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Les challenges liés au déploiement de l’IA en usine

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Il y a un immense faussé entre entrainer son premier SSD qui fonctionne plus ou moins et déployer un produit basé sur le deep learning dans une usine. Dans ce talk, nous décrivons les obstacles rencontrés par Scortex et comment nous les avons (partiellement) surmonté. Le premier est la nécessité d’un traitement “real time”, parce qu’une inspection qualité se doit de respecter les temps de cycles existants. Le second challenge concerne le machine learning car pour être utile, la sortie du système doit s’approcher fortement de ce que ferait un humain, notamment pour des cas nouveaux. Enfin, comme l’adoption du système et le la méthodologie IA par les métiers est déterminante dans la réussite d’un projet, nous évoquerons notre contact permanent avec ces derniers à travers une interface homme-machine mais aussi dans l’orchestration du projet d’apprentissage machine.

Pierre Gutierrez
Lead Machine Learning Researcher, Scortex

Pierre Gutierrez a commencé sa carrière en appliquant le machine learning aux données génétiques au Laboratoire Statistique et Génome. Il a ensuite travaillé quelques années chez Dataiku. Pierre est depuis 2017 lead de la recherche en machine learning de Scortex ou il s’efforce d’améliorer leur technologie de computer vision / deep learning.

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2020-09-09T20:01:06+00:00
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