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Maintenance prédictive : un savoir-faire belge

Fabrice Brion
Fabrice Brion

La « maintenance de papa » c’est fini. Non seulement la maintenance prédictive nous a fait passer de la réactivité à la proactivité, mais à présent les objets connectés (IoT) et l’intelligence artificielle (IA) dotent la maintenance prédictive « d’auto-activité ». Une entreprise belge est leader en ce domaine.

Avec une croissance fulgurante de 2 à plus de 350 personnes en 15 ans et une présence mondiale, l’entreprise I-care fondée à Mons par Fabrice Brion est symptomatique du changement de paradigme qui s’est enclenché. Et le contrat qu’elle vient de signer sur un marché réputé protectionniste pour équiper en capteurs les machines d'une cinquantaine de centrales électriques américaines est aussi un signe que la Belgique est en pointe dans ce domaine.

« Dans un premier temps il s’agira encore de prises de mesures et analyses conventionnes, c’est-à-dire prises périodiquement par des techniciens, mais nous allons accompagner notre client dans la transformation numérique progressive de ces dispositifs afin que les données soient envoyées en ligne par des capteurs sans fils, à une fréquence définie en fonction de la criticité de l’équipement », explique Cédric Leturcq, Chief Marketing Officer d’I-care Group. Dans le secteur du Building Management System, qui intéresse plus spécifiquement le facility manager, I-care applique son expérience des capteurs industriels au diagnostic des moteurs d’ascenseurs et de HVAC. Ici également des économies de fonctionnement et une meilleure continuité du service sont les avantages chiffrables de cette méthodologie. Le constructeur d’ascenseurs Schindler, par exemple, revendique quasi 100% de disponibilité grâce à la maintenance prédictive.

Données sous-exploitées
L’entreprise montoise a développé son activité et son expertise principalement dans le domaine industriel, avec la particularité (unique selon notre interlocuteur) d’être une des seules entreprises de service en maintenance prédictive à avoir développé et commercialisé sa propre solution de monitoring connecté. I-care propose en effet à ses clients à la fois les équipements de mesure (capteurs sans fils Wi-care™), le logiciel de traitement et d’analyse des données (le software cloud-based I-see™) et l’expertise humaine (plus de 300 ingénieurs et techniciens), alors que les autres fournisseurs se limitent à l’un (le service) ou à l’autre (les produits). Or une étude McKinsey datant de 2015, mais qui a fait date relève que la plupart des données recueillies restent inexploitées. Si « meten is weten », encore faut-il donc pouvoir se donner les moyens d’extraire du sens de l’immensité du big data. Et ce n’est pas le cas actuellement selon McKinsey qui assure que la majorité des données recueillies restent inexploitées. Le faire n’est de toute façon plus à la portée d’une intelligence consciente. L’IA, inconsciente, assistant la décision de l’intelligence humaine semble la voie d’avenir proche, avant que les algorithmes ne remplacent entièrement l’humain dans les processus décisionnels, sans interférence émotionnelle, s’il faut en croire Yuval Noah Harari (« 21 Leçons pour le XXIe siècle »).

Objectif : 80 % des cas analysés par la machine learning
Dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, I-care préfère parler d’Intelligence Augmentée (l’humain supporté par la technologie) pour la gestion du Big Data. Elle se base pour cela sur 6 à 7 ans d’historique de données provenant de près de 6.000 capteurs installés dans le monde et monitorés à distance pour « nourrir » le système d’auto-apprentissage (Machine Learning). Encore en phase de test, cette technologie permettrait à l’entreprise et à ses clients un gain de temps substantiel dans le diagnostic et la prédiction de panne des équipements pour environ 80 % des données récoltées

2019, année charnière ?
D’autres recherches annoncent la percée de l’AI. Dans une étude de 2019, le consultant Gartner estime que 14 % des organisations utilisent déjà l’AI (notamment, en maintenance prédictive, via des chatbots, logiciels simulant une conversation en langage naturel) et que 50 % ont l’intention de le faire en 2020. Le glissement décisionnel devrait s’opérer en 2019.

Par contre ne doit-on pas s’inquiéter de ce sondage de Vanson Bourne, selon qui 75 % des IT et field service leaders estiment qu’en 2020, les machines recevront de meilleurs « soins » préventifs que les humains…

www.Profacility.be/biblio
Patrick Bartholome
07-02-2019


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