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Notre client EDF Renouvelables, témoigne de l’apport de Quantmetry dans des démarches projet data d’envergure.

« EDF Renouvelables, acteur mondial de la transition énergétique, construit et exploite des centrales électriques (principalement dans l’éolien et le solaire photovoltaïque) dans 22 pays. L’innovation est un axe de développement important comme dans le stockage d’énergie, le solaire, l’essor de filières industrielles et l’optimisation technologique des énergies renouvelables matures.

Sur ce dernier point, EDF Renouvelables a fait appel à Quantmetry pour l’aider dans le design et la réalisation des processus de traitement, de stockage, de normalisation, de contrôle, d’analyse et d’exposition de la données issue des différents capteurs déployés sur l’ensemble des parcs solaires et éoliens, soit plusieurs centaines de millions de données par jour.

Cette plateforme permettra à EDF Renouvelables de disposer d’une donnée décloisonnée, centralisée, normalisée, propre et utilisable afin d’en extraire de la valeur et ainsi optimiser la productivité de ses installations. Ces gains de productivité étant la résultante de la mise en place et le suivi d’indicateurs unifiés et le recours à toutes les nouvelles technologies ayant recours à des briques d’IA comme pour la maintenance préventive par exemple. »

Quantmetry investit de manière proactive et affichée plus de 1500 jours homme en veille et R&D sur les sujets data et IA. Cet investissement sert l’excellence de nos interventions pour s’assurer d’avoir toujours l’état de l’art en référence lors de nos missions ; il sert aussi notre volonté de partage et de diffusion de la connaissance acquise auprès de la communauté. Ci-après sont présentés deux projets menés en 2018 par nos équipes.

« IA, explique-toi ! », tel est le titre du dernier livre blanc de Quantmetry sur le thème de l’intelligibilité des modèles de machine learning. Un pôle d’expertise composé d’une vingtaine de consultants a réalisé des recherches et en a fait une synthèse téléchargeable depuis notre page web.

Trop souvent, de nombreux projets data voient apparaître des situations où un algorithme avec des performances correctes a été créé mais sa mise en production pose question car son fonctionnement est difficilement compréhensible. A la fois côté recherche académique (avec la communauté eXplainable AI) et en entreprise, de nombreuses expérimentations sont menées dans le but de rendre moins opaques les modèles prédictifs créés par les équipes data.

Les chapitres thématiques de notre publication, complémentaires entre eux, abordent non seulement les aspects techniques mais aussi les impacts organisationnels, réglementaires et sociétaux d’une démarche d’intelligibilité. Pour compléter cette vision, nous avons intégré des retours d’expérience venant de nos projets et des témoignages de nos clients dans plusieurs secteurs d’activité (santé, banque et assurance, industrie, énergie).

Notre position de pure player sur les sujets data nous oblige à appréhender ces interrogations et adopter une démarche visionnaire ; par le biais d’une sémantique clarifiée, il nous faut apporter des réponses pratiques à nos clients. Il s’agit pour nous de bâtir et perpétuer une relation de confiance, tout autant que d’accroître notre excellence technique et stratégique sur l’utilisation des données. C’est pour cette raison qu’une partie conséquente de notre activité porte sur des sujets de stratégie data. Notre activité de R&D est ainsi fortement consacrée à ce type de réflexion. Elle nous permet - nous impose même - de considérer des aspects importants de nos missions - telle l’intelligibilité des outils et des données - dont les dimensions dépassent celles de la simple réalisation de missions techniques.

Chez Quantmetry, nous sommes convaincus que cette démarche d’intelligibilité sera très bientôt

incontournable pour l’adoption de l’IA à grande échelle.

« L’apprentissage profond » de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville.

La traduction de cet ouvrage de référence par Quantmetry en utilisant l’IA répond à l’ambition de faciliter la transmission des connaissances les plus avancées sur le sujet, de participer à la formation des ingénieurs et chercheurs de demain et d’initier ainsi la naissance d’une véritable communauté autour des enjeux scientifiques, techniques et sociétaux posés par les algorithmes de traitement de données.

« Rédigé par trois experts dans le domaine, L’Apprentissage profond est le seul livre complet sur le sujet. Cet ouvrage de référence fournit une vision d’ensemble et les prérequis mathématiques indispensables aux ingénieurs logiciel et étudiants qui se lancent dans ce domaine. » Elon Musk