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Amazon, Cartésiam, Oxytronic... la guerre des assistants de maintenance prédictive aura-t-elle lieu ?

Martin Clavey
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Amazon, Cartésiam, Oxytronic... la guerre des assistants de maintenance prédictive aura-t-elle lieu ?

Amazon Monitron Starter kit

© AWS

Avec Monitron et Amazon Lookout for Equipement, Amazon Web Services (AWS) se positionne sur le marché de la maintenance prédictive. Fort de son infrastructure de cloud computing, le géant du web prendra-t-il toute la place sur ce marché très concurrentiel, où grands groupes et start-ups cherchent à faire sortir leurs solutions du lot.

Amazon Web Services (AWS) a lancé en fin d’année 2020 son assistant de maintenance prédictive Monitron, une solution clé en main pour surveiller les pannes avant qu’elles n’arrivent. Si la force de frappe de la multinationale appuyée sur son offre de Cloud bien installée est évidente, le géant du web arrive sur un secteur sur lequel de grands groupes, à l'instar de Siemens, et des startups françaises comme NKE Watteco et son « Bob assistant », Cartésiam et bientôt Oxytronic ont déjà mis un pied et proposent des solutions robustes.

Une solution Amazon du matériel jusqu’au cloud

Depuis novembre 2020, avec Monitron, AWS propose aux industriels une solution de maintenance prédictive sans aucun besoin de programmation ou de connaissances en algorithmes d’apprentissage machine. « Monitron est une solution mixte composée de matériels et de logiciel as a service, entièrement managé par AWS, il n’y a pas de serveur à gérer pour nos clients, pas de patching à faire », explique Sébastien Stormacq, principal Developer Advocate chez AWS.

Monitron fonctionne avec deux types d’appareils, des capteurs et des passerelles. Les capteurs, qui peuvent se coller physiquement sur des moteurs, des valves, des pompes, des ventilateurs capturent les données de température et les vibrations de la machine et vont ensuite communiquer avec la passerelle via du bluetooth low energy. « Cette passerelle agrège ensuite les données puis les envoie sur le cloud AWS pour que des algorithmes apprennent l’état de fonctionnement normal des machines puis détectent ensuite les éventuelles anomalies. », détaille Sébastien Stormacq. L’entrainement initial de Monitron, utilisant l’algorithme Random Cut Forest (RCF) d’Amazon, prend deux à trois jours avant que le système ne puisse commencer à détecter des anomalies mais il continue ensuite à s’affiner et s'adapte aux changements d’environnement de la machine.

En parallèle, AWS a lancé, Amazon Lookout for Equipement, une solution logiciel un peu plus paramétrable qui s’adresse à des clients qui voudraient utiliser la puissance du Cloud Amazon avec des données récoltées par des capteurs déjà en place.

Des startups françaises concurrentes

Monitron n’est pas sans rappeler le dispositif de maintenance prédictive « Bob Assistant » lancé en 2019 par NKE Watt Eco (Ex Eolane). Ce petit boitier, qui se fixe aussi à n’importe quelle machine, analyse en temps réel les mêmes paramètres de température et de vibrations pour détecter la moindre anomalie et les fait remonter à un système centralisé via un réseau LORA. Mais, grâce aux algorithmes développés par la startup Cartésiam qu’il embarque, Bob Assistant est capable de traiter sur place les données et détecter lui-même d’éventuelles anomalies sans envoyer les données potentiellement sensibles vers un cloud.

De son côté, comme nous l’évoquions en janvier dernier, Cartésiam a amélioré son « NanoEdge AI Studio ». Cette solution logicielle permet de sélectionner un algorithme de maintenance prédictive conçu spécialement par la startup et de l’embarquer dans les microcontrôleurs des machines pour non seulement détecter mais aussi classer les pannes sans utiliser le cloud.

Enfin, une troisième startup française, Oxytronic, a annoncé récemment le lancement pour le 2è semestre 2021 d'un nouveau dispositif nommé Irma (Intelligent Ressource for Maintenance Applications) scrutant non seulement la température et les vibrations des machines mais aussi l’humidité, l’environnement acoustique, les émissions de gaz et la pression. Cette solution se passe elle aussi du cloud puisqu’elle utilise de la même façon les algorithmes de Cartésiam.

Deux conceptions de l’utilisation de l’intelligence artificielle se font face

Entre la puissance du Cloud d’Amazon pour traiter les données de toutes les entreprises clientes en temps réel et la sobriété des solutions utilisant les algorithmes de Cartésiam, les utilisations de l’intelligence artificielle sont radicalement opposées.

Monitron s’appuie sur l’utilisation, désormais classique chez les GAFAM, de la combinaison d'algorithmes d'apprentissage non supervisés avec une puissance de calcul inégalable pour traiter une masse de données. Si le résultat sera sans nul doute au rendez-vous, cette solution n’évitera pas l’écueil de la circulation permanente de données très précises sur l’état des machines scrutées à travers les réseaux, ainsi que d'une consommation importante d’énergie.

En adaptant finement des algorithmes de machine learning au monde du microcontrôleur, Cartesiam a permis à des solutions plus sobres d’émerger. La confidentialité des données plus facilement contrôlable de ce genre de solutions a aussi séduit un constructeur comme Naval Group qui voit d’un bon œil que les données d’analyse de son matériel ne soient pas stockées dans le cloud.

Reste à savoir si la puissance commerciale d’un acteur comme AWS ne va pas emporter ces questionnements aux oubliettes.

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