L'apprentissage automatique stimule la recherche et l'assurance qualité
Et si vos données matérielles pouvaient révéler quelle recette fonctionne avant même la première tentative ? Cet article montre comment les équipes de R&D et d'assurance qualité utilisent l'apprentissage automatique pour prendre de meilleures décisions et réduire les délais de développement, selon une approche claire en cinq étapes.
Trop de tentatives, des temps de développement trop longs, trop de données sans acquérir de connaissances : dans le domaine de la recherche et de l'assurance qualité, les équipes sont confrontées à ces défis au quotidien. Et si des recommandations ciblées pouvaient être dérivées des données existantes, de manière automatisée, fiable et évolutive ? C'est exactement là qu'intervient le machine learning.
Qu'il s'agisse de développer des recettes, d'identifier des écarts de processus ou de tester la qualité : l'apprentissage automatique peut aider les entreprises à prendre des décisions concrètes à partir des données existantes, plus rapidement et avec plus de précision que jamais. Cet article explique comment démarrer, ce qui est important en matière de données, de modèles et de plateformes, et pourquoi les laboratoires et les équipes de R&D en bénéficient particulièrement.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et qu'est-ce qui ne l'est pas ?
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA). Alors que l'IA décrit généralement des machines qui imitent les capacités humaines, l'apprentissage automatique consiste à apprendre à partir de données. Un modèle de machine learning reconnaît des modèles dans de grandes quantités de données, fait des prévisions et s'améliore continuellement, sans avoir à programmer chaque étape.
Vous le savez tous les jours : les filtres anti-spam, la reconnaissance faciale et les recommandations de produits reposent depuis longtemps sur l'apprentissage automatique. Ces systèmes analysent les données, s'adaptent automatiquement et fournissent des résultats de plus en plus précis.
Statistiques classiques contre apprentissage automatique
Contrairement aux statistiques classiques, qui supposent des relations basées sur des modèles, l'apprentissage automatique recherche indépendamment des modèles, même dans des structures de données complexes, non linéaires ou de grande dimension. Par exemple, alors que la régression linéaire nécessite une formule claire, un réseau neuronal peut reconnaître des interactions cachées entre de nombreux paramètres.
L'apprentissage automatique fournit non seulement de meilleures prévisions, mais ouvre également de toutes nouvelles opportunités pour comprendre des relations qui étaient auparavant cachées.
Cette approche basée sur les données offre d'énormes avantages, en particulier dans le développement de matériaux, où de nombreux facteurs d'influence agissent simultanément. Le ML fournit non seulement de meilleures prévisions, mais ouvre également de toutes nouvelles opportunités pour comprendre des relations qui étaient auparavant cachées.
Comment l'apprentissage automatique est utilisé dans le développement de matériaux
Dans le développement de produits traditionnels, le principe des essais et erreurs prévaut encore souvent. Les paramètres individuels sont modifiés, les résultats sont analysés et testés à nouveau, un processus long et laborieux. Les alternatives telles que la conception statistique des expériences (DoE) sont utiles, mais elles ont rapidement leurs limites à mesure que la complexité augmente.
L'apprentissage automatique adopte ici une nouvelle approche axée sur les données. Au lieu de se fier uniquement à l'expérience et aux expériences, des données historiques, telles que des tests, des recettes ou des mesures, sont utilisées pour identifier les relations. Un modèle entraîné peut ensuite prédire, par exemple, les performances d'une composition de matériau spécifique ou les paramètres qui ont la plus grande influence sur la qualité.
Un aperçu de la pratique
Dans le cadre d'un projet type, une entreprise a analysé plusieurs milliers de recettes historiques et leurs valeurs de performance. L'objectif était d'utiliser l'apprentissage automatique de deux manières : tout d'abord, le modèle devrait prédire les performances d'une nouvelle recette, avant même qu'elle ne soit testée en laboratoire. Deuxièmement, il doit proposer des recettes optimales sur la base de valeurs cibles définies.
Le projet a suivi une approche structurée qui s'est révélée efficace dans de nombreuses applications industrielles :
génération de données
Tout d'abord, des données fiables provenant d'expériences précédentes ont été collectées et numérisées, par exemple sur les compositions, les paramètres du procédé et les mesures de laboratoire telles que la viscosité ou la dureté.
préparation des données
Les données brutes ont été nettoyées, normalisées et structurées de manière à pouvoir être traitées non seulement par des personnes mais également par des algorithmes.
Formation sur les modèles
Environ 80 % des données disponibles ont été utilisées pour entraîner le modèle. Ce faisant, le système a appris les relations entre les variables d'entrée (par exemple, les composants des recettes) et les variables cibles (par exemple, les mesures de performance).
Déploiement du modèle
Après une validation réussie, le modèle a été intégré dans un outil qui était désormais en mesure de fournir des prévisions concrètes sur les performances des nouvelles recettes et des suggestions d'optimisation.
maintenance du modèle
Les performances du modèle ont été contrôlées en permanence. De nouvelles données issues de tests ou de commentaires des clients étaient régulièrement intégrées au système afin de l'améliorer encore.
Les 20 % restants ont servi de données de test : ils ont testé dans quelle mesure le modèle se généralisait à des recettes jusque-là inconnues et la fiabilité des prédictions dans la pratique.
Cette procédure structurée a permis de réduire de manière significative le nombre de tests physiques. Le modèle a fourni des suggestions ciblées pour des approches prometteuses, réduisant ainsi les temps de développement et la capacité à répondre aux nouvelles demandes des clients.
Autres domaines d'application de la recherche et de l'assurance qualité
Outre le développement de recettes, l'apprentissage automatique est également un outil puissant d'assurance qualité. Les modèles peuvent évaluer les données de mesure historiques afin d'identifier les écarts qui indiquent des défauts potentiels. De cette façon, les problèmes peuvent être évités à un stade précoce, avant qu'ils n'affectent la production.
Le ML fournit également une impulsion précieuse dans l'optimisation des processus ou dans le cadre de la maintenance prédictive. Il reconnaît des modèles dans les données de processus qui pourraient indiquer de futures défaillances et favorise ainsi la maintenance prédictive, une véritable valeur ajoutée pour les entreprises manufacturières.
Aperçus techniques : des modèles linéaires aux réseaux de neurones
En fonction de l'objectif et de la situation des données, différents types de modèles sont utilisés dans l'apprentissage automatique. Les modèles linéaires simples sont particulièrement transparents et rapidement entraînés. Ils montrent dans quelle mesure un facteur spécifique, tel que la concentration d'un additif, influence le résultat. Elles sont idéales pour un premier démarrage ou pour confirmer des connexions connues.
Les tâches plus complexes, telles que l'interaction de plusieurs paramètres de matériaux ou la prédiction des performances dans des conditions de processus spécifiques, nécessitent des modèles plus puissants tels que des arbres de décision, des forêts aléatoires ou des réseaux de neurones. Les réseaux neuronaux dits bayésiens sont particulièrement adaptés à la prise en compte des incertitudes dans les prévisions. Le « bon » modèle est généralement sélectionné de manière itérative, avec des validations, des comparaisons et des combinaisons de plusieurs approches.
Un avantage souvent sous-estimé du modèle : il permet non seulement de prévoir, mais aussi de comprendre. Quelles sont les caractéristiques qui ont le plus d'impact ? Quel est le principal levier d'amélioration ? De cette manière, l'apprentissage automatique devient également un outil d'analyse pour le travail de développement quotidien.
Ce que les entreprises devraient prendre en compte lors de l'utilisation de l'apprentissage automatique
Ce n'est pas seulement l'algorithme qui est déterminant pour le succès, mais également la qualité et la structure des données. De nombreux projets échouent non pas à cause de la modélisation, mais à cause de la préparation des données. Les tableaux Excel dont les noms sont incohérents, les formats différents ou les structures manquantes ralentissent considérablement les progrès. Plus la base de données est propre, meilleure est la qualité du modèle.
De plus, l'apprentissage automatique n'est pas un projet unique. Les modèles doivent être constamment maintenus et mis à jour avec de nouvelles données, tout comme un jardin qui nécessite un entretien régulier. C'est le seul moyen d'améliorer les résultats à long terme.
Les connaissances des experts restent également essentielles. Car bien que le modèle apprenne à partir des données, il a besoin de l'expérience des équipes de développement et de qualité pour évaluer quelles caractéristiques sont importantes et quelles relations sont réellement pertinentes.
Les défis de mise en œuvre dans les entreprises
L'utilisation de l'apprentissage automatique n'est pas seulement une décision technique, mais également une décision culturelle. De nombreuses organisations ne manquent pas de données, mais d'une stratégie claire quant à la manière dont elles doivent être utilisées. Les données sont souvent dispersées entre différents services et systèmes, ce qui rend difficile toute fusion significative.
Il faut également apprendre à gérer les incertitudes : l'apprentissage automatique ne fournit pas de vérités finales, mais des probabilités. Cela nécessite une approche différente des résultats et, souvent, une refonte de la prise de décision.
Enfin et surtout, l'acceptation par les employés est requise. Lorsque les recommandations basées sur le ML en laboratoire ou dans le domaine de l'assurance qualité ne sont pas compréhensibles, la confiance diminue, et donc les avantages. Des modèles transparents, des projets pilotes à valeur ajoutée tangible et une bonne communication entre les départements et les responsables du traitement des données y contribuent.
Pourquoi une solution de plateforme est judicieuse
Pour de nombreuses entreprises, il vaut la peine de ne pas partir de zéro, mais de s'appuyer sur une plateforme d'intelligence matérielle spécialisée. Cela combine la gestion des données, l'apprentissage automatique et une interface intuitive. Cela permet d'intégrer, de traiter et de transférer des données provenant de différentes sources directement dans des processus basés sur le ML.
L'avantage : au lieu d'un travail individuel laborieux pour développer leurs propres algorithmes, les équipes peuvent se concentrer sur l'interprétation et l'application des résultats, exactement là où se situe l'expertise.
La façon de commencer
Toute personne souhaitant utiliser l'apprentissage automatique pour le développement de matériaux ou l'assurance qualité doit commencer par une question spécifique. Quelles tâches du travail de laboratoire quotidien ou du développement de formulations pourraient être mieux résolues sur la base des données ? Une fois que l'objectif est clair, il s'agit de vérifier les données existantes : sont-elles complètes, structurées et disponibles numériquement ?
La mise en route n'a pas besoin d'être compliquée. Même les modèles les plus simples fournissent souvent des informations précieuses : une approche d'apprentissage en profondeur n'est pas absolument nécessaire. Il est important de commencer par un cas d'utilisation clairement défini, d'acquérir une première expérience et de procéder à une mise à l'échelle systématique à partir de là.
conclusion
L'apprentissage automatique ouvre de nouvelles perspectives pour l'innovation axée sur les données, à la fois dans le domaine de la recherche et de l'assurance qualité. Utilisé correctement, il contribue à accroître l'efficacité, à développer de meilleurs matériaux et produits et à prendre des décisions fondées. Avec la bonne plateforme, des objectifs clairs et des données bien structurées, démarrer est plus facile que beaucoup ne le pensent.