R&D Expérience : Data science & IA

Les technologies numériques permettent à la R&D d'EDF de penser les applications d'aujourd'hui autrement.

Elles permettent de développer des pistes de réflexion pour l'avenir, au profit de la transition énergétique :

• Data Science
• Blockchain
• I.A.
• Objets connectés
• Réalité virtuelle

Ces technologies sont une matière, un outil, à disposition des experts de la R&D, pour offrir des services toujours plus personnalisés à chacun de nos clients.

Au centre des réflexions : l'humain. La technologie n'a pas pour but de remplacer le technicien. Elle est une aide pour tester, un accélérateur pour créer.

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Cette interview de Stéphane Tanguy, Directeur des Systèmes et Technologies de l'information de la R&D EDF porte sur « L'intelligence artificielle, un enjeu d'avenir pour la R&D d'EDF »

Stéphane Tanguy : « Il n'y a pas de définition communément admise de ce qu'est l'intelligence artificielle. Alors, pour nous, on considère que l'intelligence artificielle est un ensemble de disciplines qui visent à rendre nos systèmes plus autonomes.

Plus concrètement, on va trouver des intelligences artificielles parmi l'ensemble des métiers du groupe. En particulier dans le domaine industriel, pour des applications de maintenance prévisionnelle ou d'aide à la décision dans le domaine de la relation client, pour mettre en œuvre ce qu'on appelle un conseiller augmenté ou encore du marketing prédictif.

On va la trouver dans le domaine de gestion d'énergie pour faire de la prévision de consommation et de pilotage de la smart home, le smart building.

Et enfin sur le domaine de fonction corporate pour l'optimisation de nos processus internes, que ce soit les processus achats, RH ou juridiques.

La R&D d'EDF s'est intéressée à l'intelligence artificielle depuis les années 80 en produisant des systèmes experts qui, pour certains, sont encore en utilisation aujourd'hui.

Donc plus récemment, nous avons pris le virage de la Data Science qui est la partie numérique de l'intelligence artificielle qui vise à produire des connaissances à partir de données numériques.

Aujourd'hui, nous avons 40 « Data Scientists » qui travaillent dans le cadre du Data Innovation Lab. Le Data Innovation Lab a beaucoup fait pour diffuser les apports de la data science à travers le groupe en proposant des expérimentations et des prototypes qui démontrent rapidement de la valeur.

Dans l'avenir, nous allons continuer à nous intéresser à la partie numérique de l'IA en travaillant en particulier sur les algorithmes de renforcement. Ils sont très efficaces pour l'apprentissage en continu.

Dans le domaine de l'électricité, nous regardons cela pour l'optimisation des flottes de véhicules électriques.

Nous allons également explorer ce qu'on appelle l'intelligence artificielle symbolique, qui vise à produire des connaissances, qui va nous permettre de faire des analyses de texte ou des résumés automatiques de textes qui sont des des thématiques qui sont très demandées par nos métiers pour analyser les rapports de maintenance ou les corpus liés aux correspondances avec nos clients sous forme de mail ou de lettres.

Enfin, nous allons nous intéresser à la problématique de l'acceptabilité de l'IA, des interactions homme machine et des sujets de certification et de validation de l'IA qui, souvent, représentent un des freins les plus importants au déploiement des intelligences artificielles.

L'intelligence artificielle offre de formidables potentialités si elle est mise au service de l'humain et non l'inverse. D'autre part, le cadre législatif européen est souvent beaucoup plus restrictif quant à l'usage de nos données, en particulier de nos données personnelles. Ce que l'on pourrait considérer comme une contrainte peut se révéler être un atout pour nous inciter à développer des IA qui soient plus explicables, plus traçables et donc plus acceptables. »