Para su El CIO de Grand Théma y Le Monde Informatique se dedican a los datosLa redacción de nuestro colega CIO recibió a representantes del Grupo Renault, así como de los sectores del turismo y de la construcción. En el orden del día, la digitalización de los procesos y la recopilación de datos, pero también su estructuración, su organización, incluso a nivel semántico con definiciones y un lenguaje común.

Así, como la mayoría de los fabricantes, Renault Group se enfrenta, desde 2020, a interrupciones repentinas e imprevisibles cada vez más frecuentes en su cadena de suministro. Ya se trate de Covid, catástrofes climáticas, conflictos geopolíticos, bloqueos de puertos o rutas marítimas, aumento de los precios de las materias primas o escasez de componentes, son difíciles de anticipar. Sin embargo, con 6.000 camiones movilizados al día, 300.000 referencias procesadas, 15 plataformas logísticas y una treintena de plantas industriales en todo el mundo, la cadena de suministro del fabricante de automóviles es particularmente compleja. Para hacerla más resistente a las frecuentes interrupciones, ha puesto en marcha un programa de transformación de los procesos afectados, a través de la tecnología digital, los datos y la inteligencia artificial. Con el objetivo final de lograr una mayor inteligencia en la toma de decisiones, como nos explicó Ludovic Doudard, director general de ingeniería de procesos dentro de la organización Supply Chain del grupo, una entidad digital y de procesos alojada en el negocio de la cadena de suministro.

Para Ludovic Doudard, director general de Ingeniería de procesos Supply Chain en Renault Group, el datalake era la solución ideal, pero "no estaba destinado a convertirse en el Mar Muerto".

Tras completar la digitalización de los procesos en cuestión, la empresa optó en 2018 por un datalake, construido en 3 o 4 años, y ahora instalado en GCP. Como señala Ludovic Doudard, un datalake no está destinado a convertirse en el Mar Muerto. En otras palabras, no basta con llenarlo de datos. Estos deben estar estructurados, organizados y, sobre todo, todo el mundo debe tener acceso a ellos. Por eso, la entidad de la cadena de suministro reservó rápidamente el 10% de sus equipos digitales para la ingesta de datos por parte del datalake. Y para definir una ontología a través de capas semánticas.

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Al mismo tiempo, Renault ha desarrollado plataformas colaborativas para mostrar a las empresas el potencial de los datos cuando se comparten con el mayor número de personas posible. Es el caso de una primera torre de control, compartida con las fábricas, la cadena de suministro, los transportistas e incluso los proveedores. Por último, el fabricante está estudiando el potencial de la IA, siempre al servicio de la toma de decisiones inteligente en el día a día. Por ejemplo, le interesa genAI para interrogar el lago de datos en lenguaje natural, sin tener necesariamente experiencia en datos.

Un espacio de datos compartido por el sector turístico

Nuestro segundo invitado, David Krieff, CIO de ADP, pero también presidente de Eona-X, el espacio de datos para el transporte, el turismo y la movilidad, compartió con nosotros la prueba de realidad de este concepto en el marco de los Juegos Olímpicos de París 2024. «El espacio de datos permite intercambiar datos de forma confidencial gracias a un lenguaje común y al cumplimiento de las condiciones previamente establecidas para estos intercambios», explica. También en este caso, se trata en primer lugar de definiciones comunes, pero esta vez entre actores de un sector. «Cuando intercambiamos información sobre el número de pasajeros que utilizan aeropuertos, aviones, autobuses, taxis, trenes, todos los actores implicados deben ponerse de acuerdo sobre lo que es un pasajero», insiste. ¿Es solo un número? ¿Es también una nacionalidad? ¿Un destino? » Sin embargo, cuando se intercambia con un tercero o a través de una plataforma, una empresa no siempre sabe con certeza con quién está tratando o qué hará esa persona u organización con los datos.

Para David Krieff, CIO de ADP y presidente de Eona-X, se pueden identificar tres tipos de espacios de datos: "los que buscan la eficiencia operativa; los que buscan el bien común; los que buscan compartir el conocimiento del cliente y nuevos servicios".

El objetivo de los dataspaces, promovido por la Unión Europea desde 2020 bajo el impulso del matrimonio franco-alemán, responde a la omnipresencia estadounidense en materia de almacenamiento de datos en la nube, lo que les otorga una importante ventaja a la hora de entrenar a la IA. El dataspace también pretende así dar a los pure players europeos un acceso equivalente a los datos para entrenar sus modelos. David Krieff señala que se pueden identificar tres tipos de dataspaces. Los que tienen un objetivo de eficiencia operativa, como Catena-X centrado en la cadena de suministro del automóvil, los datos abiertos con un objetivo de bien común y, por último, los equivalentes de Eona-X que tienen como objetivo compartir conocimientos sobre clientes comunes en un sector y crear nuevos servicios.

Eona-X, rumbo a París 2024

Eona-X se lanza a los Juegos Olímpicos de 2024 para probar la pertinencia de este modelo en un contexto concreto y restrictivo. Se utilizará para seguir a las delegaciones desde su llegada al aeropuerto hasta su alojamiento. La idea es, en particular, dirigirlas sin problemas cuando bajen del avión hacia un autobús que las lleve inmediatamente a su alojamiento. La información de geolocalización de los autobuses que transporten a las delegaciones también se compartirá con la sede de seguridad de los Juegos Olímpicos. "Las compañías aéreas, ADP, París 2024, los autobuses, todo el mundo tiene interés en este intercambio de datos", insiste David Krieff. Este evento excepcional permitirá identificar vías para mejorar la calidad de los datos en el sector turístico, y el trabajo realizado durante los Juegos Olímpicos también será directamente transferible. La metrópoli de Niza ya prevé inspirarse en él para la Cumbre del Mar prevista para 2025.

En términos de gobernanza, Eona-X es una asociación de la que ADP es miembro, junto con Renault Group, Air France-KLM, Accor, SNCF, Aéroport Marseille Provence y Amadeus. Es este último el que opera la plataforma técnica para París 2024. Eona-X también define la ontología de los datos del sector para el dataspace. Para David Krieff, los próximos desafíos pasan por identificar un mayor número de casos de uso económicamente rentables. Un tema que es objeto de un trabajo de investigación con la Universidad Paris Dauphine o la Escuela de Economía de Toulouse para comprender mejor los mecanismos económicos que entran en juego a la hora de crear un dataspace. Por último, Eona-X colabora con Capgemini, Linagora y Mistral para identificar el papel que puede desempeñar el dataspace para alimentar a los futuros campeones europeos de la IA.

Armonización de datos dentro de un BIM para la construcción

El sector de la construcción también está trabajando en el tema de los datos comunes y compartidos entre sus actores, con una herramienta digital en mente: el modelo BIM (Building Information Modeling) destinado a describir el conjunto del proyecto. Pero la cuestión no es exactamente la misma que en el turismo. Los diferentes actores que intervienen en una etapa de la cadena de construcción de una estructura suelen llegar con su propio sistema de referencia profesional, sus propios conocimientos. Por ello, es difícil obtener un BIM que pueda ser utilizado eficazmente por todos. Sin embargo, el reto es "lograr trabajar, desarrollar, diseñar, construir y explotar estructuras a partir de una masa de información contenida en los datos de los entornos digitales compartidos", como nos recuerda nuestro último invitado, Rémi Lannoy, responsable del departamento de construcción digital y BIM en Cerib (un centro de excelencia en investigación e innovación para la industria del hormigón).

Por tanto, como en Renault o en el turismo, el primer reto es crear un lenguaje común. El sector necesita modelos de definición basados ​​en listas de propiedades y referencias que permitan a todo el mundo comprenderlas. Estos diccionarios de datos ya existen en el sector y, en lugar de aspirar a un diccionario universal, que es más bien una fantasía según Rémi Lannoy, es mejor organizarlos en red y proponer definiciones armonizadas. Estos modelos deben poder utilizarse, por supuesto, en el contexto de los proyectos. Esto implica definir ocurrencias específicas para cada objeto: "un objeto es una semántica, un contenedor y una ocurrencia del modelo", resume nuestro invitado.

Para Rémi Lannoy, responsable del departamento de construcción digital y BIM en CERIB, «la IA será necesariamente una buena respuesta a la complejidad de la profesión de la construcción, que presenta tantas limitaciones técnicas».

Por último, queda la cuestión del formato de definición de los datos. Los caminos naturales son los de los estándares de tipo XML o JSON, pero los actores del sector también están considerando formatos específicos de la construcción como el IFC (Industry Foundation Classes), que integra, entre otras cosas, parámetros geométricos en el espacio. Sin olvidar los formatos propietarios, pero igualmente esenciales, que deberán interoperar con los formatos estándar elegidos. Dos palancas podrían impulsar el progreso hacia datos efectivamente compartibles a través de BIM en la construcción. Por un lado, las exigencias de los clientes y, por otro, las futuras reglamentaciones.

Aunque el BIM no es obligatorio en Francia, "podría crearse un libro de registro digital de los edificios para contribuir a los análisis del ciclo de vida", como señala Rémi Lannoy. La Unión Europea ya lo solicita. pasaportes de productos digitales"La IA será necesariamente una buena respuesta a la complejidad de nuestra profesión, que presenta tantas limitaciones técnicas", espera Rémi Lannoy.