Une solution logicielle robuste pour optimiser les opérations industrielles
Le projet INFER (Computational intelligence platform for evolving and robust predictive systems), financé par l'UE, a été initié pour développer une plateforme logicielle générique qui s'adapte aux capteurs flexibles les plus modernes ainsi qu'aux dernières méthodes d'adaptation et d'apprentissage. Les recherches ont surtout porté sur l'intelligence informatique, le génie logiciel et l'ingénierie des procédés et du contrôle industriel. La principale innovation du projet est la création et l'investigation d'un nouveau type d'environnement dans lequel le modèle prédictif le «plus apte» d'un objectif donné émergerait, que ce soit de façon autonome ou à l'aide de l'assistance et des commentaires d'un utilisateur de haut niveau. Ce système prédictif utilise n'importe quel commentaire disponible pour le suivi de sa performance et son adaptation ultérieure. La plateforme logicielle INFER développée pour créer des systèmes prédictifs évolutifs, supporte la formation parallèle, la validation et l'exécution de plusieurs modèles prédictifs, ainsi qu'une automatisation intelligente des procédés de construction de modèles prédictifs. Une série de détachements a permis l'échange du savoir-faire et de l'expérience de seize chercheurs industriels et de 10 chercheurs universitaires. Ces travaux ont généré des contributions dans plus de soixante-dix publications et conférences internationales. L'une des applications clés ainsi analysée portait sur les capteurs logiciels adaptatifs pour l'industrie des procédés. Toute une variété de domaines d'applications et de contextes a pu être utilisée avec ces capteurs. Les partenaires du projet ont reconnu l'importance grandissante du domaine interdisciplinaire qu'est la science des données. Un nouvel institut dédié à la science des données s'est ainsi ouvert à l'Université de Bournemouth (Royaume-Uni) pour poursuivre les objectifs à long terme du projet INFER. Les partenaires du projet ont initié une plateforme efficace pour les systèmes de prévision qui sera facilement utilisable, non seulement dans l'industrie des procédés mais également dans toute une série d'autres secteurs industriels. Ce cadre logiciel contribuera à transformer l'industrie européenne, d'une industrie des ressources à une industrie basée essentiellement sur les connaissances qui lui permettra de maintenir sa position compétitive à l'échelle mondiale.
Mots‑clés
Industrie des procédés, modélisation prédictive, intelligence numérique, systèmes prédictifs, science des données
