Les données ne fournissent pas toujours des informations
Alors que les entreprises adoptent la transformation numérique, beaucoup découvrent qu’elles ont trop de données provenant de trop de sources.
Les services publics ont souvent plusieurs systèmes d’entreprise qui s’exécutent indépendamment. De plus, les données sont fréquemment recueillies à partir de nombreuses sources et formats.
La collecte manuelle de données ajoute une autre couche de complexité et de coût, les équipes sur le terrain utilisant un stylo et du papier pour documenter le travail sans format standard. De plus, avec les compteurs intelligents, les réseaux bidirectionnels, les bornes de recharge pour véhicules électriques et les ressources énergétiques distribuées, les services publics génèrent plus de données qu’ils ne peuvent gérer. Une mauvaise gestion des données entraîne des processus inefficaces, une augmentation des dépenses en ressources et des coûts opérationnels plus élevés.
Même si les déploiements d’IA se développent dans tous les secteurs, les services publics et d’autres organisations à forte intensité d’actifs hésitent à l’adopter. De nombreuses entreprises craignent les risques de sécurité et manquent de connaissances internes sur la construction de pipelines de données et de modèles. Ils considèrent également que l’IA pourrait entraîner des déplacements d’emplois ou ajouter à leurs défis en matière de qualité des données.
Malgré ces perceptions, l’IA offre plusieurs avantages commerciaux qui peuvent améliorer la gestion des données, conduisant à une prise de décision plus intelligente et plus rapide et à une réduction des coûts. Cela est particulièrement vrai lorsque vous combinez l’IA avec des solutions géospatiales. L’IA basée sur la localisation permet aux organisations de gérer les données à une vitesse et à une échelle extraordinaires. La nature intégrative de la technologie géospatiale relie les systèmes, les applications, les données, les personnes et les processus à l’aide de la géographie. La combinaison de l’IA avec des solutions géospatiales augmente l’efficacité opérationnelle et les performances sans ajouter de ressources supplémentaires.
Faire plus avec moins
À son plus haut niveau, l’IA basée sur la localisation, y compris les techniques d’apprentissage automatique (ML), permet aux services publics de gérer et de corriger efficacement des quantités massives de données non structurées et en temps réel. En formant des modèles pour comprendre les relations spatiales, les utilitaires peuvent connecter et enrichir différents types de données, de la vidéo, du texte, des fichiers PDF, de l’imagerie satellite et drone, audio et social, à l’aide de relations spatiales.
Ils peuvent traiter des données sur les changements climatiques comme les inondations, les ouragans, les tempêtes de neige et les tornades. L’IA basée sur la localisation peut également consommer des données en temps réel provenant de compteurs intelligents, de capteurs de surveillance du réseau, de satellites, de capteurs de pression et de débit, ainsi que de capteurs de détection de fuites.
Les organisations peuvent rectifier et extraire de la valeur de l’exactitude et de l’exhaustivité de l’information à une échelle et à une vitesse fulgurante supérieures. Ils peuvent ensuite utiliser la visualisation des requêtes et des cartes pour améliorer la prise de décision et prédire les résultats futurs.
Alors que les services publics font face à une main-d’œuvre vieillissante où les employés à long terme prendront leur retraite et prendront des décennies de connaissances institutionnelles, l’IA basée sur les SIG permet aux entreprises de capturer, cataloguer, indexer et organiser des informations pour soutenir la prochaine génération d’opérateurs et améliorer l’accessibilité aux informations opérationnelles. Il fournit une vue d’entreprise de l’information précédemment cloisonnée ou non gérée numériquement.
L’IA peut traiter de manière unique les connaissances essentielles pour gérer l’entreprise de services publics. Il comble l’écart entre les données non structurées et l’obtention de réponses, ce qui rend l’accès à l’information aussi facile qu’une conversation.
Les entreprises peuvent réduire les coûts et les contraintes en matière de ressources en utilisant l’IA basée sur les SIG pour :
Automatiser la gestion des données
La technologie géospatiale combinée à l’IA permet aux services publics d’améliorer la gestion des données. Par exemple, les utilitaires peuvent effectuer un amalgame de données, qui utilise les attributs de données basés sur la localisation pour comparer, fusionner, créer et améliorer la précision d’énormes ensembles de données dans plusieurs systèmes et bases de données. Les services publics peuvent constituer un inventaire spatial massif des actifs et des terres à l’aide d’images terrestres, satellitaires et de véhicules aériens sans pilote (UAV), puis automatiser le nettoyage et le traitement des données brutes dans des formats utilisables à l’aide de ces sources à l’aide de modèles d’IA, supprimant ainsi le travail de données laborieux et fastidieux du personnel. Surveillez automatiquement l’équipement et mesurez les températures 24/7 à l’aide de caméras thermiques, ce qui permet d’économiser du temps et des ressources.
Automatiser les flux de travail
L’IA basée sur la localisation peut automatiser de nombreux processus. Par exemple, il peut localiser et détecter des perturbations ou des fluctuations dans le réseau électrique. La détection d’objets et l’extraction d’entités compatibles SIG permettent aux entreprises de détecter automatiquement un grand nombre de périphériques et de structures spécifiques aux services publics à partir d’images. Dans un autre exemple, les agents d’IA des processeurs de langage naturel (NLP) peuvent effectuer des tâches routinières et répétitives telles que la lecture de documents et de courriels, l’analyse du langage et des images et la compréhension de l’intention et du contenu des communications.
Améliorer l’analyse
L’analyse prédictive alimentée par l’IA peut aider les services publics à optimiser la consommation d’énergie et à mettre en œuvre une surveillance et un contrôle en temps réel de la consommation d’énergie. L’analyse basée sur l’IA peut améliorer la gestion du réseau de distribution. Au fur et à mesure que de nouveaux appareils sont connectés au réseau, les solutions basées sur l’IA peuvent identifier avec précision les pannes et les perturbations plus rapidement et plus précisément que les applications traditionnelles ou l’évaluation humaine. Les robots d’IA basés sur la localisation recevant des données d’appareils compatibles avec des capteurs peuvent aider les opérateurs à déterminer l’emplacement d’une panne ou d’une perturbation du réseau, à redistribuer l’énergie autour du problème et à rétablir l’alimentation plus rapidement. Les équipes sur le terrain peuvent ensuite être envoyées immédiatement au bon endroit avec le bon équipement et le bon matériel.
Améliorer les décisions
En analysant les données historiques et en identifiant les modèles dans un territoire de service spécifique, les systèmes d’IA peuvent recommander des mesures d’économie d’énergie, réduire le gaspillage d’énergie et améliorer l’efficacité globale. Les entreprises peuvent surveiller la demande et la consommation d’électricité en temps réel, ce qui permet au personnel du système de contrôle de prendre des décisions précises à la volée pour réaffecter l’approvisionnement en énergie et améliorer la prestation de services. En outre, l’IA basée sur la localisation aide les agents à effectuer des tâches cognitives, à naviguer dans l’incertitude et à résoudre les incohérences à l’aide de requêtes et de visualisations cartographiques.
Prédire avec précision
L’IA basée sur la localisation apporte des capacités sans précédent autour de la prévision. Les entreprises peuvent analyser efficacement les données sur le comportement des consommateurs et les conditions météorologiques pour estimer la consommation d’énergie et allouer les ressources de manière proactive. De même, les services publics de gaz peuvent prévoir les fuites ou les éclatements dans les pipelines tôt pour effectuer l’entretien des pipelines et résoudre les problèmes de corrosion avant qu’ils ne causent des retards coûteux.
Comment commencer
Pour les services publics qui cherchent à utiliser l’IA, il y a quelques problèmes critiques à prendre en compte dès le départ.
Tout d’abord, pensez au-delà du savoir-faire technique, y compris la gouvernance et la création de politiques, en particulier les questions de sécurité. Par exemple, les organisations découvrent déjà que le fait de placer les données client et sensibles dans des solutions d’IA génératives (par exemple, ChatGPT, Claude et Gemini) peut entraîner de graves risques.
La gouvernance implique le suivi et la documentation des données à l’intérieur de l’IA pour éviter d’exposer de manière inappropriée des données, telles que des données d’infrastructure critiques ou des informations personnellement identifiables du personnel ou des clients. Il s’agit également de surveiller les erreurs, les hallucinations et les confabulations.
Les services publics devraient envisager de créer leur propre version interne d’une solution d’IA générative pour assurer la sécurité des données. L’éducation et l’élaboration de politiques sont un élément essentiel d’une stratégie de sensibilisation. Les entreprises peuvent utiliser un concours d’innovation pour utiliser le crowdsourcing pour idéation et résoudre des problèmes de manière créative.
De plus, profitez du cloud dans le cadre de votre stratégie d’IA. En déplaçant les applications basées sur l’IA vers le cloud, les entreprises réduisent les coûts et augmentent l’évolutivité et les performances. Ils peuvent utiliser un modèle basé sur l’utilisation pour mettre à l’échelle la puissance de calcul et garantir les performances de votre IA.
Plus important encore, la première étape critique ne fait que commencer. Plus de services publics que jamais commencent à utiliser des solutions basées sur l’IA. Comprendre l’importance de la gouvernance, créer des applications d’IA internes et tirer parti du cloud fournit une base à construire.
S’adapter à l’évolution du paysage de l’IA avec TRC
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Les connaissances et les compétences des consultants, des technologues, des développeurs et des experts de l’industrie de la CVR reposent sur des décennies d’expérience. Ils utilisent des méthodologies agiles, Scrum et d’autres techniques de gestion de projet axées sur le client qui se traduisent par des coûts d’acquisition et de propriété totaux inférieurs et assurent la livraison de projets à temps, dans les limites du budget et sur la cible.
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