Rapports & Analyses
Nous entrons dans une ère où l'intelligence artificielle (IA) jouera un rôle important dans les processus de facility management.
Essayer de comprendre ce qu'est réellement l'IA a donné lieu à de nombreuses définitions. Par exemple, le mot robot ne doit pas toujours être pris au pied de la lettre : les robots peuvent être aujourd’hui constitués uniquement de logiciels. A mesure que les outils d'"intelligence artificielle" deviennent courants, les gens cessent de les considérer comme telle. Prenons l'exemple des suggestions de recherche basées sur les requêtes prédictives de Google : au fur et à mesure que les gens s'habituent à ce que Google devine avec précision ce qu’ils recherchent, il perd son facteur " wow ".
Personnellement, je crois que le terme "intelligence artificielle" est parfois utilisé de manière inappropriée, à l'instar du mot "intelligent" dont j'ai déjà parlé. Je préfère le terme "machine learning" pour parler du rôle de l'IA dans le facility management.
Types d'intelligence artificielle
Dans un sondage que mes collègues mènent actuellement, ils demandent aux prestataires de services quels types d’IA ils utilisent déjà dans leurs processus FM :
- Par exemple, réserver une salle ou commander un repas par commande vocale sur un assistant personnel numérique.
- Par exemple, utiliser des caméras de sécurité qui identifient automatiquement les personnes et créent une alerte après la fermeture du bâtiment.
- Planification et programmation. Par exemple, un algorithme avancé calcule la meilleure planification des tâches des intervenants qualifiés en fonction d’itinéraires optimisés.
- Par exemple, utiliser des drones pour effectuer des inspections dans des endroits dangereux.
- Par exemple, utiliser l’analyse d’un volume important de données pour prévoir les défaillances potentielles d’actifs et y répondre, ainsi que pour améliorer la rentabilité des contrats clients.
- . Par exemple, les systèmes de commande de services qui apprennent les préférences des collaborateurs et commencent à formuler des recommandations ou des ajustements automatiques en fonction de ces informations.
- Par exemple, disposer d'une plate-forme qui utilise les données du contrat et les préférences du client pour automatiser le processus de conformité aux contrats du client.
Pourquoi l’IA ?
La vision par ordinateur est particulièrement intéressante pour les prestataires de service FM qui cherchent à accroitre leur efficacité opérationnelle.
Elle revêt une qualité qui était auparavant exclusivement humaine - à la fois voir et comprendre ce qui a été vu - et étend cette compétence aux logiciels. Les publications réalisées sur la vision par ordinateur et les systèmes de capteurs utilisés pour interpréter les données indiquent que les caméras deviennent intelligentes. Ces caméras ne se contentent pas de diffuser des images en continu, elles sont aussi capables d’alimenter ces flux vidéo avec des flux de données décrivant ce qu'elles voient. La technologie utilisée pour permettre aux caméras d'apprendre et d'interpréter les images est appelée "Deep Neural Network", ou DNN.
La capacité d'apprentissage de ces caméras est basée sur la technologie des réseaux neuronaux et, dans certains cas, est câblée, c'est-à-dire mise en œuvre sur une puce de silicium qui est montée dans l'appareil lui-même.
Valeur pour l'entreprise
La technologie améliorée d'IA peut résoudre plusieurs challenges d’affectation des ressources. Par exemple, un des domaines de recherche actuels est la conduite autonome. Les véhicules autonomes ont besoin d'une grande quantité d'informations sensorielles pour évaluer les conditions de leur environnement. Ce type de véhicules est aujourd'hui déployé dans les entrepôts, automatisant le prélèvement et le placement des pièces sans intervention humaine.
Les caméras sont également couramment installées dans les bâtiments. L’intégration de caméras intelligentes autour des bâtiments créera de nouveaux cas d'utilisation potentiels pour la gestion des biens immobiliers, des installations et de la sécurité. Les capacités d'apprentissage peuvent être appliquées à la reconnaissance faciale, ce qui pourrait permettre de mieux gérer l'accès, mais aussi de " compter " le nombre de personnes dans les zones du bâtiment ou même d'identifier les événements. Gartner a indiqué que les systèmes sont maintenant plus fiables que les humains pour reconnaître les individus par la forme de leur visage. Ce qui signifie que ces ordinateurs peuvent aider à réduire les heures supplémentaires du personnel de sécurité. Il faut tout de même être prudent avec les problématiques de protection de la vie privée lors de la mise en œuvre de tels systèmes. Dans ses publications ITXpo de 2019, Gartner souligne le fait que parmi les utilisateurs de la technologie, la protection de la vie privée est prioritaire sur la commodité.
Nous avons vu des cas d'utilisation où des caméras intelligentes sont déployées pour identifier des événements comme le rejet illégal de déchets et l'utilisation indésirable d'ascenseurs (non autorisée). Cela permet d'intervenir immédiatement sur ce type d'événements, en évitant des dommages ou des coûts.
Les principes de la technologie intelligente dans les appareils photo peuvent être appliqués, et le seront probablement, à d'autres appareils et cas d'utilisation. Est-ce l'un des domaines que vous explorez déjà en IA ? Prévoyez-vous de commencer à l'utiliser d’ici les deux prochaines années ? Répondez à notre enquête sur l'IA dans les processus FM.
