Spartan lance ses premiers « copilotes » IA pour la location

Toutes les entreprises ne sont pas novices en matière d'intelligence artificielle (IA). Spartan Solutions, une entreprise technologique basée au Royaume-Uni, collabore avec des spécialistes de l'IA de son université locale depuis plus de cinq ans et a déjà fourni des outils basés sur l'IA à ses clients.

Le travail de base de l'entreprise en matière d'IA a été réalisé avec la création de PROPHES, une solution de maintenance prédictive destinée au secteur pétrolier et gazier offshore. Ce travail, fruit d'une collaboration avec des scientifiques de l'Université de Strathclyde, porte désormais ses fruits dans ses solutions de location d'équipements, où elle lance les premiers « copilotes » basés sur l'IA, compatibles avec sa gamme d'applications et d'outils PHALANX pour la logistique et l'entretien de la location.

John Glen, COO et co-fondateur de Spartan Solutions au Royaume-Uni.

Les trois premiers copilotes, qui peuvent être intégrés aux applications Spartan, aideront les sociétés de location à gérer la qualité des images prises des équipements, à fournir un outil de maintenance prédictive et à améliorer les communications textuelles dans leurs fonctions de gestion d'atelier et de flotte.

La clé pour y parvenir, explique John Glen, directeur de l'exploitation de Spartan, est le développement de « transformateurs » d'IA disponibles gratuitement - c'est le « T » de GPT (Generative Pre-trained Transformers) - qui sont des routines d'apprentissage automatique qui peuvent être utilisées pour une grande variété de tâches, notamment pour analyser et générer du texte, créer des robots de questions-réponses, évaluer des images, et bien plus encore.

« Transformers est le mot important », dit-il, s'exprimant au siège social de l'entreprise à Glasgow, situé dans un pôle technologique proche de l'université. « C'était le livre blanc que l'équipe de Google a créé il y a sept ans et qui a stimulé tout ce marché de l'IA. »

Le premier des copilotes aidera à contrôler la qualité des photos des équipements que le personnel de l'atelier et les chauffeurs prennent avant et après les livraisons.

« La première chose que nous avons faite a été de créer un moteur d'IA qui vérifie la qualité de la photographie au moment de la capture pour nous assurer que vous prenez la bonne photographie », explique-t-il.

« Nous avons programmé le copilote pour qu'il dise : « Est-ce une image d'engin de chantier ? » Il peut rejeter une photo au moment de la prise et dire : « Je ne vous autorise pas à l'utiliser. »

Le copilote mobile PHALANX valide une image bien prise d'un équipement de location. La coche verte signifie que le copilote n'a détecté aucun problème. (Image : Spartan Solutions.)

Le système alertera les utilisateurs si une photo n'est pas de qualité suffisante, le but étant d'éviter les litiges autour des dommages.

« C'est un problème majeur », explique Glen. « Si vous ne pouvez pas fournir les preuves dans les délais, la probabilité qu'une entreprise récupère son argent est proche de zéro, car elle ne peut fournir aucune preuve. Vous allez perdre des revenus car vos clients remettront en question votre décision. »

Vérification du texte
Un autre copilote aidera les entreprises à analyser le texte et les données saisis manuellement et à garantir que les supports sont professionnels et adaptés à un affichage plus large.

« De nombreux utilisateurs ne sont pas employés par des sociétés de location pour leurs compétences linguistiques », explique Glen, « et certains peuvent être dyslexiques… Nous pouvons effectuer un contrôle de qualité sur le flux de données brutes via l'appareil mobile, et si le score linguistique est mauvais ou si la grammaire est inférieure à un certain niveau, nous le signalerons à quelqu'un du back-office. »

Glen souligne que l'élément humain sera conservé, et le personnel sera interrogé pour savoir s'il souhaite accepter le changement suggéré par le copilote ; « L'IA ne résout pas le problème automatiquement, elle maintient un humain dans la boucle. »

Il explique que certains clients souhaitent mettre leurs certificats d'inspection en ligne, mais qu'ils ne font pas confiance à la qualité des photographies et s'inquiètent du texte ; « Si nous pouvons utiliser l'IA pour améliorer considérablement les deux, ils pourront alors commencer à publier des choses sur le Web avec beaucoup plus de confort ».

Le troisième copilote est destiné à la maintenance prédictive et est intéressant car il utilise une ancienne version de l'IA basée non pas sur des algorithmes et de l'apprentissage automatique, mais sur des règles d'experts.

« L'IA est un univers assez vaste », explique Glen. « L'apprentissage automatique en est un sous-ensemble, mais il en existe un autre appelé règles expertes. Ces règles sont essentiellement des propagations en chaîne directe : on peut enchaîner des instructions « si alors sinon » de manière à prendre l'entrée, parcourir ces différentes chaînes de portes logiques et obtenir comme résultat soit « ne rien faire », soit « faire quelque chose ». »

Il donne l'exemple d'une application de location de pompe et de dosage chimique d'une alimentation en eau : si vous connaissez les besoins du client, le dosage requis et que vous disposez d'une surveillance télématique, vous pouvez définir une chaîne de règles, puis créer des messages au personnel si certaines conditions se produisent.

« Nous avons mis en place une règle qui dit, d'accord, surveillez le flux télématique et lorsque le compteur de production de produits chimiques se situe à moins de 5 % de la quantité autorisée, créez un événement de maintenance prédictive d'urgence qui signifie essentiellement que nous devons soit envoyer un ingénieur pour éteindre ou réduire la pompe, soit contacter le client. »

Glen explique : « Nous disposons d'une multitude de règles expertes que nous pouvons exécuter sur la télématique pour automatiser ou semi-automatiser une gamme d'événements commerciaux différents qui intéressent les sociétés de location et les clients. »

Revenus de surveillance
Cela signifie également que les sociétés de location peuvent facturer des frais supplémentaires pour ce que Glen appelle un « service de surveillance ». Vous percevez les revenus de la location et, en plus, les revenus de la surveillance.

L’approche des règles expertes en matière d’IA présente un autre avantage : l’explicabilité, qui consiste à supprimer l’aspect opaque de « boîte noire » qui entoure les résultats d’algorithmes complexes.

« Nous avons créé un système d'apprentissage automatique pour un client du secteur pétrolier et gazier, capable de prédire avec précision la défaillance d'un joint d'étanchéité à gaz sec sur une turbine offshore. En cas de défaillance, la turbine est immobilisée et la pénalité s'élève à un million de livres sterling plus un jour », explique-t-il.

Nous l'avons montré aux ingénieurs et ils nous ont dit : « Super, mais pourquoi l'algorithme d'apprentissage automatique a-t-il prédit ça ? » Et honnêtement, je ne peux pas vous le dire, car c'est un modèle mathématique complexe. Ils disent qu'on ne peut pas l'utiliser, car si on ne peut pas expliquer aux responsables pourquoi on veut arrêter l'éolienne, ils vont refuser. »

Le système CoPilot de Spartan Equipment Telematics affiche la vue destinée aux contrôleurs de location. Le système met en évidence les événements émergents, tels que les urgences liées au dosage de produits chimiques et les excès de suie dans les moteurs diesel. (Image : Spartan Solutions)

En appliquant la même logique à la location, l'équipe de Spartan interroge les chefs d'atelier et les ingénieurs sur les causes les plus probables des pannes techniques sur des équipements particuliers, puis, en appliquant des données télématiques, crée des règles qui peuvent alerter l'entreprise si quelque chose est susceptible de mal se passer - il peut s'agir d'une alerte basée sur la température du moteur ou une autre caractéristique technique.

Nous appliquerons les règles expertes sur un historique de maintenance de cinq ans et vérifierons qu'elles fonctionnent comme prévu. Une fois satisfaits, nous les déploierons en production.

Bien sûr, un élément important à prendre en compte dans la location, et en particulier pour les chauffeurs-livreurs ou le personnel de service, est la capacité de ces systèmes à fonctionner lorsqu'il n'y a pas de connexion de données ou de téléphone.

« Ce que notre équipe a fait, c'est que nous pouvons ensuite prendre n'importe quel transformateur d'IA, le mettre entièrement hors ligne sur un appareil mobile et l'utiliser pour exécuter des processus commerciaux », explique Glen.

« En location, il faut que ça fonctionne hors connexion, car on n'a pas accès à un serveur ni au cloud ; on est dans un champ, et la connexion est limitée. Où qu'on soit en Grande-Bretagne, la connexion est impossible. Impossible de contourner ce problème. »

Plus à venir
Les trois premiers copilotes – dont le prix sera comparable à celui des copilotes de Microsoft – seront suivis par d'autres, Spartan étudiant jusqu'à 30 cas d'utilisation.

« Certains d’entre eux pourraient être éliminés », explique Glen. « Pour obtenir 50 % des dossiers les plus importants, il faudra 18 à 24 mois. »

Le portail de contrôle de location PHALANX 6 affiche l'état des travaux (prélèvements, livraisons, retours, services, etc.) tout au long du cycle de location. (Image : Spartan Solutions)

Il cite notamment l'exemple d'un appareil mobile enregistrant le bruit des moteurs et mettant en évidence les problèmes potentiels, le copilote étant formé à la gestion de plusieurs moteurs. Un autre copilote, capable de planifier des itinéraires et intégrant des outils de cartographie sophistiqués, est également en projet. (L'entreprise propose déjà une solution de planification d'itinéraire, mais non basée sur l'IA.)

Cela va-t-il transformer le secteur de la location ?

« C'est difficile à répondre », dit Glen. « Il faut impliquer les utilisateurs. Il s'agit de gérer le changement et de l'introduire de manière sûre et responsable. Je ne vois pas cela comme un remplacement d'emploi, mais plutôt comme une augmentation de la productivité avec les mêmes effectifs. »

Spartan se concentre sur les aspects opérationnels de la location d'équipements, et les outils d'IA lui permettront de s'appuyer sur ses produits existants. Parmi ceux-ci, PHALANX 6 permet à une entreprise de location de numériser une grande partie de ses activités d'atelier et opérationnelles.

« Chaque fois qu'un équipement passe par le circuit fermé d'une société de location, nous disposons d'un processus métier, d'une application et d'un flux de travail pour le gérer », explique Glen. PHALANX s'intègre facilement à des systèmes de gestion locative plus généraux, notamment des systèmes ERP.

Jim Green, cofondateur et PDG de Spartan Solutions.

Pour Jim Green, vétéran de l'industrie informatique, cofondateur et PDG de Spartan, les produits proposés offrent aux gestionnaires une visibilité indispensable sur leurs opérations, ce qui est crucial lorsque vous essayez d'améliorer l'efficacité.

« L'opportunité, c'est ce qui ne se voit pas », dit-il. « Il y a beaucoup de coûts cachés qui peuvent être supprimés. » Il pense que l'IA sera la cerise sur le gâteau de cette transition vers le numérique pour la location.

L'entreprise a fait ses preuves auprès de grandes entreprises de location, avec des clients tels qu'Aggreko, GAP Group et Ramirent, ainsi que l'entrepreneur Balfour Beatty, mais elle voit une opportunité particulière dans le secteur des PME.

« Le secteur des entreprises de taille moyenne est propice à la numérisation et à l'amélioration des processus », déclare Glen. « Nous continuerons à nous attaquer aux plus grandes entreprises, mais leur nombre est limité. »

Le succès de l'entreprise lui a valu de nombreuses approches de la part d'autres sociétés informatiques, mais elle a résisté à toutes les offres ; « Cela n'a tout simplement pas été le cas, et nous avons été occupés à faire d'autres choses », explique Jim Green.

Pour l'instant, l'IA fait partie de ces autres technologies. « Cela va aller à une vitesse fulgurante », affirme Green, « et ceux qui ont une longueur d'avance prendront le dessus. »