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L'ingénierie Collaborative à base d'Intelligence Augmentée

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Que peut apporter l'intelligence Augmentée et l'Intelligence Artificielle à la conception collaborative ? Apport à l'Ingénierie Système via les data sciences

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L'ingénierie Collaborative à base d'Intelligence Augmentée

  1. 1. Journée Thématique “IS et Ingénierie Collaborative” « L’ingénierie collaborative à base d’Intelligence Augmentée, quelles perspectives pour la  conception de systèmes complexes ? » Le 25/09/2018 Vincent HOLLEY, CEOs.
  2. 2. 2 Doctorat en ingénierie de la conception (Thèse sur l’ingénierie collaborative) 10 ans de conseil en IS : de challenge, et de défi Des lectures passionnantes m’ont pousser à associer l’IS et l’IA au sens large pour résoudre les défis émergeants Dr. Ing. Vincent HOLLEY 2 JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  3. 3. 3 Un exemple de conception collaborative complexe : le cas du chasseur F35 JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  4. 4. 4 COMMENT CASSER LE « PLAFOND DE VERRE » DE LA CONCEPTION COLLABORATIVE ? JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  5. 5. 5 RAPPEL DE QUELQUES ÉLÉMENTS CLÉS DE LA CONCEPTION  COLLABORATIVE JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  6. 6. 6 La conception collaborative multidisciplinaire JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  7. 7. 7 Une vision « Set Based » de la conception collaborative JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  8. 8. 8 Conception collaborative en phase d’architecture JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  9. 9. 9 AVANT D’INTRODUIRE L’INTELLIGENCE AUGMENTÉE, QUELQUES NOTIONS SUR L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  10. 10. 10 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ? (TRÈS VULGARISÉE) JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  11. 11. 11 Voici « neurone artificiel » JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018 Paramètres Réponse
  12. 12. 12 Neurone artificiel dans son environnement JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  13. 13. 13 Quelles sont les limites à l’IA tel que nous la connaissons aujourd’hui ?  Une base de données est inhérente au concept d’apprentissage  Il faut faire nos propres réseaux de neurones (problème dépendant)  La précision !  On ne sait pas comment il réfléchi... JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  14. 14. 14 POURTANT ON AIMERAIT TIRER LE MEILLEUR PARTI DE L’ASSOCIATION DE L’HOMME ET DE L’ORDINATEUR. JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018 Kasparov
  15. 15. 15 INTELLIGENCE AUGMENTEE = INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR L’INGÉNIERIE JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  16. 16. 16 Différence fondamentale entre ces deux formes d’IA  Dans l’Intelligence Augmentée, on va « forcer » des schémas prédéfinis de raisonnement des réseaux de neurones, en se basant sur :  les connaissances métiers,  le savoir-faire multi-métiers,  des analyses de corrélation, des simulations multi-physiques… JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  17. 17. 17 Un exemple martien… outillé par Geeglee JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  18. 18. 18 Un exemple martien… le « Rotor » (vision métier) JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  19. 19. 19 Un exemple martien… collaboration multi-métiers (vue multi-physique)  Cas #1 : on sait expliciter les règles multi-métiers  In order to compute the autonomy at empty weight, we need:  Induced power at empty weight (W) : With T=Drone empty mass (kg) * g (m/s2) A=Total Rotor disk area (m2)  Mechanical power required to the motors (total for all the motors) at empty weight (W) : = Induced power at empty weight (W) /(Rotor efficiency*Transmission efficiency)  Battery electrical power requirement at empty weight (W) : = Mechanical power required to the motors at empty weight (W) / Motor efficiency JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  20. 20. 20 Un exemple martien… collaboration multi-métiers (vue multi-physique)  Cas #2 : on sait expliciter des liens « potentiels » On test avec des données issues de REX ou de simulations JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  21. 21. 21 Résultat d’un réseau de neurones en intelligence augmentée JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  22. 22. 22 Résultat d’un réseau de neurones en intelligence augmentée JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  23. 23. 23 Finalement : l’Engineering Intelligence JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  24. 24. 24 Avec un Design Space « complet », on obtient une « war room » collaborative JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018 Discipline #1 Discipline #2 Propagation en temps réel (impact d’une discipline sur les autres)
  25. 25. 25 Conclusion JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  26. 26. 26 Quelles vertus pour la conception collaborative ?  On gère la complexité intrinsèque aux disciplines (multiples performances corrélées au delà des disciplines)  On supporte l’explicitation de phénomènes complexes multi-métiers et multi-performances  On obtient un outil de dialogue entre les disciplines  À l’aube du « System Engineer Data Scientist » ? JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018
  27. 27. 27 Un potentiel pour la conception collaborative, bien au- delà des disciplines JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018 Sans Intelligence Augmentée Avec Intelligence Augmentée
  28. 28. 28 Quelles vertus pour la conception collaborative ? JT « IS & Ingénierie collaborative »25/09/2018

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