Un constructeur automobile américain accélère l’innovation avec une plateforme d’IA
Développement rapide et évolutivité
GFT a développé une plateforme de données basée sur l’IA en sept mois seulement, avant de la faire passer à l’étape de production deux mois plus tard.
Collaboration mondiale pour la gestion des données
Permet l’accès aux données partout dans le monde et l’intégration d’outils d’IA pour un travail d’équipe collaboratif.
Maximisation de la productivité
Donne aux experts en mégadonnées du constructeur automobile les clés pour collaborer, analyser les données et élaborer des pipelines avec Vertex AI Notebooks afin de booster l’efficience.
La plateforme de données offre à notre client une solution efficiente pour la gestion de données non structurées dans l’IA et l’apprentissage automatique, avec des outils performants pour l’ingestion et le traitement des données notamment. Elle représente un véritable bond en avant pour le développement de l’IA centrée sur les données.
Le Défi
Résoudre le défi de la gestion des données
La croissance des capacités des systèmes ADAS du constructeur s’est accompagnée d’une augmentation du volume et de la complexité des données nécessaires pour entraîner et perfectionner ses modèles d’apprentissage automatique (ML). Le constructeur automobile américain recherchait une solution capable de gérer, traiter et analyser de façon efficiente de grands blocs de données de l’ordre du pétaoctet (1 000 téraoctets) provenant de diverses sources, dont des caméras, des capteurs et d’autres appareils connectés.
L’expertise de GFT dans l’IA et la gestion des données a été un atout précieux pour résoudre les défis identifiés par le constructeur. En élaborant une plateforme hybride d’ingestion de données et d’IA en partenariat avec Google Cloud, GFT a contribué à créer un référentiel centralisé en simplifiant les processus et améliorant la qualité des données.
Une plateforme stratégique pour l’innovation
La plateforme de données basée sur l’IA est bien plus qu’une simple solution de stockage des données : elle constitue une plateforme puissante qui permet aux experts en mégadonnées du constructeur automobile américain de collaborer, d’expérimenter et d’innover. En fournissant un environnement uniformisé pour l’exploration, l’étiquetage et l’intégration des données avec des contrôles de découverte et de sécurité des données, la plateforme de données a accéléré le développement de nouvelles fonctionnalités et capacités des systèmes ADAS.
Au-delà des ADAS : diversifier les cas d’utilisation
Bien que les systèmes ADAS aient été l’objectif principal du projet, le constructeur automobile étudie à présent d’autres applications pour la plateforme de données basée sur l’IA, en particulier :
- Inspection visuelle pour la production : identifier les défauts et problèmes de qualité en temps réel ;
- Assurance qualité des véhicules : veiller à ce que les véhicules soient conformes aux normes rigoureuses avant leur livraison ;
- Gestion de l’entretien et des garanties : optimiser les processus de maintenance et réduire les coûts.
- Gestion des réclamations sous garantie : réduire les coûts de garantie en vérifiant automatiquement les réclamations afin d’éliminer les demandes erronées
La pierre angulaire de la croissance future
La plateforme de données est devenue un atout stratégique pour le constructeur automobile américain, puisqu’elle constitue une pierre angulaire flexible et évolutive pour les futures initiatives utilisant l’IA. Comme l’entreprise n’a de cesse de repousser les frontières de la technologie automobile, la plateforme de données jouera un rôle essentiel pour stimuler l’innovation et offrir une expérience client inégalée.
Engagement
Concrétiser une vision de l’IA
GFT a réuni une équipe pluridisciplinaire afin d’examiner le projet, évaluer les options et valider les composants logiciels à l’aide d’une démonstration de faisabilité. L’équipe de GFT s’est articulée autour d’architectes, d’ingénieurs des données, d’ingénieurs DevOps et d’experts en IA.
Au lancement du projet, GFT et le constructeur automobile américain se sont accordés sur les indicateurs de performance clés pour mesurer l’avancement et la réussite du projet sur la base de critères clairs. Cette approche a également facilité le suivi périodique et le feed-back des utilisateurs afin de respecter le calendrier du projet et ses objectifs ambitieux.
Le projet était axé sur la plateforme de gestion des données visuelles basée sur l’IA du constructeur automobile. Créée par GFT et le constructeur automobile américain, elle constitue une plateforme personnalisée pour la gestion des données provenant d’images et de vidéos pour les projets de ML, tout en gérant les index de données pour simplifier les processus d’ingénierie par ML et s’assurer qu’ils sont plus efficients. Dans la pratique, elle soutient un écosystème intégré qui permet aux équipes d’application de créer de façon simple et rapide des ensembles de données de référence et de les utiliser tout en souplesse dans de multiples applications et plateformes. Cette approche élimine la duplication des données et permet de réaliser des économies significatives. La plateforme de données est également intégrée à MDK (Machine Learning Development Kit), – la solution de ML sur mesure de l’entreprise conçue avec divers services Google.
Afin d’optimiser les performances et les coûts, la plateforme de données du constructeur automobile américain exploite la puissance des services de Google Cloud Platform tels que Cloud Run, Vertex AI, Big Query et Cloud Storage. En outre, elle utilise la plateforme de calcul de haute performance du constructeur.
Composant infonuagique
Pipeline automatisé pour le déploiement des services Google Cloud nécessaires pour la maintenance du modèle :
- Google Cloud Storage Repository pour le stockage des ensembles de données et pour permettre l’entraînement ;
- Application Web pour l’étiquetage des données et des images ;
- Services d’entraînement des modèles au moyen des ensembles de données générés ;
- Applications d’évaluation des modèles sur des critères d’exactitude et de performances ;
Le nouveau modèle hybride
Le nouveau modèle hybride simplifie l’intégration avec les autres systèmes et processus. La plateforme finie comprend quatre modèles complémentaires :
- Extractors : modèles d’IA qui sont intégrés dans la plateforme de données d’IA. Ils participent à l’extraction, à partir d’images, de vidéos et de sources audio, de données additionnelles telles que les similarités, les métadonnées et les données à caractère personnel pour la dépersonnalisation ;
- Golden Data : application Web pour le traitement, les requêtes et les recherches d’ensembles de données, –à savoir les images et vidéos – puis pour l’étiquetage et la mise en relation avec d’autres applications ;
- Data Pipelines : flux automatisés ad hoc pour chaque cas d’utilisation, destinés à faciliter l’envoi et le suivi des données des capteurs ;
- Search Visualisation : outils conçus pour travailler avec les images et les ensembles de données.
Le Bénéfice
Une plateforme sécurisée et polyvalente qui stimule l’adoption de l’IA
GFT a élaboré un prototype de plateforme en sept mois et mis la plateforme en capacité de production au cours des deux mois qui ont suivi. Avec son modèle de livraison global éprouvé, GFT a enrichi en permanence la fonctionnalité du produit en tenant compte du feedback. Actuellement, les experts en mégadonnées du constructeur automobile américain peuvent consulter, analyser et facilement accéder à une source abondante de données de qualité, qui peut être utilisée pour élaborer des pipelines grâce à une interface utilisateur ou un kit de développement de logiciel.
La plateforme place les données au cœur du processus de production de l’entreprise. Alors que le projet initial était axé sur les systèmes ADAS, l’entreprise étudie actuellement un grand nombre de nouveaux cas d’utilisation, comme l’inspection visuelle par IA pour la production, l’assurance qualité des véhicules et la gestion de l’entretien et des garanties. En tant que référentiel nuagique, la plateforme de données a résolu le défi posé par l’information décentralisée chez le constructeur.
La nouvelle plateforme est suffisamment flexible pour ingérer des données provenant de sources nouvelles ou de sources disparates telles que les systèmes d'information à bord des véhicules à des fins d’analyse et de comparaison avec d’autres ensembles de données, permettant ainsi au constructeur américain de valoriser ses données avec un investissement minime. Avec une seule source de données de qualité, les experts en mégadonnées sont à présent plus créatifs et productifs.
Les données peuvent être analysées dans la plateforme et sont accessibles aux experts en mégadonnées du constructeur automobile partout dans le monde, ce qui encourage la collaboration et l’adoption. Les utilisateurs de la plateforme de données peuvent également utiliser d’autres outils tiers intégrés dans la plateforme, tels que Vertex AI Notebooks par exemple, pour exploiter ces données.
Bien que la plateforme soit opérationnelle, GFT continue de lui ajouter de nouvelles fonctionnalités afin de la rendre compatible avec de nouveaux cas d’utilisation et de nouvelles sources de données. La plateforme de données est devenue une référence chez le constructeur automobile américain, l’apprentissage automatique stimulant l’efficience dans de nombreux processus de l’entreprise. Les données sont également intégrées grâce à des applications de ML tierces pour être utilisées dans diverses plateformes.
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