À quel point l'IA est-elle intégrée dans une installation Inwatec ?
À propos de l’IA
L’intelligence artificielle concerne le développement de systèmes informatiques et de logiciels capables d’effectuer des tâches qui requièrent normalement l’intelligence humaine. Ces tâches comprennent la résolution de problèmes, l’apprentissage par l’expérience, la compréhension du langage naturel, la reconnaissance de caractéristiques et la prise de décisions. Les systèmes d’IA sont conçus pour imiter ou simuler les fonctions cognitives humaines, telles que la perception, le raisonnement, la résolution de problèmes et la prise de décision, souvent dans le but d’automatiser des processus, d’améliorer l’efficacité et de gérer des tâches complexes qui seraient difficiles ou longues à réaliser pour l’homme. L’IA englobe plusieurs sous-domaines, notamment l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision informatique et la robotique, et elle continue de progresser et d’évoluer dans le but de créer des systèmes capables de faire preuve d’une intelligence semblable à celle de l’homme ou surhumaine dans des domaines précis.
Les systèmes Inwatec rintégrant l’IA
Le scanner à rayons X ODIN scanne puis rejette les vêtements contenant des objets étrangers dangereux, tels que des stylos, des clous ou des aiguilles. Pour obtenir les meilleurs résultats possibles, un logiciel d’intelligence artificielle avancé perfectionne continuellement la machine et optimise ses paramètres en fonction des exigences propres à chaque blanchisserie. La qualité de la détection dépend en fin de compte des types de vêtements scannés. Nous avons collecté des millions d’images, qui sont segmentées en échantillons destinés à former un réseau neuronal avec environ 5 millions de ces dits échantillons. Notre objectif est de fournir au réseau neuronal suffisamment d’échantillons de manière à ce qu'il ait rencontré la plupart, sinon la totalité des articles transitant par une blanchisserie. Les réseaux neuronaux identifient parfaitement les articles qu’ils ont déjà rencontrés. C’est pourquoi nous nous efforçons de fournir autant d’exemples possibles d’objets acceptés (boutons, fermetures à glissière, etc.) et d’objets étrangers et indésirables (couteaux, scalpels, etc.). La détection des métaux est relativement simple, mais l’identification des pièces en plastique est plus compliquée. Ainsi, un détecteur de métaux classique tel qu’il est utilisé dans la plupart des blanchisseries, ne rejetterait qu’un couteau, mais pas un stylo en plastique.
La version initiale d’ODIN ne s’appuyait pas sur l’IA. En passant à la vision informatique habituelle avec de l’IA, nous avons augmenté le taux de détection jusqu’à 99 %. Prendre une photo avec un scanner à rayons X n’est pas une tâche complexe. En revanche, trouver tous les objets indésirables tout en acceptant ceux appartenant à un vêtement l’est. L’IA dans ODIN garantit que le système peut différencier les articles qui doivent être rejetés par la présence d’objets indésirables.
La caméra HEIMDAL s’appuie sur l’intelligence artificielle pour trier les pièces en fonction de leurs caractéristiques visibles, telles que les couleurs, les motifs, les textures et même la taille. Associée à un logiciel intelligent, HEIMDAL fait la distinction entre différents types de linge. Chaque projet reçoit un ensemble unique de données, ce qui nécessite unee préparation adaptée au tri et à la gamme de produits. Actuellement, nous disposons de plusieurs systèmes pour les vêtements de travail, le linge et les articles mélangés. Même sans RFID, HEIMDAL atteint une précision de tri supérieure à celle du tri manuel.
Les données utilisées par HEIMDAL sont également une image, mais contrairement à l’image radiographique, il s’agit d’une véritable photographie en couleur. Le système est similaire à ODIN en ce sens qu’il utilise un réseau neuronal pour créer une empreinte digitale de l’article, ce qui permet une identification précise en distinguant les pièces telles que les petites serviettes des grandes serviettes.
Comparaison avec notre dose quotidienne d’IA : ChatGPT
ChatGPT est conçu à partir des données stockées et collectées pour ensuite les transformer en réponses par des réseaux neuronaux. Ce processus illustre le fonctionnement de l’IA dans les blanchisseries. La principale différence réside dans l’utilisation d’images référencées, définies et introduites dans le système par l’homme afin de garantir l’exactitude des données alimentant le réseau neuronal. Nous collaborons étroitement avec les ingénieurs informatiques pour affiner les modèles, créer le bon fichier de données et mettre en place un processus de traitement efficace dès le départ. Lors de la configuration par l’IA pour ODIN, il se peut qu’elle fasse parfois des choix incorrects ou des erreurs.
Le système ne peut s’améliorer que si les paramètres sont définis par les réseaux neuronaux, et non en s’appuyant uniquement sur des prévisions, qui peuvent être erronées. L’utilisation d’un réseau neuronal est, par définition, une approche de l’IA, laquelle est appliquée avec succès dans le ChatGPT, à un certain nombre de secteurs industriels les plus divers ainsi que dans la zone de tri de nombreuses blanchisseries à travers le monde.
Sans l’IA, il ne s’agirait que d’un outil photographique, nécessitant une équipe importante d’opérateurs pour gérer la détection des articles. Grâce à l’IA, le tri du linge sale est entièrement automatisé, ce qui réduit l’intervention humaine pour l’élimination des objets indésirables détectés.