, augmentant les capacités des ingénieurs et leur fournissant des informations exploitables pour améliorer leurs processus de prise de décision.

Intelligence Artificielle et Analyse Prédictive

L’Intelligence Artificielle est un domaine qui englobe le développement de machines intelligentes capables de simuler l’intelligence humaine et d’accomplir des tâches qui nécessitent généralement une cognition humaine. L’Analyse Prédictive repose plus spécifiquement sur l’utilisation de données, d’algorithmes statistiques et de techniques d’apprentissage automatique pour prévoir les résultats futurs en se basant sur des données historiques et en temps réel. Cette branche de l’analyse utilise les modèles prédictifs construits à partir de divers algorithmes d’apprentissage automatique pour fournir des informations sur les scénarios futurs.

Aperçu de l’IA et de l’Analyse Prédictive

L’Intelligence Artificielle (IA), dans son sens le plus large, désigne le développement de machines intelligentes capables de simuler l’intelligence humaine et d’accomplir des tâches qui nécessitent généralement une cognition humaine. L’Intelligence Artificielle englobe un large éventail de techniques et d’algorithmes conçus pour permettre aux machines d’apprendre, de raisonner et de prendre des décisions de manière autonome.

Les systèmes d’Intelligence Artificielle peuvent traiter et analyser de vastes quantités de données, identifier des modèles et générer des informations qui guident la prise de décision et l’automatisation.

En revanche, l’Analyse Prédictive se concentre spécifiquement sur les techniques qui prévoient avec précision les résultats futurs. Contrairement aux autres technologies d’intelligence d’affaires, l’analyse prédictive est orientée vers l’avenir, utilisant des événements passés (extraits et ordonnés avec l’extraction de données) pour anticiper l’avenir (être prédictif) ou même le remodeler (être prescriptif).

Analyse Prédictive Avant l’IA : Simulation 3D Traditionnelle (CAE)

Avant l’avènement de l’IA, depuis les années 90, les ingénieurs pouvaient fournir des outils d’analyse prédictive qui englobaient leurs connaissances du monde avec des modèles statistiques ou basés sur la physique.

À titre d’exemple de flux de travail traditionnel de modélisation prédictive, les ingénieurs pouvaient prédire les performances aérodynamiques d’une voiture en se basant sur sa géométrie (CAO = Conception Assistée par Ordinateur) sans construire la voiture et la tester en soufflerie. Même si l’aérodynamique est régie par des équations physiques telles que les équations de Navier-Stokes, les algorithmes complexes de l’analyse prédictive en ingénierie nécessitent un investissement en matériel avec un calcul parallèle afin de fournir des réponses dans des délais raisonnables (quelques jours ou heures).

Analyse Prédictive avec l’IA : Simulation 3D (NCS)

Depuis 2018, Neural Concept utilise le Deep Learning pour fournir une approche alternative à la CAE en apprenant à construire ses propres modèles prédictifs grâce à l’extraction de données passées de la CAE.

L’analyse prédictive robuste repose sur l’utilisation exhaustive de données CAE et CAD historiques et en temps réel, ainsi que sur des algorithmes d’analyse de données propriétaires et des techniques d’apprentissage automatique, pour produire des technologies de prévision avancées afin de soutenir les analystes humains.

Le nouveau flux de travail d’analyse prédictive basé sur l’IA ressemble, à première vue, beaucoup à CAE puisque l’entrée est toujours une forme de conception (une entrée CAD), mais il existe trois principales différences:

• le résultat de l’analyse prédictive est donné en une fraction de seconde au lieu de plusieurs heures
• tous les algorithmes complexes de CAE pour les solutions numériques sont remplacés par un réseau neuronal
• l’utilisation de l’outil logiciel ne nécessite aucune compétence spécifique car l’apprentissage profond fournit un modèle prédictif pratique qui ne nécessite que la capacité de fournir de nouvelles données d’entrée

Les ingénieurs d’application impliqués dans les opérations de conception de produits n’ont pas besoin de devenir des experts en IA préoccupés par l’analyse de données.

La phase préparatoire peut être gérée de manière flexible par des ressources internes ou externes ayant une expertise en sciences des données, telles que l’équipe Neural Concept.

La majorité des ingénieurs d’une entreprise (à droite) peuvent accéder à des outils prédictifs en temps réel sans avoir besoin de devenir des experts (à gauche)

Le travail d’un analyste de données

Dans le domaine de l’analyse prédictive, les analystes de données jouent un rôle crucial dans la découverte d’informations précieuses à partir des données.

Les analystes de données capturent les tendances et les modèles historiques, qui servent de base à la modélisation prédictive. Une fois les données préparées, les scientifiques des données utilisent une gamme de techniques statistiques et d’algorithmes pour interroger les données et découvrir les tendances; une fois les tendances identifiées, ils peuvent les incorporer dans une machine d’analyse prédictive. En d’autres termes, un analyste de données applique des techniques de modélisation prédictive pour construire des modèles capables de prédire les résultats futurs en fonction des données historiques.

Apprentissage automatique et apprentissage profond

L’apprentissage automatique (ML) et l’apprentissage profond (DL) sont deux branches clés de l’IA qui sont essentielles dans l’analyse prédictive.

• L’apprentissage automatique se réfère au développement d’algorithmes qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans programmation explicite.
• L’apprentissage profond, quant à lui, est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui se concentre sur l’entraînement de réseaux neuronaux profonds pour imiter le fonctionnement du cerveau humain, leur permettant de traiter des données complexes et non structurées avec une précision remarquable.

Apprentissage automatique – Détails

Le domaine de l’apprentissage automatique est vaste. L’apprentissage automatique englobe un large éventail d’algorithmes, y compris l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être appliqués à diverses tâches, telles que la classification, la régression et le regroupement.

Les exigences et les sources de données sont des considérations cruciales en apprentissage automatique. Des données de haute qualité sont essentielles pour entraîner efficacement les modèles d’apprentissage automatique. Les scientifiques des données identifient et rassemblent des données pertinentes provenant de différentes sources, telles que des bases de données ou du web scraping.

Apprentissage profond – Détails

L’avantage de l’apprentissage profond réside dans sa capacité à apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques à partir de données brutes. L’apprentissage profond est basé sur des réseaux neuronaux profonds composés de multiples couches de nœuds interconnectés qui traitent les données.

Ces modèles d’apprentissage profond excellent dans le traitement de types de données complexes, tels que les images ou le texte, et c’est pourquoi l’apprentissage profond a dépassé les approches traditionnelles d’apprentissage automatique dans des tâches telles que la reconnaissance d’image ou le traitement du langage naturel.

Déploiement d’une solution d’analyse prédictive avec l’IA

Neural Concept a collaboré avec Airbus pour générer des solutions de conception innovantes pour un large éventail de défis aéronautiques et de défense dans des domaines tels que la dynamique des fluides, l’ingénierie des structures et l’électromagnétisme.

L’intégration de l’IA a eu un impact significatif sur l’analyse prédictive, par exemple le champ de pression sur les surfaces externes des avions. Avec les méthodes traditionnelles de CAE, ce processus prenait environ une heure. Cependant, avec la mise en œuvre de l’apprentissage automatique, le temps a été réduit à 30 millisecondes remarquables. Cela signifie une accélération de l’analyse prédictive de plus de 10 000 fois.

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Cette accélération permet aux équipes de conception de produits d’avoir 10 000 variations de conception supplémentaires dans un laps de temps donné.

Analyse prédictive – Cas d’utilisation

Dans une application d’échangeur de chaleur, le modèle d’IA NCS démontre des capacités de prévision précises pour l’efficacité globale, la température et la chute de pression aux sorties du système. Cela a validé les analyses prédictives et a permis aux ingénieurs d’explorer de nouveaux designs d’échangeurs de chaleur, en itérant entre différentes géométries et topologies.

De plus, l’utilisation de la bibliothèque d’algorithmes d’optimisation NCS améliore encore la configuration de l’échangeur de chaleur grâce à une conception générative. Cette intégration prédictive-prescriptive a entraîné des améliorations significatives dans la conception finale grâce à des techniques de morphing géométrique.

Configuration optimisée de l’échangeur de chaleur avec le NCS (Neural Concept Shape).

Résumé

En conclusion, l’intelligence artificielle (IA) et l’analyse prédictive transforment les entreprises, notamment dans le domaine de l’ingénierie. L’IA, qui englobe des techniques telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, utilise des données historiques pour prévoir avec précision les résultats, réduisant ainsi la nécessité de tests expérimentaux coûteux ou de simulations.

L’analyse prédictive se concentre sur la prédiction précise des résultats futurs basée sur des données, et les ingénieurs bénéficient également d’une approche préscriptive, qui recommande des actions pour l’optimisation.

L’intégration de l’IA dans l’analyse prédictive a révolutionné le processus d’ingénierie, fournissant des résultats plus rapides et des conceptions plus efficaces grâce à des techniques telles que la conception générative.

De nouvelles possibilités pour les ingénieurs

Les avancées présentées ouvrent de nouvelles possibilités pour les ingénieurs.

Sans avoir besoin de suivre des cours de Python ou de sciences des données du jour au lendemain, n’importe quel ingénieur peut améliorer son influence sur le processus de prise de décision et obtenir des résultats supérieurs dans tous les domaines de la conception de produits, devenant ainsi un “héros de l’entreprise” !

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