{"id":107421,"date":"2025-05-19T10:52:50","date_gmt":"2025-05-19T08:52:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ae-expo.be\/decouvrez-ces-trois-enseignements-de-jonathan-berte-a-advanced-engineering\/"},"modified":"2025-05-19T10:52:53","modified_gmt":"2025-05-19T08:52:53","slug":"decouvrez-ces-trois-enseignements-de-jonathan-berte-a-advanced-engineering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ae-expo.be\/fr\/decouvrez-ces-trois-enseignements-de-jonathan-berte-a-advanced-engineering\/","title":{"rendered":"D\u00e9couvrez ces trois enseignements de Jonathan Berte \u00e0 Advanced Engineering"},"content":{"rendered":"\t\t
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Comment l\u2019IA peut-elle rendre un processus de production plus efficace, sans compromettre sa fiabilit\u00e9 et sa pr\u00e9visibilit\u00e9 ? Jonathan Berte apporte des r\u00e9ponses.<\/strong><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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En tant que fondateur de Robovision, Jonathan Berte est en premi\u00e8re ligne de l\u2019int\u00e9gration de l\u2019IA. Avec son \u00e9quipe de 130 collaborateurs, il travaille quotidiennement avec les plus grands pour mettre en \u0153uvre des mod\u00e8les de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle dans l\u2019industrie. Une t\u00e2che plus facile \u00e0 dire qu\u2019\u00e0 faire, tant les obstacles sont nombreux. Lors de l’\u00e9v\u00e9nement Advanced Engineering<\/em>, Jonathan d\u00e9voilera un aper\u00e7u de son approche ; voici d\u00e9j\u00e0 ce que vous pouvez attendre de sa pr\u00e9sentation.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Trois conseils pour tout processus de production<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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1. Comment faire face \u00e0 un manque de donn\u00e9es ?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00ab Lors du traitement des donn\u00e9es, il est essentiel de commencer par \u00e9quilibrer les donn\u00e9es utilis\u00e9es. Sinon, comment d\u00e9tecter les anomalies ? Dans un processus de production, tout commence par une configuration r\u00e9fl\u00e9chie des capteurs et de l\u2019ing\u00e9nierie de vision associ\u00e9e. Il faut r\u00e9fl\u00e9chir au type de capteur \u00e0 utiliser \u2014 par exemple, 3D ou hyperspectral \u2014 et \u00e0 la combinaison de donn\u00e9es souhait\u00e9e pour cartographier certains aspects. Gardez toujours en t\u00eate que si vous alimentez votre mod\u00e8le avec des donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9, la sortie sera du m\u00eame niveau.<\/p>\n

\u00ab Dans un processus de production, il n\u2019est cependant pas toujours facile de collecter suffisamment de donn\u00e9es pour alimenter un mod\u00e8le. Le producteur a optimis\u00e9 sa ligne pour qu\u2019elle fonctionne de mani\u00e8re rentable \u2014 la modifier serait un cauchemar. Don\u2019t shoot the winning horse.<\/em> Il est donc difficile de g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es vraiment utiles \u2014 alors que les mod\u00e8les de deep learning sont justement tr\u00e8s gourmands.<\/p>\n

\u00ab Heureusement, cela ne veut pas dire qu\u2019il est impossible, m\u00eame pour les petits acteurs, de g\u00e9n\u00e9rer suffisamment de donn\u00e9es. La plupart des probl\u00e8mes peuvent \u00eatre r\u00e9solus avec une d\u00e9tection d\u2019anomalies g\u00e9n\u00e9rique. Il suffit de conserver les donn\u00e9es des cas d\u00e9fectueux dans un dossier et de les faire v\u00e9rifier par un humain. \u00bb<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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2. Quelle est la pertinence des LLM dans un contexte industriel ?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00ab Un Large Language Model<\/em> (LLM) est aujourd\u2019hui, pour beaucoup, la personnification de l\u2019IA. Les ChatGPT de ce monde veulent nous faire croire que seul le dernier gadget technologique peut nous aider \u00e0 avancer dans notre travail. Cela peut \u00eatre vrai dans un environnement orient\u00e9 consommateur, mais dans l\u2019industrie, nous raisonnons \u00e0 huit ans. Nous misons donc sur des \u2018outils intelligents\u2019 que nous pourrons encore r\u00e9parer et adapter dans huit ans.<\/p>\n

\u00ab Ce sont deux mondes, deux \u00e9cosyst\u00e8mes, que nous tentons de relier chez Robovision. Des outils durables et pertinents, et comment les combiner avec des mod\u00e8les de deep learning. C\u2019est ainsi que nous int\u00e9grons les LLM de mani\u00e8re pragmatique, pour soutenir les op\u00e9rateurs de fa\u00e7on robuste. \u00bb<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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3. Faut-il absolument des experts pour cela ?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00ab Car ces op\u00e9rateurs sont au c\u0153ur d\u2019une production flexible. Aujourd\u2019hui, on fait souvent appel \u00e0 des consultants en IA pour mener un projet. Mais si quelque chose ne va pas ensuite, il faut les recontacter pour r\u00e9soudre le probl\u00e8me, et vous vous retrouvez en bas de la file d\u2019attente. Cela cr\u00e9e des goulets d\u2019\u00e9tranglement.<\/p>\n

\u00ab En utilisant les LLM de mani\u00e8re agentique<\/em>, on permet \u00e0 l\u2019op\u00e9rateur lui-m\u00eame de r\u00e9soudre les probl\u00e8mes. En traitant les donn\u00e9es \u00e0 la p\u00e9riph\u00e9rie (edge computing), avec une faible latence, et en donnant aux personnes \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de la ligne de production les connaissances et outils n\u00e9cessaires, on rend la production beaucoup plus efficace. Donc oui : des experts sont n\u00e9cessaires, mais ce n\u2019ont pas besoin d\u2019\u00eatre des consultants externes. \u00bb<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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En savoir plus le mercredi 21 mai \u00e0 12h lors de la session de Jonathan Berte :
\u2018Vision AI: Manufacturing\u2019s Hidden Intelligence\u2019. Inscrivez-vous maintenant!<\/strong><\/a><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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