L’apprentissage automatique est une variante de l’intelligence artificielle, dans laquelle des méthodes statistiques peuvent être utilisées pour améliorer la performance d’un algorithme en identifiant une tendance dans les données.
L’apprentissage automatique est donc une alternative à la programmation traditionnelle : au lieu de donner des instructions séquentielles et implicites, la machine est prévue pour être capable d’analyser des données, les intégrer et agir de manière autonome.
Ce fonctionnement est intimement lié à la reconnaissance de schémas spécifiques et à la construction d’algorithmes, grâce à un modèle basé sur un échantillonnage ; cela permet de déduire un fonctionnement prévisionnel et de mettre en place des actions correctives, cela est connu sous le nom d’analyse prévisionnelle.
L’apprentissage automatique dans les entreprises
L’intelligence artificielle (AI) et l’apprentissage automatique sont des sujets qui sont venus sur le devant de la scène ces dernières années, voire même plus récemment, et nombreux sont ceux qui se demandent comment mettre tout cela en application dans les procédés professionnels, tout en prenant en compte leurs limites.
Un des défis les plus courants pour toutes les organisations est de tous temps l’amélioration du procédé de prise de décision via l’analyse de données, afin de pouvoir détecter les évènements futurs et d’en prévoir les scénarios et les conséquences.
Les systèmes d’analyse classiques utilisent des modèles descriptifs et un savoir-faire accumulé pour établir des corrélations entre les variables et pour formuler une prévision. Mais que se passe t’il lorsque les données changent de manière dynamique ?
L’apprentissage automatique entre en jeu lorsque la conception et la programmation des algorithmes à travers un nombre donné d’instructions et de règles sans ambigüité devient une chose impossible : oui, il a besoin d’un échantillonnage de données plus large pour un apprentissage efficace, mais il trie automatiquement les variables et leurs interactions en fonction du but à atteindre, essayant d’apprendre quels sont les facteurs les plus importants qui vont permettre d’atteindre le but recherché.
De ce point de vue, l’apprentissage automatique devient alors un élément clé dans l’analyse des données elle-même, puisqu’il apprend des données et choisit avec pour finalité d’atteindre le but. Des tâches qui seraient impossibles à programmer de manière traditionnelle, avec des commandes séquentielles ou des instructions.
L’analyse prédictive des armoires électriques
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