En el marco de nuestro Gran Tema CIO / Le Monde Informatique dedicado a la IA, recibimos con motivo deuna primera transmisión Thales y Socotec, así como el investigador Jean-Gabriel Ganascia, nos cuentan cómo las empresas públicas y privadas organizan su estrategia de IA. Nuestra segunda emisión se centra en cómo las organizaciones están acelerando e industrializando sus programas de IA.

Al igual que muchos de sus homólogos, Suez y TotalEnergies han estado aprovechando las tecnologías de inteligencia artificial durante al menos una década, pero se están organizando para optimizar, acelerar y rentabilizar esta estrategia. Para descifrar su enfoque y los resultados asociados, invitamos a Claire Mathieu, directora de datos e inteligencia artificial en la entidad de soluciones digitales de Suez, y a Michel Lutz, director de datos y gerente de datos e inteligencia artificial de la fábrica digital de TotalEnergies, a nuestro estudio.

Identificar, localizar y prevenir fugas de agua en Suez

Claire Mathieu dirige un equipo de datos e inteligencia artificial en Digital Solutions que trabaja para acelerar el uso de la inteligencia artificial en las soluciones digitales. Trabaja en colaboración con otra entidad de datos e inteligencia artificial de Suez, alojada en el departamento de TI y que se centra en la gobernanza de datos y la gestión de plataformas. Claire Mathieu compartió con nosotros dos proyectos de inteligencia artificial, cada uno en una de las actividades de Suez, a saber, la gestión del agua y la gestión y recuperación de residuos. "En Suez, el negocio del agua es un negocio maduro en términos de tecnología desde hace mucho tiempo", insistió la directora de datos e inteligencia artificial. El grupo ha instalado cada vez más sensores de todo tipo en sus instalaciones con el tiempo y, por lo tanto, tiene una enorme cantidad de datos.

"De media, el 20% del agua distribuida se pierde por fugas", recuerda Claire Mathieu. Para frenar estas fugas, Suez empezó midiendo el caudal, las variaciones de presión, etc., antes de desplegar progresivamente algoritmos de aprendizaje automático sobre esta base. Una de las vías para mejorar la detección de fugas, pero también para geolocalizarlas con mayor precisión o prevenirlas, se basa, por ejemplo, en la integración de datos meteorológicos e imágenes de satélite en las que los daños ya son visibles.

Identificar residuos para valorizarlos

En el sector de los residuos, Suez sólo dispone actualmente de una visión muy macro y cuantitativa de lo que entra y sale de sus plantas. En otras palabras, es difícil para la empresa saber si la clasificación es eficaz o no. La empresa intentó en un primer momento averiguar qué había en los fardos de residuos que salían de sus instalaciones mediante visión artificial, pero con esta tecnología sólo se podían analizar los residuos visibles en la superficie del cubo, no su contenido. Sin embargo, Suez sigue explorando esta vía con otras tecnologías, pero se ha centrado principalmente, siempre con visión artificial, en el análisis de los residuos durante la clasificación. La empresa ha instalado cámaras en cada cinta y ha utilizado las imágenes para entrenar algoritmos que permitan identificar los tipos de residuos (forma, material, aspecto, etc.) y calcular el índice de pureza en papel o plástico, por ejemplo. El sistema pretende mejorar el rendimiento del proceso existente, pero también hacerlo avanzar.

Encuentra nuestro espectáculo Aceleración e industrialización de la IA en Suez y TotalEnergies

Nuestro segundo ponente, Michel Lutz, recordó que TotalEnergies, históricamente centrada en el petróleo y el gas, está trabajando para aumentar su actividad en electricidad, energías renovables y nuevas moléculas. Una evolución de la estrategia que se apoya en particular en lo digital. El industrial prevé, de hecho, generar 1.500 millones de euros de valor cada año con lo digital, el 80% de los cuales se basa en proyectos basados ​​en datos e inteligencia artificial, según Michel Lutz. Si la empresa lleva explotando los datos y la inteligencia artificial desde los años 90, en ámbitos complejos como la exploración, por ejemplo, la llegada de GenAI a finales de 2022 ha dado visibilidad a estas tecnologías. "También ha permitido ponerlas en manos de todos", explicó Michel Lutz. Las tecnologías utilizadas anteriormente estaban reservadas a los especialistas.

Electricidad y energías renovables, áreas 'intensivas en datos'

TotalEnergies ha organizado sus actividades de datos e inteligencia artificial en tres capas: primero, la infraestructura informática compartida; después, la gestión de datos organizada en red, con responsables de datos en todas las grandes ramas operativas, coordinados por Michel Lutz; y, por último, los usos con especialistas en ciencia de datos, por ejemplo. La fábrica digital, por su parte, evoluciona en torno a tres grandes ejes de trabajo: herramientas para mejorar la seguridad de la empresa, reducir las emisiones de CO2 y apoyar el desarrollo de la electricidad y las energías renovables. "Dos ámbitos especialmente intensivos en datos", recuerda el director de desarrollo de la empresa.

Entre los proyectos desarrollados recientemente, este último ha mencionado el apoyo a la toma de decisiones para la implantación de paneles solares, con el uso de imágenes de satélite para encontrar espacios disponibles y algoritmos para calcular su potencial solar. Otro proyecto, en la filial especializada en almacenamiento de energía industrial Saft, son algoritmos de predicción de riesgos para apoyar a los ingenieros de calidad, mediante el uso de mediciones realizadas en baterías.

Encuentra nuestro espectáculo
Aceleración e industrialización de la IA en Suez y TotalEnergies

En el lado de la IA generativa, la empresa combina un enfoque de IA de autoservicio, con una implementación de Microsoft Copilot a escala, y proyectos más correlacionados con un negocio específico, y desarrollados principalmente con herramientas de proveedores de la nube. Como este proyecto que permite, a través de un enfoque RAG, Aprovechar la retroalimentación de los incidentes de producción en las refinerías.

En el grupo, la IA plantea retos de industrialización, ya que se encuentran en producción unos 600 modelos. "El reto es la gestión de esta flota de modelos que va a crecer", subraya Michel Lutz. Para avanzar en este ámbito, TotalEnergies ha diseñado un AI Cockpit, un punto de acceso único a todos los modelos para controlar el legado de IA en producción. También es una forma de anticiparse al cumplimiento de la ley europea sobre IA.