Eric Schiocchet et Eugène Ilvakhin de VKS

L’entreprise VKS – pour Visual Knowledge Share – était chez Productique Québec pour discuter des avantages de connecter les opérateurs d’une entreprise entre eux, et ce, sans avoir recours au papier.

 

C’est en 2011 que l’entreprise manufacturière CMP-AMS a mis au point cette application. L’équipe constatait que des problèmes, comme la perte du savoir-faire et de la standardisation, étaient causés par une main d’œuvre de plus en plus âgée et près de la retraite, ainsi que par un taux de roulement élevé.

 

 

Une problématique répandue

 

La situation vécue par CMP-AMS est commune à beaucoup d’entreprises. D’autres problématiques typiques existent : la désuétude des documents, la multiplication des versions, les mises à jour complexes, l’impossibilité d’assurer l’utilisation adéquate de la documentation, ou encore simplement la perte des documents de travail.

 

Pour pallier ce problème, l’entreprise a développé une solution à l’interne qui a par la suite été commercialisée sous le nom de VKS.

 

 

Sans papier, mais pas sans ressources!

 

L’application vise l’implantation d’un environnement sans papier : instruction de travail, saisie de données en temps réel, applications de connectivité 4.0.

 

Éliminer le papier offre plusieurs avantages aux entreprises manufacturières, comme le contrôle automatique des versions de documents de travail, la collaboration entre les multiples niveaux professionnels, la communication en temps réel, la rétention des connaissances et du savoir-faire ainsi que la réduction des erreurs.

 

 

Un changement auquel il faut se préparer

 

Implanter une solution sans papier implique d’importants changements au sein d’une entreprise, ce qui ne vient pas sans défis à relever.

 

Il faut considérer l’acceptation du nouveau mode de travail par les employés, qui peuvent craindre les conséquences d’un changement de cette envergure sur leur emploi. Prendre le temps d’écouter leurs préoccupations et de les impliquer dans le projet peut être une bonne façon d’entamer l’adoption de cette nouvelle technologie.

 

Il est également fortement recommandé d’avoir un plan avant de se lancer dans un changement majeur au sein de l’entreprise, mais aussi d’avoir un moyen d’en évaluer la, afin de le rectifier au besoin.

 

La durabilité d’un outil doit être intéressante à long terme. À intervalles réguliers, il sera intéressant de l’auditer et de développer des stratégies d’amélioration continue.

 

Passer à un environnement sans papier peut vous aider à conserver le savoir-faire au sein de votre entreprise, à réduire les pertes de temps et les erreurs, à faciliter la communication et à gérer les données générées par votre production en temps réel, à condition de prendre le temps de planifier et de d’impliquer tous les employés.

 

 

Pour plus de renseignements sur les solutions sans papier, ou tout autre type de logiciel de gestion manufacturière, contactez-nous!

 

 

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Un audit réalisé en binôme par deux CCTT

 

Productique Québec et l’Institut technologique de maintenance industrielle (ITMI) ont travaillé en équipe pour la réalisation d’un audit des technologies numériques. Cet exercice a eu lieu au sein d’une entreprise du secteur des produits forestiers en Gaspésie, dans le cadre de la phase de validation du projet d’audit du ministère de l’Économie, de la Science et de l’Innovation (MESI).

 

L’expérience d’un audit en binôme s’est révélée satisfaisante pour toutes les parties.

 

« L’idée de faire un audit en binôme est bénéfique, autant pour les entreprises que pour les représentants des deux CCTT, explique Fanny-Ève Bordeleau, chercheuse en intelligence d’affaires chez Productique Québec. Comme nos expertises sont complémentaires, nous remettons au client des recommandations plus solides, pertinentes et adaptées. »

 

« Le concept était aussi enrichissant pour nos deux CCTT, car nous avons pu échanger des idées autour du concept d’Industrie 4.0, souligne Tony Ducheman, conseiller technique à l’ITMI. Nous pouvons alors nous améliorer en tant qu’auditeur en voyant l’autre personne en action. »

 

L’audit a permis de mettre en évidence les forces de l’entreprise et d’identifier des pistes pour l’aider à pallier ses faiblesses. Toutefois, le travail n’est pas pour autant terminé.

 

« Les projets de transformation numérique sont toujours d’une grande ampleur, et avoir un bon plan n’est qu’une partie de l’équation du succès, souligne Fanny-Ève Bordeleau. L’entreprise aura certainement besoin d’accompagnement à diverses étapes de l’exécution de son plan numérique. »

 

« L’entreprise constate que les recommandations émises dans notre plan numérique étaient pertinentes pour son avenir. Elle souhaite poursuivre sa collaboration avec les CCTT », ajoute Tony Ducheman.

 

L’audit réalisé en binôme est un concept qui semble prometteur et avantageux, autant pour les CCTT que pour les entreprises clientes.

 

Vous êtes intéressé par le concept d’audit en binôme et de diagnostic des technologies numériques? Apprenez-en plus sur le déroulement du processus en consultant notre page sur le diagnostic numérique.

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Banniere article Mike

 

Depuis déjà quelques temps, les fréquence d’onde appelées « ondes radios » ont été très exploitées, au point où certains chercheurs ont commencé à penser à utiliser d’autres fréquences du spectre électromagnétique pour éviter une saturation. Un ensemble de fréquences d’ondes déjà relativement accessibles et peu exploitées sont celles du spectre visible.

 

Harald Haas

Un des chercheurs qui a choisi d’explorer la voie du spectre visible est le professeur Harald Haas. Il a fait l’expérience d’utiliser les lumières DEL dans le but de transférer des données sans avoir d’impact sur la consommation énergétique. C’est aussi à ce chercheur qu’on doit l’appellation Li-Fi, inspirée de la structure donnée au nom « Wi-Fi » (Wireless Fidelity). Li-Fi signifie « Light Fidelity », la traduction littérale étant « Lumière Fidélité ». Harald Haas avait pour but d’exploiter la réactivité, la fiabilité et la relativement faible consommation d’énergie[1]  de la transmission d’énergie dans le spectre visible.

 

led-2023985_1280Comment ça fonctionne?

Le Li-Fi fonctionne en utilisant une lumière DEL (qui peut déjà se trouver dans les maisons ou les entreprises, ou qui peut être ajoutée sans encourir de frais importants) en jouant sur l’intensité de celle-ci, mais de façon si rapide que l’œil humain ne peut en percevoir les fluctuations. La transmission est pratiquement neutre d’un point de vue énergétique, parce qu’elle exploite des lumières déjà présentes. La réception passe par des cellules photovoltaïques. Une recharge de batterie est même possible sur les appareils portatifs! En cas de recharge limitée, l’énergie reçue permettrait de décrypter la transmission sans dépenser d’énergie supplémentaire à celle reçue.

 

Avantages

  • Efficacité énergétique
  • Utilisation d’une fréquence peu utilisée
  • Possibilité d’avoir peu de frais associés. Les seuls changements pour la transmission sont l’achat du dispositif et l’achat de DEL lors d’un changement d’ampoule
  • Relative facilité d’ajout à une architecture lumineuse déjà existante
  • D’un point de vue environnemental, la technologie incite plus ou moins à prendre le virage des cellulesphotovoltaïques
  • Réduction de l’exposition aux radiations du spectre des ondes radio

 

Désavantages

  • Besoin de changer les appareils pour leur intégrer des cellules photovoltaïques.
  • Technologie encore en développement

 

blue-2023981_1280Où en est la technologie Li-Fi ?

La technologie semble prometteuse, mais certaines personnes se questionnent sur la possibilité d’un déploiement à grande échelle, considérant les risques d’interférences liés au spectre lumineux. La technologie est présentement testée dans certains centres commerciaux et certaines villes, comme Lille et Courbevoie, en  France, ce qui permettra de collecter plus d’information sur la viabilité à long terme de la technologie. Une date fixe de disponibilité de la technologie au grand public ne semble pas avoir été établie pour le moment, sans doute en raison des différentes incertitudes qui doivent être confirmées ou infirmées.

 

 

[1]             Notons que des changements seront peut-être appliqués à court ou à moyen terme, considérant que les études menées sur la lumière bleue démontrent des impacts négatifs sur l’œil humain et sur le rythme circadien.

 

Sources :
http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=1828205
http://www.futura-sciences.com/tech/actualites/internet-li-fi-internet-haut-debit-lumiere-arrive-marche-maj-59745/
https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-01-26/meet-li-fi-internet-using-led-light-waves
https://www.ted.com/talks/harald_haas_a_breakthrough_new_kind_of_wireless_internet#t-432473

 

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banniere Matthieu

 

 

Vous l’avez peut-être remarqué chez vous, les données sont partout. Vos systèmes d’information traditionnels en créent beaucoup, mais aussi vos équipements, votre bâtiment et vos produits, sans compter votre matière première, vos fournisseurs, vos clients, etc.

Pour éviter de se noyer dans une cacophonie, l’industrie manufacturière a de plus en plus recours à l’analyse prédictive.

Résoudre des problèmes

Avez-vous des problèmes de fabrication récurrents encore inexplicables? L’analyse prédictive utilise toutes les données disponibles pour expliquer les causes de ces problèmes. Des algorithmes comme les arbres de régression sont spécialement conçus pour détecter des liens entre votre problème et des combinaisons de variables insoupçonnées. On règle ainsi des problèmes complexes en quelques jours au lieu de quelques mois.

Optimiser l’inspection

Êtes-vous obligé d’inspecter toutes vos pièces avant expédition? L’analyse prédictive utilise les données pour faire une prédiction de la qualité de vos lots avant même qu’ils ne soient inspectés. Cette nouvelle information cruciale peut être utilisée pour réduire de 75% à 90% votre inspection en gardant le contrôle sur les risques pour vos clients.

Repenser la maintenance

Avez-vous de la difficulté à planifier votre maintenance? L’analyse prédictive utilise les données des capteurs de toute sorte comme l’infrarouge, la vibration et la consommation électrique pour anticiper des problèmes de performance. En sachant à quel moment un équipement risque de tomber en panne, on peut mieux planifier les ressources humaines et matérielles et éviter le bouton panique qui coûte très cher.

Analyse prédictiveL’analyse prédictive, de plus en plus accessible

Les techniques anciennement réservées à aux grandes organisations sont maintenant à la portée de toutes les équipes manufacturières qui veulent redécouvrir la valeur de leurs données. Plusieurs excellents sites de formation expliquent les rudiments de l’analyse de données prédictive, et des outils comme R et Python sont supportés par la communauté scientifique et complètement gratuits.

Un projet d’analyse prédictive passe par les étapes suivantes :

  1. Bien définir les objectifs d’affaires et les mesures de succès
  2. Faire l’inventaire des données pertinentes, ajouter celles qui manquent
  3. Combiner les sources de données, débusquer les erreurs et les corriger
  4. Appliquer différentes techniques d’analyse, reprendre les étapes 1, 2 ou 3 au besoin
  5. Prendre action sur les conclusions et mesurer les résultats

Qu’aimeriez-vous améliorer chez vous?

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Sherbrooke, le 10 mai 2017 – L’ambassadrice du Canada à Tunis, Mme Carol McQueen, et le délégué commercial, M. Ezzeddine Cherni, ont rendu visite à Productique Québec le 9 mai dernier. Leur visite avait pour but d’établir comment Productique Québec pouvait apporter son aide aux organismes de développement économique tunisiens pour soutenir leur tissu manufacturier.

 

Des discussions ont eu lieu autour de la table en compagnie de représentants du Cégep de Sherbrooke et de l’École de gestion de l’Université de Sherbrooke au sujet du développement et de l’implantation de programmes techniques selon l’approche par compétence.

 

Productique Québec en conférence à Tunis

 

Productique Québec a été sollicitée pour participer au salon Smart Industries 2017 qui se tiendra à Tunis les 23 et 24 mai prochains. M. Sébastien Gamache ira représenter l’industrie manufacturière québécoise 4.0 et donnera une conférence sur l’état du développement au Québec.

 

À propos de Productique Québec

 

Depuis maintenant 30 ans, Productique Québec aide les entreprises à améliorer leur productivité et à stimuler l’innovation en favorisant l’acquisition et l’appropriation de technologies numériques. Centre collégial de transfert technologique (CCTT) du Cégep de Sherbrooke, il se spécialise dans l’intelligence manufacturière.

 

Pionnier quant à la diffusion du concept d’industrie 4.0 au Québec, Productique Québec collabore aux stratégies nationales en développement pour accompagner les entreprises dans ce virage majeur. L’organisme est un maillon important de la Stratégie numérique du gouvernement du Québec pour le secteur manufacturier, secteur qui est un véritable baromètre de l’économie régionale et provinciale. Concepteur de la Feuille de route Industrie 4.0, il a été notamment également mandaté pour piloter le développement de l’Audit des technologies numériques, qui sera disponible pour les entreprises québécoises dès septembre.

 

Seulement l’an dernier, Productique Québec a accompagné 80 entreprises manufacturières québécoises dans la transformation vers le numérique contribuant à ce qu’elles demeurent concurrentielles sur le marché régional, national, voire international. « On assiste les entreprises de façon à ce que leurs choix technologiques soient parfaitement appropriés à leurs besoins. On les aide à prendre le virage de la révolution industrielle 4.0, déjà amorcée un peu partout dans le monde », précise Sébastien Houle.

 

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Vincent Thomasset-Laperrière, conseiller technique FAO, Productique Québec
Ezzeddine Cherni, délégué commercial, Ambassade du Canada en Tunisie
Elaine Mosconi, professeure, École de gestion de l’Université de Sherbrooke
Éric Fernet, responsable de la liaison cégep-entreprises
Sébastien Houle, directeur général, Productique Québec
Luis Antonio Santa-Eulalia, professeur, École de gestion de l’Université de Sherbrooke
Carol McQueen, ambassadrice, Ambassade du Canada en Tunisie
Marie-France Bélanger, directrice générale, Cégep de Sherbrooke
Vincent Chouinard, chargé de projet GPAO, Productique Québec
Gilles Charron, directeur au développement des affaires, Productique Québec
Martin Bérubé, coordonnateur technique CFAO, Productique Québec

 

 

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Ezzeddine Cherni, délégué commercial, Ambassade du Canada en Tunisie
Sébastien Houle, directeur général, Productique Québec
Carol McQueen, ambassadrice, Ambassade du Canada en Tunisie
Gilles Charron, directeur au développement des affaires, Productique Québec

 

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Source :

Éliane Beauregard, coordonnatrice aux communications
Productique Québec
819 822-8998, poste 26
Eliane.Beauregard@productique.quebec

 

Renseignements :

Sébastien Houle, directeur général
Productique Québec
819 822-8998, poste 50
Sebastien.Houle@productique.quebec

 

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Banniere article Richard

 

Eh oui, les machines récentes en ont long à dire à propos de leurs « états d’âme »! Les informations qu’elles génèrent peuvent être regroupées principalement en deux groupes. Le premier groupe est axé sur le fonctionnement interne de la machine (par exemple, indiquer les forces exercées sur les axes d’une tête de coupe). Le deuxième groupe touche les éléments liés à la production, ce qui comprend également l’interaction de l’opérateur avec la machine.

 

machine_parlanteQuels sont les avantages d’écouter ce que peuvent dire les machines de production?

 

  • Le plus important est que la machine offre une vue non biaisée des différentes opérations. Comme le dit l’expression, les chiffres ne mentent pas.
  • Les machines permettent d’extraire les taux de rendement, le nombre de pièces produites et les programmes qui ont été utilisés.
  • On peut identifier les conditions qui mènent à des baisses de production.
  • Il est possible de comparer le fonctionnement et le rendement de deux machines identiques sur le plancher de production. La comparaison peut également être faite entre deux usines d’un même groupe.
  • On peut établir un programme de maintenance préventive en fonction des informations de la machine elle-même.

 

Les manufacturiers qui fabriquent les machines de production utilisent de plus en plus l’approche liée à la publication d’informations liées à la maintenance (préventive et prédictive).

 

Votre machine de production est en mesure d’envoyer des informations directement au manufacturier. Cette réalité s’applique également dans le monde de l’informatique. Un exemple concret est celui des imprimantes. Grâce à un contrat de service, le manufacturier pourra vous faire parvenir une nouvelle cartouche automatiquement. C’est un tout nouveau modèle d’affaires!

 

Les machines fournissent une panoplie d’informations utiles qui permettront aux entreprises d’optimiser la production. Il faut simplement apprendre à écouter les machines et à comprendre ce qu’elles essaient de nous dire!

 

Vous désirez approfondir le sujet? Inscrivez vous gratuitement au 5 à 7 Techno – L’analyse prédictive, le secret de l’usine performante qui aura lieu le 23 mai prochain.

 

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Business person hand holding financial statistics displayed on the tablet screen at office.

 

Vous avez manqué le 5 à 7 Techno – L’intelligence d’affaires au service de la PME manufacturière? En voici le résumé!

 

Le domaine de l’intelligence d’affaires, communément appelée Business Intelligence (BI) de son nom anglais, est indéniablement en croissance. On estime que d’ici 2021, les utilisateurs seront deux fois plus nombreux que les non utilisateurs!

Mais d’abord, qu’est-ce que l’intelligence d’affaires? Selon Fanny-Ève Bordeleau, il s’agit d’une discipline qui encadre la collecte, l’entreposage et l’utilisation des données dans le but de supporter le processus de prise de décision.

 

Pourquoi utiliser le BI?

 

Globalement, l’intelligence d’affaires permet de centraliser l’information, de se concentrer uniquement sur ce qui est important et d’identifier plus facilement les cause de problèmes dans votre entreprise.

Tout ça, c’est bien beau, mais comment l’intelligence d’affaires peut-elle concrètement créer de la valeur pour votre entreprise?

Le BI aide à prendre des décisions basées sur les faits, il améliore l’agilité organisationnelle et la qualité des données en plus d’augmenter la vitesse de réaction des opérateurs et des gestionnaires.

 

À la source de l’intelligence d’affaires : les données

 

Les données peuvent provenir de plusieurs endroits, notamment :

  • Systèmes informatiques (Commandes, plaintes, réceptions, bons de travail, inventaire, données comptables)
  • Employés (Rapports, manipulation de matériel, relations clients)
  • Clients (Sondages, historique d’achats)
  • Fournisseurs (Documentation technique, rapports de qualité)
  • Capteurs (Vitesse, température, vibration)
  • Environnement (Taux de change, météo, capitalisation)
  • Web (Commentaires, clics, parcours)
  • Données externes (Profil de consommateurs, parts de marché)
  • Chaîne d’approvisionnement (Partage des données, compétition)

Toutefois, pour être vraiment utiles, vos données doivent être de bonne qualité.

Vous connaissez votre entreprise. Si les données que vous recevez n’ont aucun sens, peut-être y a-t-il un problème.

Regardez directement à la source : vos employés sont-ils sensibilisés à la démarche? Vos capteurs sont-ils de bonne qualité? Votre réseau est-il suffisamment puissant pour éviter les pertes de transmission?

 

Conseils pour une intégration réussie du BI dans votre entreprise

 

  1. Bien s’entourer. Assurez-vous d’avoir un vrai expert pour vous conseiller. Non seulement il doit connaître votre secteur d’activité, mais il doit aussi d’abord s’informer sur votre entreprise et sur vos besoins avant de vous suggérer quoi que ce soit.
  1. Commencer petit. Il est bien plus facile de mener de petits projets que d’essayer de tout manger en une fois.
  1. Savoir ce qu’on veut en retirer. Il faut cibler un objectif principal. Rien ne sert de vouloir tout attraper en même temps. On risque de ne rien trouver du tout!
  1. Penser business plutôt que techno. Il faut bien évaluer ses besoins avant de vouloir implanter une technologie à tout prix, juste parce que tout le monde le fait.
  1. Envisager le cloud. Stocker vos données peut prendre beaucoup d’espace. Plusieurs solutions abordables et sécuritaires sont disponibles de nos jours.
  1. Comprendre que les effets ne seront pas immédiats. L’intelligence d’affaires aide à la prise de décisions. Les répercussions peuvent prendre quelques mois ou quelques années avant d’être observables.
  1. Ne pas négliger la formation. Votre équipe doit comprendre les enjeux reliés au fonctionnement et à l’utilisation du BI pour assurer la meilleure qualité des données possible.
  1. Ne pas attendre d’être le dernier. L’intelligence d’affaires est un domaine qui croît de manière exponentielle. Dans peu de temps, elle sera une pratique si répandue qu’elle sera inévitable pour demeurer concurrentiel.

 

Le monde des données vous intéresse? Vous aimeriez aller plus loin? Inscrivez-vous dès maintenant au 5 à 7 Techno – L’analyse prédictive, le secret de l’usine performante.

 

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Banniere article Mike

 

 

 

On appelle réseaux de neurones une technique de programmation qui vise à reproduire la capacité du cerveau à s’adapter aux informations reçues en tentant de reconnaître des modèles de façon à donner des résultats de plus en plus précis.

 

analyse2Utilisations concrètes en entreprise

Puisque les réseaux de neurones sont conçus pour reconnaître des modèles, il est possible de les utiliser pour déceler certains comportements aurpès de personnes à risque de développer des problèmes psychologiques, ou qui en ont déjà un ou plusieurs. Pour cet exemple, mentionnons Facebook qui a conçu un tel logiciel pour permettre, entre autres, d’identifier les personnes qui sont en dépression ou à risque de dépression pour permettre d’avertir leur entourage, les ressources locales en santé mentale, etc.

 

Prenons une application plus près de celle de la productique, par exemple le logiciel Hopper. Il utilise différents réseaux de neurones et de l’exploration de données (data mining en anglais) pour permettre de trouver différents modèles dans les tendances de prix de billet d’avion dans le but d’estimer de la façon la plus précise possible le prix d’un billet à une date donnée.

 

On peut aussi réduire les pertes financières grâce à l’étude de comportements et la corrélation de milliers de données à l’aide de logiciels comme ceux qu’utilisent les assureurs lorsqu’il est question de faire soumission ou encore pour détecter la fraude.

 

Pistes d’utilisation en entreprises industrielles analyse3

Il serait possible de mettre au point un logiciel qui, grâce à une accumulation de données et leur analyse, pourraient reconnaître des modèles de production qui améliorent le rendement d’une entreprise. Par exemple, un programme serait à même de reconnaître quels logiciels de production d’une machine-outil à commande numérique (computer numeric control en anglais ou CNC) sont liés à des temps de chargement anormalement long par rapport à d’autres, ce qui permettrait d’investiguer plus facilement sur les habitudes qui peuvent réduire la productivité.

 

La création d’un logiciel ayant comme tâche de surveiller les comportements des utilisateurs de manière à s’adapter à leurs besoins est aussi une avenue prometteuse. Par exemple, un logiciel affiche des informations spécifiques à certains utilisateurs et en affiche d’autres à des utilisateurs différents, mais de manière tout à fait automatisée. Ainsi, si les habitudes changent au sein d’une entreprise pour une quelconque raison, le logiciel serait à même de s’adapter sans intervention humaine.

 

En conclusion

Les réseaux de neurones ont des applications vraiment variées, tout simplement parce qu’ils sont utiles pour remplacer l’humain dans des tâches où il est naturellement limité. Contrairement à l’être humain, une machine peut traiter une quantité massive de données. Il est possible de faire en sorte que l’humain et la machine puissent se compléter l’un et l’autre.

 

Dans le domaine de l’informatique, les progrès se font rapidement et il ne fait aucun doute que des nouvelles applications concrètes vont apparaître de plus en plus rapidement.

 

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Banniere article Mike

 

 

 

 

« Réseau de neurones » est le nom donné à une technique de programmation, qui cherche à se rapprocher du comportement d’un cerveau. En bref, le but est de créer un logiciel qui pourra s’adapter aux informations qu’il reçoit de manière à pouvoir s’ajuster au fil du temps, ce qui devrait permettre au logiciel de répondre le plus adéquatement possible à la tâche demandée.

 

Quel est l’avantage?

Un avantage majeur par rapport aux approches conventionnelles, est qu’elle permet aux ordinateurs de reconnaître des « modèles » (pattern en anglais), ce qui lui permet de réaliser des tâches que des programmes conventionnels ne pourraient pas réaliser, ou du moins, très difficilement.

 

réseau neurones 1Comment ça fonctionne?

Un logiciel avec un réseau de neurones est constitué de « neurones virtuels ». Un peu comme les neurones d’un cerveau, ils peuvent communiquer les uns avec les autres et s’ajuster aux informations reçues. Au fil du temps, le réseau peut ajuster le poids de certains neurones et de certaines connexions pour permettre au résultat final de devenir encore plus précis.

 

En d’autres mots, un logiciel avec réseau de neurones cherche à copier la capacité d’un cerveau à s’ajuster aux informations qui sont reçues.

 

Prenons comme exemple l’être humain : son cerveau est capable de reconnaître un visage, même si la personne est placée de côté, grâce à une reconnaissance d’un « modèle » de visage qui permet une certaine extrapolation.

 

Prenons comme autre exemple les émotions : un humain est capable de reconnaître les émotions d’un autre être humain en élaborant au cours de sa vie certains modèles qui se répètent. Avec les expériences qui s’accumulent, la précision de reconnaissance s’améliore. Un réseau de neurone essaie de copier cette capacité.

 

Limites

Un frein actuel à l’utilisation de la programmation à l’image des réseaux de neurones est que présentement, ces réseaux ont une vitesse d’apprentissage remarquablement lente. Il faut des millions de données pour permettre d’avoir un ajustement minimal, ce qui fait que dans certains domaines, l’approche conventionnelle peut être plus appropriée.

 

Pour conclure

Les réseaux de neurones sont hautement prometteurs, mais ils restent encore peu pratiques dans certains domaines.

 

Sources :
Université de Sherbrooke, Introduction aux réseaux de neurones
Université McGill, Apprentissage automatique, les réseaux de neurones
Stanford University, Multi Layer Neural Network
University of Toronto, Artificial Neural Networks Technology

 

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Milan Conception est une entreprise d’ingénierie spécialisée dans la conception et la fabrication de machines industrielles. C’est dans les projets liés à l’industrie automobile et, plus précisément, à l’extrusion de caoutchouc, qu’elle a développé son expertise. Elle a travaillé à plusieurs reprises avec Productique Québec et souhaitait partager son expérience.

 

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« Nous avons fait appel à Productique Québec dans le cadre de trois mandats de CAO. Notre conseiller a rapidement été en mesure de cerner nos besoins, car même s’il ne connaît pas précisément notre industrie, il connaît bien les logiciels et l’équipement que nous utilisons. Nous avons ainsi pu profiter d’une expertise qui nous aurait pris des années à développer à l’interne.

 

De plus, nous apprécions qu’il nous mette au courant d’autres expertises qu’on retrouve chez Productique Québec pour nous aider à répondre à des besoins différents. Ça nous donne des idées pour la planification des projets à venir!

 

Notre conseiller chez Productique Québec nous a permis d’établir une passerelle entre nos idées et leur réalisation »,  Steeve Michaud, co-fondateur et PDG, Milan Conception

 

 

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