Parcours IA : embarquement de la nouvelle promo – saison 3 !

Leonard accueille la 3e promotion de son parcours IA. Les quinze projets retenus répondent aux défis de la transition environnementale, de la sécurité, de la productivité et de la compétitivité des offres et des métiers des entreprises du groupe VINCI. Depuis 2020, Leonard a accompagné 20 projets d'application de l’intelligence artificielle au sein des entités du groupe.

Cette année, le parcours intelligence artificielle partage deux objectifs :

  • accompagner les entités de VINCI dans la conception et le développement de projets d’intelligence artificielle susceptibles de révéler un potentiel de croissance ou d’anticiper une transformation de marché. Leonard s’engage aux côtés des entreprises membres du programme pour réaliser des projets qui seront industrialisés.
  • internaliser les compétences d’encadrement des projets en intégrant des collaborateurs VINCI (France, Autriche et Portugal) dans l’équipe d’encadrement de Leonard. L’objectif est ainsi de décentraliser le parcours et de faire monter en compétence des collaborateurs du groupe vers l’encadrement technique de projet d’IA.

Sur les 20 projets accompagnés lors des deux premières promotions : 17 sont aujourd’hui passés à une échelle « industrielle » et 3 projets ont abouti à la création de nouvelles business units.

 

Quinze nouveaux projets accompagnés en 2022

Leonard accueille 15 nouveaux projets pour sa promotion 2021-2022. Tous les grands domaines de l’IA sont représentés avec des projets de conception générative, de reconnaissance d’image, de prédiction et de traitement du langage naturel au service de la maintenance d’infrastructures et de machines industrielles, de l’anticipation des appels d’offre, de l’optimisation de l’impact carbone des bâtiments, de la sécurité, de l’interprétation de documents techniques et même de l’interprétation de comportement humain.

Ces nouveaux projets mobilisent plus de 80 membres des entreprises de VINCI Energies, VINCI Construction, Eurovia, VINCI Immobilier et VINCI Concessions. Les collaborateurs nouvellement intégrés au programme valideront les concepts et la faisabilité technique de leurs projets pendant une première phase d’un mois et demi avant d’entreprendre une phase d’incubation de quatre mois, si les critères de faisabilité et business sont réunis.

 

Depuis 2020, l’IA est mobilisée sur…

  • La maintenance prédictive pour les systèmes de transport / VINCI Energies
  • La maintenance prédictive pour l’industrie et l’exploitation d’infrastructure / VINCI Construction – VINCI Concessions – VINCI Energies
  • L’optimisation des émissions carbones des avions / VINCI Concessions
  • L’analyse de la productivité / VINCI Construction
  • La prédiction de dérive économique d’entreprise, la prévision financière et le positionnement concurrentiel / VINCI Energies – VINCI Construction
  • Le design génératif pour la conception industrielle / VINCI Energies – VINCI Construction
  • L’optimisation de la logistique / VINCI Energies
  • L’analyse géophysique des sols / VINCI Construction
  • L’exploitation d’infrastructures telecom / VINCI Energies
  • L’amélioration de la sécurité opérationnelle / VINCI Construction – VINCI Energies

Le programme IA vu par les collaborateurs qui l’ont suivi !

 

Retour sur les 20 projets accompagnés depuis 2020

>> Promotion 2021

NEO Schedule

Automatisation du planning et de la répartition nationale des ressources techniques pour des interventions de maintenance en fonction de leurs compétences, du délai d’intervention, du temps de déplacement et de la disponibilité des pièces de rechange.

>> En savoir plus sur le projet

Conveyor Belt

Exploitation des images fournies par des drones qui survolent une infrastructure de convoyage de minerais dans les grandes mines afin d’en optimiser les opérations. Il s’agit notamment de détecter rapidement des anomalies de structure telles que des éléments de supports qui ne sont plus alignés et qui sont source d’arrêts coûteux.

>> En savoir plus sur le projet

FAIber

Identification visuelle des équipements de fibre optique sur site à partir d’un smartphone pour fournir aux opérateurs non experts toutes les données de maintenance ou des opérations à réaliser sur le poste ciblé. Il s’agit de synchroniser et de rationnaliser toutes les données concernant un poste afin de faciliter le travail des opérateurs et limiter les allers-retours à la base pour rechercher des informations manquantes.

PredicTram

Exploitation des données de supervision des systèmes de transport public (billetterie, caméras, etc.) pour offrir une solution enrichie combinant la maintenance prédictive et l’optimisation de la programmation des opérations de maintenance pour améliorer la qualité du service.

Ligne LGV Tours-Bordeaux

Modélisation et compréhension du processus de dégradation à long terme de la géométrie de la voie, grâce aux algorithmes d’IA, pour proposer le meilleur plan de maintenance en tout temps et optimiser les opérations de renouvellement très coûteuses. Il s’agit de produire des modèles de dégradation hybrides basés sur l’expérience des équipes, empiriques, et les données produites par la ligne, réelles et d’arbitrer en permanence sur la meilleure façon de réaliser la maintenance.

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Hopital Facilities

Exploitation des informations collectées par les capteurs IoT (données de télémétrie) sur les actifs de l’hôpital pour améliorer la gestion des installations.

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Anticipation de la dérive financière des entreprises

Identification le plus tôt possible des entreprises qui risquent d’avoir une plus faible performance financière que prévu et des projets qui risquent de ne pas être aussi performant que leur budget initial.

Markis AI

Anticipation des tensions sur les appels d’offre sur le marché allemand en prévoyant la probabilité que des concurrents participent à un appel d’offres grâce à l’historique des appels d’offres des soumissionnaires. De plus, la prédiction du prix de réponse des concurrents permet se positionner au plus juste.

City&You

Calcul automatique d’un score de mutabilité d’une parcelle identifiée par une agence immobilière.

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LAIgthing

Génération automatique des plans des systèmes d’éclairage pour les bâtiments en tenant compte de la réglementation, de l’impact commercial et environnemental à chaque étape du projet (prix, conception, etc.). L’objectif est de diminuer les temps de conception et d’optimiser les prix de construction.

>> En savoir plus sur le projet

E-cable

Conception automatisée des cheminements des câbles pour des installations industrielles en tenant compte de la réglementation et des critères commerciaux (coûts, qualité du réseau, etc.)

>> En savoir plus sur le projet

VolcAIno

Traduction des données magnétiques, électromagnétiques et radiométriques acquises par des survols de grandes surfaces terrestres en informations améliorant les analyses des géophysiciens pour l’interprétation des types de couches géologiques.

>> Promotion 2020

Synapse

Aider les entreprises VINCI à accélérer et améliorer leurs projets à l’utilisation des solutions de Generative Design complétées par des algorithmes d’intelligence artificielle.

Chronsite
Assurer automatiquement le suivi des chantiers par chrono-analyse grâce au deep learning et à la vision par ordinateur.

Pateu et Robert
Générer automatiquement des plans Autocad de monuments historiques grâce à la combinaison de vision par ordinateur et d’apprentissage profond.

Lisea-Mesea
Prévoir l’évolution de la géométrie de la piste grâce à l’IA et tirer parti de la maintenance prédictive pour optimiser la durée de vie de la ligne à grande vitesse Sud Europe Atlantique (SEA).

Customer Satisfaction
Prévoir et améliorer la satisfaction client dans un aéroport grâce à l’IA.

Taxi-Time
Tirer parti des algorithmes de l’IA pour prédire au plus juste les temps de décollage des avions à partir de toutes les données de l’aéroport, minimisant ainsi la consommation de carburant et l’impact carbone de l’aéroport.

Management des infrastructures
Améliorer la gestion des infrastructures grâce à une meilleure prédiction de la dégradation des chaussées.

SprinkIA
Optimiser la création de réseaux d’extincteurs automatiques à eau, de la proposition commerciale à la ligne de production, grâce aux  algorithmes d’apprentissage par renforcement.

 

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