ASSISTANT : l’apprentissage automatique au service de la prise de décision industrielle

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Dans une usine, la technologie ne sert pas qu’à la production, elle peut en effet se révéler un atout précieux dans la prise de décision. Le logiciel ASSISTANT construit des jumeaux virtuels d’une entreprise, grâce à l’apprentissage automatique, afin d’optimiser chaque étape de la conception d’un produit manufacturé et de son système de production. Élaboré à l’école d’ingénieurs IMT Atlantique et au laboratoire LS2N, soutenu par le programme Horizon 2020 à hauteur de six millions d’euros, ASSISTANT va être testé dans trois contextes industriels différents.

L’usine du futur évoque des images de robots de pointe, travaillant en synergie et en toute sécurité avec des humains. Les dernières technologies peuvent néanmoins aussi participer à l’organisation des entreprises. Le projet ASSISTANT fournira ainsi un logiciel, et ses modules complémentaires, capable d’optimiser chaque étape d’une production industrielle et d’aider à la prise de décisions. Un kick off meeting est prévu les 17 et 18 novembre 2020 pour son lancement officiel.

« Nous allons concevoir un assistant global, qui intervient sur tout le cycle de vie du système, explique Alexandre Dolgui, professeur à l’IMT Atlantique et membre du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N - CNRS/École Centrale de Nantes/Université de Nantes/IMT Atlantique). Choix du process et de l’équipement, planification des ressources et des volumes produits, coordination des machines, etc. Les décideurs sont conseillés à chaque étape et en temps réel. »

Une approche qui a apporté beaucoup d’attention à ASSISTANT. Il fait en effet partie des huit projets retenus, parmi près de quatre-vingts autres, pour l’appel AI for manufacturing du programme Horizon 2020 de la Commission européenne. Un succès qui lui a valu d’être financé à hauteur de six millions d’euros sur trois ans.

ASSISTANT n’est pas une simple simulation, elle apprend et s’enrichit d’elle-même tout en restant connectée à l’utilisateur.

Pour fonctionner, ASSISTANT récupère des données récoltées par des capteurs industriels et l’entreprise en général. Il va alors plus loin qu’une analyse statistique, il construit des modèles grâce à de l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique. ASSISTANT façonne ainsi quatre jumeaux numériques de l’usine, qui génèrent leurs propres données et permettent au programme de tester en temps réel chacune de ses hypothèses. Sans attendre la fin du processus, l’utilisateur peut changer certains paramètres et filtrer des données, afin d’ajouter sa vision et ses préférences.

« Notre logiciel est accompagné de modules spécifiques en fonction des différents contextes industriels, poursuit Alexandre Dolgui. Après une phase d’apprentissage autonome, ASSISTANT s’adapte tout seul aux changements de production en puisant dans les données disponibles, sans qu’un développeur n’ait besoin d’intervenir. » Ensuite, le logiciel aide à une prise de décision efficace et durable en dépit des sources d’incertitudes qui peuvent apparaître.

Pour illustrer cette flexibilité, ASSISTANT sera testé dans trois contextes différents : un atelier d’assemblage automobile de chez PSA, l’entreprise de fabrication d’appareils d’air comprimé Atlas Copco, ainsi qu’un site de manufacture de turbines à gaz appartenant à Siemens. L’occasion de vérifier sur le terrain la solidité des travaux académiques en génie industriel et logiciel, ainsi qu’en mécanique et en optimisation, qui ont donné naissance à ASSISTANT.

Au total, onze partenaires académiques et industriels sont impliqués. En plus d’IMT Atlantique, on retrouve l’University college de Cork (Irlande), l’université de Patras (Grèce), Flanders Make (Belgique), l’université technique de Munich (Allemagne), Biti Innovations AB (Suède), SIEMENS AG (Allemagne), INTRASOFT International (Luxembourg), Atlas Copco (Belgique), SIEMENS Energy (Allemagne) et le groupe PSA (France). Une belle coopération européenne afin qu’émerge l’assistant idéal de l’usine du futur.

Contact

Alexandre Dolgui
Professeur à l’IMT Atlantique, membre du LS2N