Nos FAQs

L’intelligence artificielle (IA) permet de traiter de manière rapide et efficace de grands volumes de données. Dans les bases de données techniques complexes, comme celles utilisées dans les systèmes PDM et PLM, l’IA aide à identifier les informations pertinentes sans qu’il soit nécessaire de parcourir manuellement des dizaines de fichiers. L’IA est capable de trouver des corrélations, de détecter des tendances et de répondre à des questions complexes, permettant ainsi de gagner du temps, de réduire les erreurs humaines et d’optimiser les processus de prise de décision.

Le Machine Learning (apprentissage automatique en français) est une discipline de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans avoir besoin d’être explicitement programmés. Grâce à des algorithmes, les systèmes analysent des données, détectent des motifs et prennent des décisions basées sur ces observations. Il existe trois types principaux de Machine Learning : Apprentissage supervisé : l’algorithme est entraîné à partir de données étiquetées (par exemple, avec des catégories connues), Apprentissage non supervisé : l’algorithme apprend à détecter des patterns dans des données non étiquetées (comme la segmentation de clients), Apprentissage par renforcement : l’algorithme apprend à partir d’actions et de récompenses (par exemple, dans les jeux vidéo). En résumé, le Machine Learning est l’une des technologies fondamentales derrière de nombreuses applications d’intelligence artificielle modernes.

Le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning, qui repose sur des réseaux de neurones artificiels. Il est particulièrement efficace pour traiter des volumes massifs de données non structurées, comme des images, des sons, ou des textes. Le terme « deep » (profond) fait référence au nombre élevé de couches dans ces réseaux de neurones, qui permettent au modèle d’apprendre des représentations complexes des données. En entraînant ces réseaux avec des millions de données, le modèle est capable d’extraire automatiquement des caractéristiques pertinentes et de généraliser à des données nouvelles.

La recherche par langage naturel avec PROBE permet aux utilisateurs de formuler des questions en utilisant un vocabulaire simple et naturel, sans avoir besoin de termes techniques complexes ou spécialisés. Grâce à son moteur d’intelligence artificielle, PROBE comprend les requêtes en langage courant, analyse le sens et le contexte, puis cherche et propose les réponses les plus pertinentes dans vos bases de données. Cela simplifie considérablement l’accès aux informations techniques pour les utilisateurs non-experts tout en augmentant l’efficacité des recherches.

Oui, il est tout à fait possible de tester les fonctionnalités de PROBE avant adoption. Nous offrons une plateforme de démonstration interactive, permettant de manipuler des modèles 3D et de tester les modèles d’IA de reconnaissance et de recherche en 3D. De plus, nous proposons la mise en place d’une plateforme de test personnalisée avec un échantillon de vos propres données pour vous permettre de découvrir tout le potentiel de PROBE. Contactez-nous pour organiser une démonstration.

PROBE offre une grande flexibilité dans l’exploration des données techniques. Il permet d’analyser des modèles 3D, d’accéder à des données liées aux procédés de fabrication, de consulter des bonnes pratiques industrielles, d’analyser des retours d’expérience (REX), des rapports d’usines, ainsi que des fichiers d’étude de simulation par éléments finis (FEM). Ce large éventail de données fait de PROBE un outil complet et polyvalent pour les industries manipulant des données techniques complexes.

Contrairement aux modules de recherche textuels traditionnels disponibles dans les solutions PDM (Product Data Management) et PLM (Product Lifecycle Management), PROBE utilise un moteur d’intelligence artificielle qui permet d’interroger les bases de données techniques en utilisant un langage naturel. Plutôt que de filtrer les résultats de manière stricte, PROBE comprend le contexte des requêtes et propose des résultats plus pertinents, réduisant ainsi le temps de recherche et rendant l’exploration des données plus intuitive et accessible à tous les utilisateurs, même non techniques.

Les solutions développées par BrightClue et son moteur de recherche PROBE sont conçus pour répondre aux besoins d’un large éventail d’industries manipulant des données techniques. Cela inclut des secteurs tels que l’aéronautique, l’automobile, le naval, le spatial et l’agroalimentaire, ainsi que la fabrication de biens de consommation et d'équipements industriels. Toute industrie ayant besoin d’améliorer la gestion et l’accès à ses données techniques peut bénéficier des innovations offertes par BrightClue.

L’intégration de PROBE au sein de votre équipe se fait en plusieurs étapes clés pour garantir une adoption fluide et une utilisation optimale. Voici ces étapes : Analyse de la qualité de vos données, Sélection des règles de standardisation, Mise en place de règles de sécurité, Mise en place d’une passerelle entre PROBE et vos bases de données techniques, Indexation des données par nos modèles d’intelligence artificielle, Ouverture de la plateforme PROBE aux utilisateurs de votre entreprise. Pour vous accompagner pas à pas, nous avons créé un guide pratique détaillant chaque étape de l’intégration de PROBE. Ce guide est téléchargeable en cliquant ici pour vous aider à mieux comprendre le processus et maximiser la valeur de vos données industrielles.

La recherche en langage naturel avec PROBE permet une interaction fluide et intuitive avec votre base de données techniques. Elle vous offre la possibilité de : Extraire des informations spécifiques sans navigation manuelle, Réaliser des analyses de données avancées en un clic, Projeter des graphes et des courbes basées sur les données, Effectuer des calculs mathématiques directement depuis la plateforme, Lancer des recherches de similarités géométriques sur des pièces 3D, Obtenir des recommandations sur les procédés industriels les plus adaptés. Cette interaction simplifiée améliore considérablement l’efficacité et la rapidité d’accès à l’information pour les utilisateurs de tous niveaux.