Cet article a été rédigé à l’origine par Locana, qui fait maintenant partie de TRC.
Les entreprises peuvent convertir des quantités massives d’images brutes en données utilisables qui alimentent plusieurs systèmes d’entreprise
L’explosion de l’apprentissage automatique pour les entreprises
L’apprentissage automatique (ML), un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, a explosé dans l’utilisation quotidienne à travers les marchés et les zones géographiques. Le marché mondial de l’apprentissage automatique était évalué à 36,73 milliards usd en 2022 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 34,8% de 2023 à 2030.Pourtant, de nombreuses entreprises, en particulier les entreprises à forte intensité d’actifs comme les services publics, ont du mal à voir la valeur qu’il apporte à la gestion des réseaux et à l’optimisation des opérations. En termes simples, ils ne voient pas les cas limites potentiels qui peuvent améliorer les fonctions métier de base. De plus, ils n’ont pas les ressources et les capacités techniques pour construire, former et tester des modèles.
Mais le potentiel existe et est excitant à contempler. La technologie géospatiale moderne combinée à l’apprentissage automatique offre un nouveau niveau d’évolutivité jamais vu auparavant. Il peut supprimer les activités banales et chronophages du personnel tout en générant et en améliorant des quantités massives de données d’infrastructure disponibles pour plusieurs systèmes et utilisations.
Plus précisément, en combinant le ML avec la technologie de vision par ordinateur (CV) et l’intelligence de localisation, les entreprises peuvent automatiser les processus manuels pour détecter, capturer et classer les fonctionnalités des magasins de données brutes massifs, y compris l’imagerie satellite, les caméras de surveillance ou les drones. Ces sources de données peuvent être créées ou améliorées pour être utilisées dans plusieurs systèmes d’entreprise, de l’ERP à la gestion du travail, en passant par la gestion des actifs d’entreprise, les SIG, etc.
Plus de données que d’analystes de données
Aujourd’hui, de plus en plus d’utilitaires lancent des initiatives de transformation numérique, mais beaucoup n’ont pas encore compris comment l’apprentissage automatique peut bénéficier à l’entreprise, en particulier aux opérations et aux processus basés sur les SIG.
Ils ont adopté l’IA pour les applications axées sur le consommateur, y compris les boîtes de discussion. Mais des applications plus substantielles n’ont pas encore été adoptées, bien que la demande soit là. Par exemple, avec la sortie d’Esri ArcGIS Utility Network (UN), vous pouvez retracer votre équipement de transmission à travers vos stations de régulation ou sous-stations jusqu’à votre système de distribution pour la première fois. Avec la capacité de le faire, les organisations se rendent compte que leurs données peuvent manquer de qualité et de détails pour déployer efficacement les puissantes capacités de l’ONU.
Les services publics recueillent constamment des données, qu’il s’agisse d’images de drones, de données de télédétection sur les lignes de transmission ou d’images de vues sur la rue des actifs aériens. Ils collectent souvent des données plus rapidement qu’ils ne peuvent traiter. Il en résulte des données inutilisées pour la gestion des actifs et l’enrichissement de leur base de données SIG existante.
La combinaison du ML et du CV présente une formidable opportunité de tirer parti des données de manière nouvelle et passionnante. Les entreprises peuvent appliquer le ML et le CV pour entraîner des modèles à détecter des objets ou des anomalies dans les images prises. Par exemple, les images prises pour la gestion de la végétation peuvent être utilisées à des fins multiples lorsqu’elles sont combinées avec d’autres ensembles de données existants.
Les défis liés à l’utilisation du RPC basé sur l’emplacement :
- Acquérir l’expertise et l’expérience nécessaires
- Renforcement des capacités combinées de ML et de CV
- Modèles de formation pour les cas d’utilisation commerciale
- Tester et valider minutieusement les modèles et les extrants
- Transformer l’imagerie en intelligence
Technologie d’apprentissage automatique et de vision par ordinateur
ML utilise des algorithmes pour déconstruire et analyser des volumes massifs de données, en tirer des leçons, détecter des modèles et prendre des décisions ou des prédictions basées sur ces modèles. Pour les services publics d’électricité, de gaz et d’eau, le pétrole et le gaz, et d’autres entreprises à forte intensité d’actifs, ces capacités sont plus importantes que jamais en raison de l’explosion des données disponibles actuellement collectées par les drones et d’autres techniques de télédétection.
En plus du ML, l’industrie et la technologie des CV ont évolué. Il peut identifier et comprendre les objets et les personnes dans des images et des vidéos. Comme l’apprentissage automatique, CV cherche à effectuer et à automatiser des tâches reproduisant les capacités humaines. Les médias sociaux et la recherche l’ont traditionnellement utilisé pour détecter des visages similaires sur les publications et les alertes de nouvelles.
Ce qui est excitant, c’est l’application du ML et du CV aux processus à forte intensité d’actifs. Le concept est simple : au lieu d’utiliser le CV pour identifier un visage, vous l’utilisez pour identifier un actif, en commençant à grande échelle et en passant à un état beaucoup plus granulaire à partir des données brutes. Les utilitaires peuvent ensuite appliquer ML pour détecter, capturer et classer ces ressources en tant qu’entités et attributs.
Par exemple, vous pouvez capturer des données autour d’actifs tels qu’une station régulateur de gaz, représentée comme un point d’emplacement dans une base de données traditionnelle. Maintenant, ce point peut représenter tous les périphériques, pipelines et objets associés, y compris les enregistrements d’attributs. S’il existe un code à barres détectable, la vision par ordinateur peut le faire correspondre numériquement à un élément d’un système de gestion d’actifs.
Dans un autre exemple, les entreprises ont besoin de démarrages sur le terrain pour inspecter et mettre à jour les données, qu’il s’agisse du réseau utilitaire ArcGIS d’Esri ou d’autres bases de données haute fidélité qui suivent de près vos actifs. Si vous avez des centaines, voire des milliers de stations de régulation dans une zone d’opérations, et qu’il faut 10 heures pour créer manuellement tous les objets dont l’ONU ou d’autres bases de données ont besoin, cela prend du temps et coûte cher.
Avec ML et CV, vous pouvez détecter automatiquement un nombre massif d’appareils, de structures et d’objets spécifiques à l’utilitaire à une vitesse, une échelle et une précision sans précédent. Vous supprimez ce facteur prohibitif à l’aide de technologies innovantes qui peuvent améliorer vos géodatabases et d’autres systèmes d’enregistrement d’entreprise utilisés pour gérer les ressources.
Cela s’avère précieux dans deux domaines clés. Tout d’abord, les organisations qui ont de bonnes données, mais qui doivent continuellement les mettre à jour et les maintenir. Vous pouvez utiliser CV pour détecter des anomalies sur des pipelines ou d’autres ressources à grande échelle afin que, peu de temps après la collecte des données, des routines puissent être exécutées pour limiter la quantité d’effort manuel requise.
Deuxièmement, les entreprises peuvent bénéficier de données qui n’ont pas encore été saisies. Les organisations peuvent utiliser des drones et des images satellite, puis les traiter rapidement et efficacement. Les images des caméras de sécurité peuvent également être traitées et exploitées.
Dans les deux cas, les entreprises peuvent automatiser les processus, gagner du temps, réduire les coûts et remplacer les activités de travail manuelles et fastidieuses afin que le personnel dédié puisse effectuer un travail de plus grande valeur. Et à partir d’un pur avantage concurrentiel, les organisations peuvent adopter une approche proactive en adoptant la technologie pour résoudre les problèmes d’aujourd’hui et de demain.
Votre partenaire de ML géospatial
Pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de ces capacités mais qui se demandent par où et par où commencer, les entreprises TRC peuvent vous aider. TRC maintient du personnel et des ressources dédiés à l’application de l’innovation de pointe aux défis et aux opportunités de l’industrie d’aujourd’hui. Ces experts en technologie et spécialistes géospatiaux s’efforcent de développer et d’innover de manière à profiter aux services publics et aux clients à forte intensité d’actifs. Ils possèdent des connaissances techniques approfondies grâce à des travaux de projet qui sont affinés pour se concentrer sur l’obtention de résultats commerciaux.
Grâce à un ensemble testé et éprouvé de protocoles d’évaluation, de modèles reproductibles et de meilleures pratiques testées, nos experts en innovation développeront des applications personnalisées qui capturent des réserves massives de données brutes à l’aide de la technologie basée sur l’IA, y compris le ML, le CV, etc. Vous serez capable de tirer parti de données précédemment inutilisables en un temps record et sans drainer des ressources limitées dans les processus. De plus, vous serez configuré pour traiter davantage d’images et de données de télédétection en utilisant les dernières tendances technologiques, ce qui peut alimenter vos multiples systèmes d’entreprise.
Apportez le ML basé sur l’emplacement à votre organisation
Pour les services publics de toutes sortes, la croissance exponentielle des données offre d’énormes opportunités. Le ML et le CV permettent de traiter plus de données plus rapidement, à moindre coût et avec une plus grande précision. Les organisations peuvent automatiser les processus pour créer et améliorer des volumes massifs de données afin d’alimenter leurs SIG, ERP, WMS, EAM (Enterprise Asset Management) et d’autres systèmes d’entreprise. Les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions dans tous les départements pour améliorer les réseaux, les opérations, les services aux entreprises, etc. TRC dispose d’un ensemble unique d’expertise et d’expérience de haute technologie pour fournir des applications à la pointe de l’innovation.
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