Le Groupe Analyse de Données HE-Arc utilise les dernières techniques d’IA pour répondre aux problématiques des industries

La HE-Arc Ingénierie met à disposition des entreprises ses savoir-faire organisés en 11 groupes de compétences. Ces compétences sont activées en fonction des besoins de ses clients et s’organisent autour des projets. Elles sont complétées par des infrastructures et des équipements à la pointe des technologies. Nous avons rencontré le responsable du Groupe Analyse de Données basé au Parc technologique de St-Imier : le Prof. Dr. Hatem Ghorbel, qui gère une équipe de 4 professeurs, 2 adjoints, 6 assistants recherche, 1 doctorant et 1 stagiaire. Le Groupe est spécialisé dans l’analyse des données textuelles et numériques provenant du web ou de divers dispositifs technologiques. Ils développent des solutions innovantes répondant aux problématiques du stockage, de l’analyse, de la prédiction et de l’exploitation de ces données.

En tant que groupe de recherche, leur mission principale n’est pas de développer des produits finaux mais de faire le transfert de la technologie, ce qu’on appelle « enabling science » avec des applications concrètes. Le Groupe se focalise sur le développement d’algorithmes performants et de systèmes intelligents de traitement de données appliqués à l’industrie et la société en général ; les domaines d’application sont très larges.

Compétences clés

L’équipe utilise les dernières techniques d’intelligence artificielle appliquée, pour trois domaines principaux :

• Analyse textuelle ou « Text Mining » : il s’agit du traitement de données textuelles non structurées extraites du web ou des documents numériques, en appliquant les techniques de classification et les modèles linguistiques. Ce travail permet d’ajouter de la valeur à ces textes, découvrir et extraire des connaissances, faire de la recherche d’information ou classifier des documents.
• Machine Learning : créer de la valeur en donnant du sens à de grands volumes de données. Le but est de rendre les systèmes de planification et de prédiction intelligents dans l’industrie et la société ou d’appuyer les décideurs avec des rationnelles fondées.
• Analyse de données structurées ou « Process Mining » qui aide les entreprises à comprendre et gérer leur workflow. Le but étant d’améliorer les processus réels et aider à la décision en prédisant des événements ou faire de la recommandation à partir d’un ensemble de données passées.

Success stories

Financé principalement par Innosuisse, le groupe de recherche appliquée travaille sur des projets d’innovation en collaboration avec des industriels qui souhaitent améliorer leurs produits ou être plus compétents sur le marché.  Au total, le Groupe travaille actuellement sur 10-15 projets, dont 2 gros projets Innosuisse qui durent entre 18 et 24 mois. Dr Hatem Ghorbel nous partage ci-dessous les projets phares aboutis :

• Projet en partenariat avec la société Ascomp GMBH à Zurich, spécialisée dans le développement d’outils de simulation de mécanique de fluide. Ils commercialisent l’outil « TransAT » très difficile d’utilisation avec une centaine de paramètres à régler. Ils ont fait appel au Groupe Analyse de Données afin d’ajouter à cet outil une couche intelligente basée sur le Machine Learning, et permettre à un novice de l’utiliser. Le Groupe a développé un algorithme qui apprend du comportement des experts en analysant l’historique de simulations, qui en extrait les connaissances et les applique dans des nouveaux cas d’application. Ce produit a permis de résoudre des simulations qui n’ont pas pu être résolues par les experts, dépassant ainsi leur performance, et surtout de gagner du temps dans la configuration des simulations.
• Projet de recherche HES-SO d’analyse de données textuelles sur des médicaments. L’objectif étant de chercher les interactions et associations entre le type de médicament et son impact sur les molécules et la guérison de maladies, en utilisant le Deep Learning.
• Projet de classification du vin avec l’école de Changins à Nyon et la COOP à partir d’une analyse sensorielle. Les commentaires des experts et des consommateurs pour décrire un vin sont définis « positifs » ou « négatifs » au moyen de l’analyse des sentiments. Le Machine Learning permet ensuite de donner des labels et de décrire les vins de façon automatique.

Projets en développement

• Projet en cours dans l’Industrie 4.0 de maintenance prédictive, en collaboration avec ARCM. La récolte massive des données des machines-outils connectées permet de suivre leurs tendances et détecter d’éventuels « patterns » d’anomalies. Les corrélations observées entre les pannes et les symptômes vont être reproduites dans le futur pour effectuer de la maintenance prédictive. La prédiction permet d’éviter les arrêts non planifiés qui sont coûteux ainsi que les coûts supplémentaires de la maintenance préventive.
• Projet en fin de développement avec Hguitare, une entreprise lausannoise d’apprentissage en ligne de la guitare, pour créer un professeur virtuel. L’apprenant pourra jouer avec un programme qui écoute la performance, détecte les notes jouées, les compare avec une référence, les évalue et donne des exercices personnalisés pour s’améliorer. Le challenge de ce projet réside notamment dans la reconnaissance des notes, que le Groupe de compétences a surmonté en utilisant les derniers algorithmes de Machine Learning et de réseaux de neurones.
• Projet en cours avec Heraeus Materials SA pour résoudre un problème de workflow dans leur Département commercial et fabrication. L’entreprise a observé un problème au niveau de la gestion du workflow entre le lancement des commandes et la fabrication et livraison. La technique du Process Mining a permis d’analyser 10 ans de leur workflow pour repérer les taches qui prennent le plus de temps, qui ont des loops d’inefficacité et répétitions inutiles. Une fois les problèmes dans le processus de fabrication diagnostiqués, l’analyse de données structurées permet de voir pourquoi ça ne marche pas, proposer des solutions, prédire et lisser la charge de travail du groupe pour une optimisation maximale, du lancement de la commande jusqu’à la livraison.
• Le Groupe vient de décrocher un projet européen de 3 ans dans le domaine de l’industrie 4.0. avec six autres partenaires européens, dont Dr Ghorbel est le coordinateur. Le projet s’intitule « social network of machines » dont le but est de créer un environnement de communication collaboratif et intelligent entre les machines, comme celui des réseaux sociaux humains. Le but est de rendre les machines des agents autonomes qui coopèrent ensemble pour un meilleur rendement dans la réalisation de leurs tâches.

Des solutions transposables à d’autres projets

Les dernières technologies de Data Mining et réseaux de neurone donnent de meilleurs résultats que les approches classiques des statistiques. C’est ce que prouvent les nombreux projets menés par Dr Ghorbel et son Groupe de compétences. Même si ces projets résolvent des problèmes spécifiques à des entreprises, les algorithmes développés ne sont pas brevetés, donc les solutions peuvent être transposés vers d’autres projets.