Aquilae, une Intelligence Artificielle au service du Contrôle Qualité

Aquilae, une Intelligence Artificielle au service du Contrôle Qualité

Quel que soit votre secteur d’activité, les applications de la solution d’Aquilae peuvent vous intéresser…Découvrez plus avant l’origine d’Aquilae et sa technologie, le problème adressé, la solution mise en œuvre et le pourquoi de sa relation avec Orange.

 

Aquilae, origine et technologie

 

L’équipe d’Aquilae installée dans l’Aube, a mis au point en 2017 une technologie d’analyse vidéo à base d’intelligence artificielle. La société propose une solution complète de vidéo surveillance adaptable aux besoins des clients allant de la détection d’anomalies au système de comptage.

L’algorithme mis au point permet une analyse très détaillée de flux d’une ou de plusieurs caméras pour répondre à des problématiques de contrôle qualité dans l’industrie, de détection d’intrusion dans les bâtiments publics ou privés par exemple. Les applications de cette solution sont très variées.

 

 

Le problème adressé

 

Capter des images en grands nombre ou capter des flux vidéo, les comprendre, en tirer des conclusions métiers en temps réel (Computer Vision) est souvent complexe et/ou gourmant en ressources humaines. La question à résoudre est le plus souvent de détecter un évènement « anormal » dans un process industriel, dans le fonctionnement d’un bâtiment ou même d’une rue dans une ville. La solution d’Aquilae va apporter des éléments d’aide à la décision fiable et robuste provenant de données très hétérogènes et issus des technologies apprenantes de Machine Learning.

Problème identifié par Aquilae sur le textile Orange

 

Les solutions d’Aquilae

 

Ces solutions d’aide à la décision complexes issues de flux vidéo importants ou de données éparses vont pouvoir être combinées par exemple avec des Solutions industrielles (MES, TMS, WMS, ...)

Conçues avec l’aide de l’Université de Troyes, ces solutions équipent déjà une vingtaine de clients tant dans des domaines industriels, de surveillance à l’intérieur ou à l’extérieur de bâtiments publics ou privés comme des aéroports, par exemple.

Le comptage de pièces et le contrôle qualité vont être les premières applications de ces solutions dans le domaine industriels mais l’usage et les problématiques adressables semblent assez diverses.

Par exemple, lors du SIDO Paris, Aquilae a fait la démonstration de détection de défauts sur un tissu, pour repérer des problèmes de colorimétrie, de maille mais plus globalement de qualité du tissu comparé à l’échantillon « type » et qui doit être produit sans défaut.

Le contrôle de la qualité par Aquilae Orange

 

La relation avec Orange

 

Les besoins de traitement grâce à l’intelligence artificielle que ce soit sur la partie « apprentissage » ou sur la partie fonctionnement régulier nécessite de fortes capacités de calcul et un minimum de latence dans l’échange de données où le rapprochement du site a du sens ainsi que la vitesse de transmission que la 5G peut offrir.

Aussi Aquilae est intéressée à tester la 5G et la capacité de traitement décentralisée dans le Network Edge qu’offre aujourd’hui Orange dans ses laboratoires.

En effet, Les éditeurs de logiciels ainsi que les entreprises désireuses d’explorer le potentiel de l’Edge Computing associé à la 5G peuvent maintenant compter sur Orange 5G Lab. Comment ? En profitant d’un nouveau centre de test spécialement dédié à l’expérimentation du Edge Computing en partenariat avec Google Cloud. Situé au sein du Orange 5G Lab Châtillon (près de Paris), ce nouveau Edge Computing Lab permet aux équipes du Orange 5G Lab d’aller encore plus loin en matière d’accompagnement et de cas d’usage ! 

 

En savoir plus

Le contrôle qualité des chaînes de production s’améliore grâce à l’usage des caméras depuis les années 1990 dans les grandes entreprises comme dans les plus petites, en France ou ailleurs.

L’innovation grâce au deep learning, au big data et à la data en général, réside dans une imitation de la précision de repérage d’un œil humain et s’avère très utile dans l’industrie textile par exemple pour détecter des défauts non déterminés à l’avance.

Une fois le travail des data scientists mis au point pour permettre l’apprentissage du repérage de défauts, l’automatisation des modèles va avoir lieu pour rendre le projet opérationnel et capable de générer des économies de manière efficace.

Ainsi, ces nouvelles techniques, vont permettre aux entreprises grandes ou plus petites de transformer encore leur approche du contrôle qualité. Plus globalement, la « computer vision » va aussi être au service des villes dans lesquelles les processus de production de services comme les transports publics méritent une attention de plus en plus soutenue et possiblement automatisée.

Le développement de telles fonctions est à même de modifier les méthodes de travail des métiers de supervision de production industrielle ou de services dont l’utilisation pourrait conduire une optimisation des coûts.

Les réseaux à faible latence comme la 5G ou qui mixent la faible latence et l’hébergement au plus proche des fonctions seront de plus en plus l’objet d’une forte consommation dans le temps.