- Siemens et la société rhobot.ai, spécialisée dans l’intelligence artificielle probabiliste appliquée aux systèmes industriels, annoncent la commercialisation d’une solution d’IA native destinée à l’optimisation des processus de production.
Développée à partir d’une collaboration initiée en 2024, la solution a d’abord été testée dans des serres robotisées par Agbotic Inc., prédécesseur de rhobot.ai. Ces travaux de validation ont conduit à la création d’une application d’IA conçue pour fonctionner directement en périphérie du réseau industriel, en interaction avec les systèmes matériels et logiciels d’automatisation.
Contrairement aux modèles de langage ou aux copilotes conversationnels, cette intelligence artificielle est spécifiquement développée pour réaliser des calculs d’optimisation de production en temps réel. Elle analyse les données issues des capteurs, ajuste les paramètres de fonctionnement des équipements et affine la logique de contrôle selon l’évolution des conditions de procédé.
La solution a été déployée avec succès dans une installation de digestion anaérobie exploitée par CarbonAMS en Irlande. Les résultats ont montré une réduction de 39 % de la charge parasite du digesteur et une augmentation de 2,5 % de la production de gaz. Selon les estimations, des gains similaires appliqués aux quelque 20 000 digesteurs européens représenteraient un potentiel économique de plus d’un milliard de dollars par an.
Accessible via la plateforme numérique Siemens Xcelerator, la technologie rhobot.ai fonctionne localement sur les équipements d’automatisation de Siemens. Elle ne repose pas sur des modèles prédictifs simulés, mais sur l’analyse directe des données réelles issues des processus industriels.
« Notre plateforme ne simule pas la réalité, elle en tire des enseignements. En interagissant avec les données et la logique des contrôleurs, nous atteignons un niveau de réactivité et de précision inédit », assure John Gaus, PDG de rhobot.ai.
Pour John Parrott, vice-président de Siemens, « l’intelligence artificielle dans l’automatisation industrielle franchit une nouvelle étape : nous passons de la surveillance et de la prédiction à l’optimisation active des processus ».