L’intelligence artificielle au service des métiers du Facility Management

L’Intelligence artificielle fait régulièrement les gros titres des médias. On la retrouve implémentée dans un nombre grandissant de domaines ; cependant, nombreux sont ceux qui ignorent ce qu’est vraiment l’IA et comment elle fonctionne. Dans cet article, nous rappelons les concepts de l’IA et ses applications dans le domaine du Facility Management (FM) qui, face à la crise sanitaire, va connaître de nombreuses mutations.

Qu’est-ce que l’Intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) est un concept qui, en raison même de sa complexité, est difficile à définir de façon totalement exacte. Selon Russell et Norvig auteurs du célèbre livre “Artificial Intelligence : A Modern Approach”, l’IA est l’étude et la conception d’agents intelligents ; c’est-à-dire des systèmes susceptibles d’analyser leurs environnements pour faire des choix ou mener des actions dans le but de maximiser leurs performances pour un objectif donné.

En d’autres termes, l’intelligence artificielle est la capacité des machines à “ penser ” par elles-mêmes ; ainsi, l’IA est démontrée lorsqu’une tâche, auparavant exécutée par un humain et considérée comme nécessitant la capacité d’apprendre, de raisonner et de résoudre des problèmes, peut maintenant être effectuée par une machine. Les véhicules autonomes en sont un excellent exemple. On distingue généralement deux catégories d’IA : l’IA faible et l’IA forte.

L’IA faible est destinée à résoudre un problème ou prendre une décision dans un cadre bien défini. Elle englobe presque toutes les applications actuelles de l’IA dans des domaines aussi variés que le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation, la vision par ordinateur, (reconnaissance digitale, détection et reconnaissance de visage, etc.), l’imagerie médicale (détection du cancer du sein par analyse d’images mammographiques, etc.), la robotique, la détection de fraude, etc.

L’IA fonctionne par généralisation à partir du principe que “ tout ce qui se produira s’est soit déjà produit, soit est proche de l’avoir été ”. Elle est fondée sur l’apprentissage automatique (Machine Learning) notamment l’apprentissage profond (Deep Learning) et l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), et utilise des données massives (Big Data) pour entraîner des modèles permettant de révéler des paternes cachées. Le domaine de l’IA englobe plusieurs autres disciplines comme l’informatique, les mathématiques et statistiques, le traitement du langage naturel, la psychologie et les neurosciences.

L’Intelligence artificielle et le Facility Management

De nombreuses technologies informatiques ont été adoptées ces dernières années dans le domaine du Facility management (FM). On peut citer les outils de gestion de la GMAO, les capteurs intelligents, les robots nettoyeurs et autres applications technologiques. Cependant, beaucoup de tâches souvent répétitives et très chronophages, encore exécutées manuellement pourraient être automatisées par le biais d’outils d’IA.

Des algorithmes de Machine Learning couplés avec des techniques de traitement du langage naturel peuvent être utilisés pour construire des outils de classification automatique des demandes d’intervention ; alors que des implémentations d’algorithmes de recherche opérationnelle et d’optimisation peuvent peuvent aider à automatiser les planification des tâches, optimiser les ressources ou encore à la gestion des SLA. Dans ce contexte, bénéficier d’outils employant des technologies d’Intelligences Artificielles permettent d’adresser ces problématiques de manière plus efficace.

L’Intelligence artificielle dédié à l’optimisation des activités du Facility Management

Il existe différents outils destinés aux acteurs du FM mais encore trop peu embarquent de l’intelligence artificielle. L’avantage des solutions d’IA est de permettre la création de différents modules dédiés à la résolution d’un type de problème donné. L’ analyse prédictive, la planification, l’ordonnancement et l’optimisation intelligents ou encore le traitement automatique du langage naturel sont autant de modules qui permettraient d’augmenter la compétitivité des acteurs du FM.

Les modules d’analyse prédictive, par exemple, utilise les algorithmes les plus aboutis de Machine Learning pour analyser et enrichir les données, identifier et entraîner des modèles qui décrivent au mieux les données disponibles et enfin faire des simulations ou des prédictions pour permettre aux décideur de prendre les meilleurs décisions possibles.

Les modules d’ordonnancement et de planification sous contraintes, quant à eux, combinent des techniques de Recherche Opérationnelle et optimisation avec un système à base de règles pour adresser des problèmes d’affectation et d’ordonnancement de tâches en vu d’une utilisation optimale des ressources tout en prenant en compte les contraintes liées aussi bien au tâches qu’aux ressources.

Enfin, avec un module NLP adressant essentiellement les problématiques d’analyse de sentiment, de classification de documents en utilisant des algorithmes de Deep Learning, la capacité à décrypter une situation d’urgence pour la prioriser tout en réorganisant son planning de façon optimale, devient automatique et permet un gain de temps considérable.

Bien entendu, l’intelligence artificielle est un domaine tellement vaste qu’il serait présomptueux de vouloir la présenter dans un billet de quelques lignes. Il s’agit là d’un aperçu rapide des concepts pour illustrer comment certaines activités du FM peuvent être automatisées en tirant profit de l’IA, au bénéfice des salariés et de l’organisation.

Par Olivier Tossa, Ingénieur R&D et Data scientist chez Datapole et Frédéric Gagnaire, Président Directeur Général chez Datapole