L’actualité du jour apporte un éclairage intéressant sur l’évolution du domaine.
Apprendre à l’IA à fonctionner avec les turbines
Alors que les entreprises du domaine de l’énergie intègrent de plus en plus l’IA dans leurs opérations industrielles, la réussite dépend de plus en plus de la gouvernance, de la fiabilité des données et de systèmes conçus pour renforcer l’expertise humaine, explique Andrew Melouney, vice-président chargé du numérique chez Woodside Energy.
D’un autre côté, si l’intelligence artificielle a peut-être captivé l’imagination du grand public grâce aux chatbots et aux générateurs d’images, certains de ses cas d’utilisation les plus déterminants se développent bien loin des outils destinés aux consommateurs. Dans les secteurs où les infrastructures physiques, la continuité opérationnelle et la sécurité sont primordiales, l’IA devient un pilier essentiel du fonctionnement. Avec ses vastes réseaux industriels et son flux constant de données opérationnelles, le secteur de l’énergie donne un aperçu de ce à quoi cet avenir pourrait ressembler.
Autre élément, chez Woodside Energy, l’adoption de l’IA n’a pas commencé par les modèles génératifs ni par les copilotes d’entreprise. L’entreprise a consacré des années à mettre au point des outils d’analyse prédictive, des systèmes d’optimisation et des outils d’apprentissage automatique dans les domaines de l’exploration, du forage, de la maintenance et de l’exploitation des usines. « Nous avons toujours disposé de très grands volumes de données opérationnelles provenant des équipements, des usines et des actifs que nous exploitons », explique Andrew Melouney, vice-président chargé du numérique au sein de l’entreprise. « Ces informations nous ont permis de définir des cas d’utilisation très clairs et à forte valeur ajoutée. »
Cet investissement à long terme dans les infrastructures et la gouvernance autorise aujourd’hui une évolution plus générale vers des systèmes d’IA autonomes capables de prendre en charge des flux de travail industriels complexes. Plutôt que de remplacer les opérateurs humains, Woodside conçoit des systèmes d’IA destinés à renforcer l’expertise dans des environnements à haut risque. Un excellent exemple en est son « Startup Advisor », un copilote basé sur l’IA qui aide les opérateurs à gérer le processus complexe de mise en service des usines de gaz naturel liquéfié (GNL). « Nous nous demandons vraiment comment cet outil peut aider les membres de l’organisation en leur donnant les moyens de prendre de meilleures décisions, et de les prendre plus sans tarder », explique Melouney.
Fait intéressant, l’approche de l’entreprise reflète une évolution plus large qui s’opère dans le domaine de l’IA industrielle : on passe d’expériences isolées à des systèmes à l’échelle de l’entreprise, reposant sur des plateformes standardisées, des données gérées et des modèles de déploiement reproductibles. Selon Melouney, cette transition oblige les organisations à repenser à la fois leurs infrastructures technologiques et la manière dont le travail est effectué. « Il ne s’agit pas simplement d’ajouter l’IA à un processus existant », explique-t-il. « Nous réfléchissons en profondeur à la manière dont ce travail doit être repensé. »
La devise de Melouney est désormais : « Voir grand, créer des prototypes à petite échelle et se développer rapidement. »
À mesure que les systèmes d’IA gagnent en autonomie et en interconnexion, les entreprises les mieux placées pour réussir pourraient bien être celles qui ont passé des années à poser les bases opérationnelles nécessaires, loin de l’engouement médiatique.
« Notre ambition est vraiment de créer une entreprise autonome, au sein de laquelle nos agents disposent d’une réelle autonomie et sont capables d’interagir en profondeur avec nos flux de travail principaux », explique Melouney.
Cette nouvelle étape pose plusieurs questions qui restent ouvertes.
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Article original publié par MIT Technology Review : MIT Technology Review