Dans un paysage tentaculaire d'un parc éolien, comment peut-on rester au top des performances de chaque éolienne ?
C'est une question commerciale qui tourmente toutes les entreprises énergétiques à la pointe de la transition énergétique.
Pour les entreprises énergétiques dont les actifs sont en exploitation, le plus grand défi consiste à éviter les sous-performances des machines et les éventuels temps d'arrêt.
Alors que les sociétés énergétiques étaient aux prises avec ce défi, IA de la jungle, une IA néerlando-portugaise scaleup, construisait une technologie qui améliorait la performance opérationnelle de ces actifs à forte intensité de capital.
Fondée en 2017, Jungle AI a vu que les machines industrielles devenaient de plus en plus complexes mais que la technologie pour les faire fonctionner et les comprendre n'a pas suivi.
Les co-fondateurs ont observé que l'écart entre la compréhension humaine de la technologie et le processus de plus en plus complexe entraînait des machines qui ne fonctionnaient pas à leur pleine capacité.
Un défi de données
Chaque entreprise et chaque industrie est confrontée à un défi lié aux données où il existe toujours un écart entre ce que les entreprises font de leurs données et ce qui est réellement possible.
Pour les co-fondateurs de Jungle AI, le défi dans l'industrie de l'énergie était essentiellement un défi de données et un défi qu'ils voyaient possible de relever avec la technologie d'analyse de données.
"Bien que ce problème existe dans presque tous les secteurs, Jungle AI se concentre sur ceux qui sont essentiels pour un avenir durable", déclare Silvio Rodrigues, co-fondateur et directeur de l'innovation de Jungle AI.
Il dit que de nombreuses industries sont confrontées à des défis importants en matière de données en raison de la complexité de leur environnement de données.
Étant donné que les machines modernes sont devenues de plus en plus sophistiquées, Rodrigues dit qu'elles sont également beaucoup plus difficiles à comprendre en raison du plus grand nombre de capteurs, de l'interaction entre les composants et d'une résolution de données plus élevée.
Cela empêche les entreprises d'effectuer une surveillance adéquate et des analyses avancées. En conséquence, les machines sous-performent ou sont laissées inactives, ce qui laisse beaucoup de valeur sur la table.
Pour surmonter ce défi des données, Rodrigues affirme qu'il existe un besoin d'expertise spécialisée et de solutions technologiques avancées qui assurent «la collecte, le traitement et l'analyse des données».
Le défi des données rencontre la solution d'IA
L'IA est apparemment partout. Qu'il s'agisse de nous aider à accéder facilement à nos applications les plus utilisées ou au stationnement intelligent, l'IA entraîne un grand changement.
Il ne devrait donc pas venir comme une surprise que c'est un AI solution qui aide à surmonter le défi des données auquel sont confrontés les industries disposant d'actifs tels que les éoliennes.
La solution construite par Jungle AI utilise des modèles d'apprentissage en profondeur basés sur l'architecture du transformateur pour apprendre comment les machines doivent se comporter dans toutes les circonstances imaginables.
Rodrigues déclare : "Ce comportement normal crée une base de référence indispensable que les opérateurs utilisent pour évaluer le comportement réel de leurs machines."
Une fois la ligne de base établie, les clients de Jungle AI peuvent surveiller les performances et la santé de leurs machines en temps réel sur un outil Web appelé Canopy.
Le hollandais-portugais scaleup ne s'arrête pas là. Il fournit également un accès à ses modèles via une API aux clients qui cherchent à modéliser ses résultats dans leur flux de travail existant.
Il a également une team de scientifiques des données qui travaillent avec les clients pour les aider à mieux comprendre leurs actifs et à résoudre les problèmes critiques.
Pour le profane, Jungle AI fournit aux entreprises une maintenance prédictive qui réduit les temps d'arrêt et les coûts de maintenance.
Ses modèles d'intelligence artificielle fonctionnent en temps réel pour prédire les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent en aidant les clients à prévoir les pannes de boîte de vitesses ou de roulement d'éolienne des semaines ou des mois avant que tout autre système ne les détecte.
« Cela a permis à notre client de commander des pièces de rechange et de planifier la réparation sans avoir à mettre l'éolienne hors service en cas de vent fort », explique Silvio.
Leurs modèles identifient, classent et quantifient également les sous-performances des parcs éoliens et solaires du monde entier.
Défi de sensibilisation à l'IA
Depuis le lancement du GPT-3 d'OpenAI, on a beaucoup parlé de l'IA générative, mais cela ne parvient pas à souligner l'impact que l'IA a déjà eu dans un certain nombre d'industries.
Silvio affirme que les derniers développements de l'IA, y compris la sortie d'outils d'IA générative, ont conduit à une augmentation de l'attention du grand public sur le monde de l'IA.
Mais il craint que le bavardage continu autour de l'IA générative ne conduise à une vision unilatérale de l'IA.
Comment doit-on alors voir l'IA ? Il dit que l'IA est un sujet vaste et évolutif dont la portée dépend du problème à résoudre.
Pour Jungle AI, le plus grand défi consistait également à sensibiliser les entreprises aux avantages de l'utilisation de l'IA pour optimiser leurs opérations.
"Il était difficile de les convaincre de la valeur de notre solution", ironise Silvio.
Il dit que les données de mauvaise qualité disponibles sur les équipements et les machines ont rendu difficile le développement de modèles prédictifs précis.
"Nous avons dû développer des outils pour intégrer les données de différents systèmes et nous assurer que les données étaient correctement formatées et nettoyées avant de les utiliser dans leurs modèles d'analyse", ajoute-t-il.
Un autre défi, dit-il, consistait à trouver et à embaucher les bons talents dotés des compétences et de l'expertise requises pour créer et déployer des solutions d'IA et de ML dans des environnements industriels.
Au milieu de tout le battage médiatique autour de l'IA générative et de son impact possible sur jobs, le manque de talent ou de conscience est probablement laissé de côté.
Mise à l'échelle avec AWS
Comme beaucoup d'IA naissantes scaleups, Jungle AI s'appuie également sur Amazon Web Services (AWS) pour construire et déployer sa plateforme rapidement et efficacement.
Selon Silvio, avec AWS, ils ont accès à une infrastructure hautement évolutive qui peut s'adapter à leur clientèle croissante et à la quantité croissante de données qu'ils doivent traiter.
« AWS fournit des fonctionnalités de sécurité robustes et des certifications de conformité, qui sont essentielles pour les entreprises opérant dans des secteurs réglementés », déclare-t-il.
Amazon Web Services a également joué un rôle crucial dans la connexion de Jungle AI avec les principales sociétés énergétiques du monde entier.
Les scaleup fait également partie d'AWS Clean Energy Accelerator, un programme qui vise à accélérer l'adoption et le développement de technologies d'énergie propre par les particuliers et les organisations.
"Ils fournissent du mentorat, de la crédibilité et du réseau", déclare Silvio avant d'ajouter que c'est le coup de pouce dont ils ont besoin pour faire évoluer l'entreprise.
Il note en outre qu'ils ont pu co-innover sur l'amélioration de l'autonomie des utilisateurs avec des mentors et des experts AWS.
Avec Sommet AWS de retour à Amsterdam après une absence de trois ans le 1er juin, le PDG de Jungle AI, Arnoud Kamerbeek, sera là non seulement pour parler des progrès, mais aussi de la façon dont le scaleup va encore accélérer la transition énergétique.
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AI pour de bon
Il n'y a pas de meilleure façon de le dire, mais Jungle AI se démarque vraiment comme une plate-forme qui est le fer de lance de l'idée de l'IA pour de bon.
En tant que technologie transversale, l'IA a été imaginée pour transformer des vies et avec ses outils d'IA, Jungle AI joue un rôle crucial pour rendre possible la transition énergétique.
En prolongeant la durée de vie de des énergies renouvelables sources et en détectant les problèmes de ces actifs avant qu'ils ne surviennent, Jungle AI non seulement protège ces ressources à forte intensité de capital, mais augmente également leur valeur.
En septembre dernier, l'entreprise collectés Un financement de série A de 5 M€ pour accélérer encore cette transformation.
À l'époque, le startup prévu d'embaucher pour 12 nouveaux postes, mais Silvio dit qu'ils n'ont qu'un seul poste ouvert pour un Ingénieur DevOps.
Il y a des entreprises à impact et puis il y a des entreprises à impact social. Jungle AI est clairement dans ce dernier cas où sa valeur commerciale découle de l'impact direct et indirect qu'elle a sur la planète.
Si les actifs d'une entreprise d'énergie renouvelable fonctionnent bien, il y a de fortes chances que les modèles de Jungle AI fonctionnent.
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