Le problème: l’énorme coût des pannes et des bris d’équipement dans les mines.

La maintenance de ses équipements constitue généralement entre 20 et 50% des coûts d’exploitation d’une mine.

«Or, 82% des opérations de maintenance de ces équipements ne sont pas planifiées. Elles se font au moment où survient une panne ou un bris imprévu», explique à InfoBref Amanda Truscott, cofondatrice et PDG de Rithmik Solutions.

L’arrêt d’un équipement entraîne très souvent celui d’autres composantes de la chaîne de production, ce qui fait grimper les coûts.

Amanda Truscott donne l’exemple d’une pompe à huile dans un véhicule industriel.

• «La réparer coûte normalement environ 40 000 $, dit-elle.
• Mais si la panne de la pompe n’est pas détectée, ce qui est assez courant, elle peut entraîner une panne de moteur qui a alors un impact plus proche de 2 millions $.»

Il y a aussi un coût environnemental.

• Faire venir d’urgence certaines pièces par avion ou hélicoptère produit beaucoup plus de gaz à effet de serre que si la pièce était venue à l’avance par la route ou par rail.

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La solution: un logiciel d’analyse de données qui permet de prévoir les bris et les pannes et de planifier les activités de maintenance en conséquence.

• Le logiciel de Rithmik réunit toutes les données qu’une mine collecte déjà à partir des capteurs installés sur ses appareils.
• Il analyse ensuite les données et, à l’aide de modèles d’intelligence artificielle, aide les exploitants à déterminer les causes profondes des défaillances d’équipement.
• Cela lui permet de faire des prévisions sur le degré d’usure de certaines pièces et la probabilité qu’un problème survienne.
• Le logiciel établit aussi des seuils à partir desquels il vaut la peine d’alerter l’exploitant de la mine pour qu’il inspecte l’équipement et, le cas échéant, le répare ou le remplace.

Ces activités de maintenance planifiées limitent les interruptions de la production.

• Elles permettent aussi d’utiliser le matériel d’une façon plus efficace, ce qui réduit sa consommation en carburant.
• «La réduction des gaz à effet de serre qui découle de cette optimisation peut atteindre 15%», précise Amanda Truscott.

Le modèle d’affaires:

Le logiciel d’analyse d’actifs de Rithmik est vendu aux mines sous la forme d’un logiciel en tant que service, hébergé dans le nuage, accessible par abonnement payant.

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Où l’entreprise en est-elle actuellement?

Rithmik se concentre d’abord sur le matériel roulant ou mobile tel que les bulldozers, les pelles mécaniques et les camions – des machines de très grande dimension – dans les mines à ciel ouvert.

Elle a terminé un premier projet pilote au Canada et en mène actuellement deux autres: l’un dans une mine de fer au Québec, l’autre dans une mine de cuivre en Afrique.

Créée en Colombie-Britannique, l’entreprise s’est relocalisée à Montréal.

2 employés se sont déjà joints aux 3 cofondateurs, et 2 employés supplémentaires devraient les rejoindre prochainement.

L’entreprise a reçu au début de l‘été un financement de 1,2 million $US dans une ronde menée par un fonds de Vancouver et à laquelle a participé le fonds québécois Ecofuel.

Rithmik a été nommée l’une des Révélations 2021 par Montréal inc. [découvrez nos portraits des autres Révélations 2021]

Prochaines étapes à surveiller:

Rithmik négocie actuellement des contrats de service à long terme avec ses premiers clients.

L’entreprise va aussi perfectionner son logiciel.

Actuellement, il émet des alertes liées à certains indicateurs pour signaler où un problème se profile à l’horizon.

• L’exploitant de la mine détermine l’origine du problème et choisit comment le régler.

Dans l’avenir, le logiciel devrait faciliter davantage le travail des équipes d’entretien.

• Il leur fournira une interprétation des données qui indiquera la pièce d’équipement en cause, calculera le délai probable avant une défaillance et suggérera les mesures à prendre.

Le problème auquel l’entreprise s’attaque: la méfiance des décideurs à l’égard de l’IA et des risques qu’elle pourrait faire courir à leur entreprise.

Selon la firme de recherche Gartner, 85% des projets d’IA qui sont développés ne sont, en fin de compte, jamais déployés.

«C’est parce que les preneurs de décision n’ont pas suffisamment confiance», explique à InfoBref Guillaume Hervé, PDG et cofondateur de Zetane.

• «Comme ils n’arrivent pas à comprendre le processus de décision des algorithmes d’IA, ils hésitent à prendre la responsabilité de les implanter lorsqu’une erreur pourrait avoir des conséquences graves ou coûteuses.»

C’est particulièrement vrai dans des secteurs comme l’aérospatiale, la défense, l’imagerie médicale, les véhicules autonomes ou la production robotisée sur des chaînes de fabrication.

«Les gestionnaires doivent gérer le risque, poursuit Guillaume Hervé. Ils veulent savoir pourquoi, comment et quand un système d’IA pourrait faire une erreur.»

La solution: un logiciel qui permet à des non-spécialistes de l’IA de regarder dans la boîte noire pour visualiser comment les algorithmes fonctionnent.

«Certaines zones du cerveau humain sont plus spécialisées dans tel ou tel type de travail, rappelle Guillaume Hervé. C’est un peu la même chose en IA. Un système d’IA est un réseau de neurones virtuels, où chaque neurone fait une contribution précise à l’analyse des données.»

Le logiciel de Zetane permet de voir un système d’IA comme un cerveau, en montrant quel neurone fait quelle contribution.

• Ainsi, un non-spécialiste peut mieux suivre le cheminement de l’analyse des données, et reconnaître les endroits, dans le système, où il pourrait y avoir une faiblesse.
• Il peut alors discuter avec le développeur pour qu’il améliore cette partie du système.

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Un exemple d’application:

Un client de Zetane développait un logiciel d’IA pour gérer des trains autonomes, sans conducteur.

Le système devait arrêter le train s’il y avait un obstacle sur la voie.

Le problème est que le train s’arrêtait également juste avant d’arriver dans un tunnel, même s’il n’y avait pas d’obstacle. Pourquoi?

«En passant le système dans notre logiciel, on a pu identifier la source du problème, raconte Guillaume Hervé.

• Le système se basait sur la reconnaissance de la forme d’un obstacle potentiel.
• Or, de loin, l’entrée d’un tunnel est une forme noire qui peut ressembler à un gros rocher sur la voie – c’était justement l’un des exemples d’obstacle sur lequel le modèle d’IA avait été entraîné.

On a modifié le modèle et les données pour l’entraîner, ce qui a réglé le problème.»

Le modèle d’affaires:

Zetane vend des licences de son logiciel à des entreprises qui développent des modèles d’IA pour leurs propres besoins, et à des firmes de consultation spécialisées.

• La licence de base est de 50 $ par mois.
• La société commercialise, en option, des services complémentaires pour personnaliser son logiciel.
• Il existe aussi une version gratuite du logiciel, pour faire de premiers essais.

Où l’entreprise en est-elle actuellement?

Elle a 14 employés – ingénieurs, développeurs, scientifiques de données, dont la majorité travaillent à Montréal.

Déjà, plus de 400 organisations dans une quarantaine de pays utilisent son logiciel.

Elle a été sélectionnée comme l’une de Révélations 2021 par Montréal inc. [découvrez nos portraits des autres Révélations 2021]

Zetane a obtenu du financement de programmes gouvernementaux et plusieurs subventions – dont une d’Epic Games, un grand studio américain de jeux vidéo.

Au total, elle a reçu 1,5 million $ en financement, mais ses 2 cofondateurs possèdent encore la quasi-totalité du capital.

À surveiller:

• Zetane lancera à l’automne, sous la forme de logiciel en tant que service disponible à distance, de nouveaux services d’essai et de validation des données pour des applications industrielles d’IA.
• Elle prévoit une collecte de fonds en capital au début de 2022.

Lundi prochain dans InfoBref, découvrez l’entreprise Empego. Ne manquez pas nos nouvelles Affaires, Politique et Techno pour entrepreneurs, gestionnaires et professionnels: abonnez-vous gratuitement à nos infolettres quotidiennes ici ou en cliquant sur le bouton Infolettres en haut à droite.

Le coût total du projet est de 32 millions $.

• Algolux en recevra environ 3 millions $. 

Les niveaux d’autonomie d’un véhicule:

• Niveaux 1 et 2: le véhicule peut contrôler certains paramètres de conduite (direction, vitesse, freinage), mais le conducteur doit effectuer certaines manœuvres.
• Niveau 3: le véhicule s’occupe de toutes les manœuvres de la conduite, mais le conducteur doit demeurer vigilant, puisqu’il peut être appelé à reprendre le contrôle du véhicule à tout moment, notamment en cas d’imprévu. 
• Niveau 4: le véhicule s’occupe de toutes les manœuvres de la conduite. Toutefois, le conducteur peut être appelé à conduire si les conditions sont trop mauvaises pour le système d’intelligence artificielle du véhicule. C’est le niveau visé par le projet.
• Niveau 5: il n’y a ni volant ni pédale. Le véhicule prend en charge tous les aspects de la conduite. 

Il y a environ 10 000 postes vacants dans le secteur des technologies de l’information et des communications.

Ce manque d’effectifs a un impact sur la reprise économique, a affirmé hier le ministre du Travail Jean Boulet, lors du lancement du Programme Pratic.

• Le gouvernement souhaite attirer 2500 travailleurs pour combler une partie de la pénurie de main-d’œuvre.

Avec ce nouveau programme, les personnes qui veulent se requalifier dans le secteur bénéficieront:

• d’une formation accélérée payée 650 $ par semaine; et 
• d’une bourse de 1950 $ une fois la formation réussie.

Ce programme s’adresse:

• aux chômeurs qui ont perdu leur emploi durant la pandémie; et
• aux personnes qui n’ont pas étudié à temps complet depuis un an.

Les formations proposées mèneront:

• à une attestation d’études collégiales; 
• à des certificats; 
• à des microprogrammes universitaires; ou 
• directement à un emploi.

Les inscriptions ouvriront le 1er juillet, et les formations débuteront en septembre.

Faire de l’IA «une technologie éthique»: telle est l’ambition affirmée par la vice-présidente exécutive de la Commission, Margrethe Vestager, en présentant ce projet de réglementation.

Le projet distingue:

• les applications sans risque, qui ne nécessitent pas d’encadrement particulier;
• les applications à risque faible, qui exigent surtout une transparence auprès des utilisateurs – par exemple, les informer que leur interlocuteur est en réalité un robot; et
• les applications à haut risque.

Le projet classe dans cette dernière catégorie:

• les applications qui pourraient servir à sélectionner des individus (pour des emplois ou pour l’admissibilité à certains services, par exemple); et
• les systèmes d’identification biométrique (comme la reconnaissance faciale) à distance, par exemple dans des bâtiments ou des lieux publics.

Ces applications devraient passer des tests de conformité, ou elles pourraient être autorisées seulement dans certains cas.

De plus, le règlement projeté bannirait entièrement des utilisations qui porteraient atteinte aux droits fondamentaux, tels que les systèmes de surveillance généralisée d’une population, ou ceux qui viseraient à «manipuler» les idées et les comportements des citoyens.

L’acquisition s’inscrit dans la stratégie de Microsoft de développer des solutions infonuagiques spécialisées par secteur d’activité.

• Son positionnement dans le secteur de la santé le distingue de fournisseurs infonuagiques plus «généralistes» comme Google et Amazon.
• L’achat de Nuance lui permettra d’accroître rapidement ses revenus. Nuance a vu son chiffre d’affaires provenant du secteur de la santé augmenter de 37% en 2020 par rapport à 2019. 

La transaction pourrait avoir un impact à Montréal.

• Nuance, dont le siège est en banlieue de Boston, exploite à Montréal un important centre de recherche-développement spécialisé dans la reconnaissance vocale.
• Microsoft Research fait également, de son côté, de la recherche en intelligence artificielle dans la métropole.

Chaque mois, Van Eck recense à l’aide d’algorithmes inspirés de l’intelligence artificielle plus de 15 millions de publications faites sur les réseaux sociaux aux États-Unis.

• Ces publications sont analysées automatiquement afin d’évaluer si elles auront un effet positif sur la valeur du titre de l’entreprise citée.
• La composition de l’indice est mise à jour tous les trois mois à partir des données obtenues.

Apple, Amazon, Facebook, DraftKings, Netflix et Tesla sont parmi les titres qui composent l’indice. 

• En 2020, son rendement a été de 67%. 
• À titre comparatif, l’indice S&P 500 de la bourse de New York a été de 20%.

Des titres plus spéculatifs comme ceux du détaillant américain de jeux vidéo GameStop et de la chaîne de cinéma AMC, qui ont généré beaucoup de spéculation au cours des deux derniers mois, sont pour le moment absents de ce FNB.

• Les deux sociétés valaient chacune moins de 5 milliards $US au moment de mettre l’indice à jour, au début janvier.
• AMC vaut aujourd’hui moins de 3 milliards $US en bourse et ne sera pas considérée lors de la prochaine mise à jour.
• GameStop vaut un peu plus de 9 milliards $US, mais l’opinion des réseaux sociaux à son sujet n’a pas été exclusivement positive ces derniers mois, ce qui devrait l’exclure également, selon Van Eck.

Baser sa stratégie d’investissement sur ce que publient les internautes sur les réseaux sociaux demeure très risqué.

• Le FNB BUZZ a d’ailleurs perdu 3,6% en valeur lors de sa première séance en bourse, la semaine dernière.
• Il a profité d’un regain vendredi, mais a tout de même terminé la semaine 1,6% sous sa valeur de lancement.

Les cinq projets sont:

• la création par Alimentation Couche-Tard d’une solution de tarification optimisée en fonction de la demande des consommateurs;
• le déploiement par Bombardier d’un outil permettant de mieux anticiper la demande en pièces de rechange qui vont dans l’entretien de ses avions;
• l’automatisation par Bell Canada d’une partie de sa prise de commandes pour accélérer l’installation de connexions à Internet par fibre optique au sein des entreprises;
• le développement d’algorithmes pour aider les sociétés de transport Ray-Mont et Argus Transport à réduire le nombre de déplacements à vide qu’effectuent leurs véhicules sur une base régulière; et
• la conception par la société de camionnage Trimac et l’Université McGill d’un système qui aiderait à prévoir les pannes des véhicules pour réduire les coûts et l’impact sur le transport de marchandises.

Scale AI a été créée en 2018 au Québec, dans le cadre du projet de «supergrappes technologiques» du gouvernement fédéral, pour stimuler l’adoption par les entreprises canadiennes d’applications concrètes d’intelligence artificielle (IA) en vue d’améliorer leur productivité et d’être plus compétitives.

Ottawa espère que les investissements faits dans le cadre de Scale AI d’ici 2028 ajouteront 16,5 milliards $ au PIB du Canada et créeront 16 000 nouveaux emplois spécialisés en IA.