Des IA écoutent les machines pour éviter la panne

Un bruit anormal est souvent le signe d’un défaut dans le fonctionnement d’une machine. Dans les systèmes industriels, celui-ci est généralement inaccessible à l’oreille humaine. D’où l’idée de quelques start-up d’employer des capteurs sonores et des algorithmes d’intelligence artificielle afin de détecter les composants défectueux.

Réseaux électriques, pompes à essence, broyeurs, systèmes hydrauliques… les moteurs sont omniprésents dans les industries. Aux États-Unis, par exemple, ils représentent pas moins de 25 % de la consommation électrique du pays. Or ils sont fréquemment victimes de pannes ou utilisés inefficacement en raison de dysfonctionnements. Avec l’intelligence artificielle, de nouvelles techniques de détection apparaissent afin de limiter ces problèmes. Il en va ainsi de l’analyse sonore, qui permet de scruter les sons inaudibles à l’oreille et emploie des algorithmes d’apprentissage automatique pour ausculter les machines. Deux start-up ont développé des technologies innovantes de maintenance prédictive à cet effet.

 

Des technologies d’IA qui visent l’optimisation des systèmes de production

 

La première, OneWatt, a mis au point un dispositif de capteurs de reconnaissance acoustique intégrés. Combiné à l’apprentissage automatique et à l’analyse de fréquences, il est en mesure de détecter les défaillances des moteurs avant qu’elles se produisent. Le système, non-invasif, repose sur plus de 16 000 échantillons sonores représentant près de 2 téraoctets de données. Selon ses concepteurs, l’audio est le signe le plus apparent des défauts mécaniques, en raison des frottements créés par les composants du moteur. La seconde, Noiseless Acoustics, utilise des techniques analogues à l’imagerie thermique, mêlant matériel, logiciel et analytique, pour localiser précisément les problèmes à l’aide du son.

Plus généralement, l’analyse acoustique pourrait se révéler un outil précieux dans une perspective de soutenabilité. Des recherches récentes ont en effet établi que les fuites d’air, causées par les dysfonctionnements des moteurs, pouvaient représenter jusqu’à 40 % des coût énergétiques d’une usine. Les technologies d’intelligence artificielle développées par les deux start-up visent donc aussi l’optimisation des systèmes de production, à la fois en permettant de réduire leur consommation électrique et en prolongeant leur durée de vie par le biais d’un monitoring non-intrusif.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Une tribune au sujet de l’IA et de la réindustrialisation de la France,

et un article à propos d’IA et d’automatisation.