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Pour Veolia, la GenAI sera l'interface du futur sur les sites industriels

L’accord entre Veolia et l’éditeur français Mistral AI vise à adapter l’architecture de l’application de GenAI maison aux contraintes spécifiques des sites industriels. (Photo : D.R.)

La multinationale passe un accord avec Mistral afin que ce dernier adapte ses modèles aux besoins des opérateurs industriels. Objectif : fournir une interface permettant à ces derniers d'interroger, via une seule requête, données non structurées et structurées.

PublicitéL'IA générative pour la gestion et le suivi des sites industriels ? En première lecture, le partenariat entre Veolia et Mistral AI, annoncé le 5 février, peut surprendre, l'industrie apparaissant avant tout comme le territoire du Machine Learning. Selon le communiqué, l'accord vise, en effet, ni plus ni moins qu'à « dialoguer avec l'usine », en l'occurrence ici des sites industriels pour la gestion de l'eau, le recyclage des déchets et la production locale d'énergie.

Pour Fouad Maach, responsable architecture, ingénierie et expertise au sein de la DSI groupe de Veolia, l'idée de départ de cet accord, visant à développer des solutions spécifiques pour les sites industriels, s'appuie sur les qualités spécifiques de la GenAI : la capacité à fournir une interface naturelle, y compris sous forme de dialogue par la voix quand c'est possible, et l'aptitude de la technologie à lire des documents plus vite qu'un humain. Sauf que, dans le cas présent, ces capacités viennent se greffer à une architecture existante, l'application Veolia Secure GPT, qui totalise déjà plus de 55 000 utilisateurs actifs. Une application dotée depuis octobre dernier de fonctions 'agentiques'.

Combiner RAG, avec requêtes SQL et appels API

Concrètement, celles-ci permettent de combiner l'interrogation de données non structurées et de données structurées, via des mécanismes de type RAG, mais aussi via des conversions de textes en requêtes SQL ou en appels API. « C'est une façon de spécialiser le modèle sans avoir recours au fine-tuning, indique Fouad Maach. Et cela change radicalement la manière d'interagir avec un système d'information. » Il devient en effet possible d'interroger de multiples bases de connaissances (bases documentaires, bases de données, datawarehouse, voire les résultats d'autres applications exposés sous forme d'API), via une requête en langage naturel. Une approche qui est déjà utilisée par plusieurs équipes de Veolia, celles-ci ayant construit des applications de ce type sur la base d'un formulaire en six étapes.

Via le partenariat avec l'éditeur français Mistral, c'est ce modèle que Veolia entend amener sur ses multiples sites industriels, le groupe gérant 3 800 usines de production d'eau potable, 3 200 usines de traitement des eaux usées, 865 installations de traitement des déchets et 48 745 installations énergétiques dans le monde. L'objectif ? « Permettre aux opérateurs d'interroger simultanément des bases documentaires, des données temps réel, des indicateurs agrégés, voire l'inférence d'une autre solution d'IA », résume Fouad Maach. Par exemple, lors d'un dépassement de seuil sur une machine, le système doit remonter la partie de la documentation spécifique à ce cas. Via ce type de mécanismes, la multinationale espère réduire les pannes, optimiser ses processus industriels, mais aussi réduire ses consommations d'eau et d'énergie.

PublicitéDes SLM pour déployer localement Secure GPT

L'enjeu de l'accord avec Mistral, dont Veolia exploite les modèles depuis fin 2023 ? Parvenir à déployer cette architecture en usines, en tenant compte des contraintes spécifiques de celles-ci. Des contraintes qui empêchent parfois l'utilisation de systèmes basés sur le cloud, l'architecture retenue par Veolia pour Secure GPT. « Nous étudions avec Mistral l'utilisation de SLM (Small Language Model) pour déployer localement la technologie, dans les environnements industriels contraints », confirme Fouad Maach. L'architecture de Veolia Secure GPT, basée sur des technologies Open Source pour sa partie agentique et son back-end, étant, elle-même, portable sur des environnements locaux. Pour l'heure, la multinationale française présente dans 45 pays, n'a pas annoncé de calendrier pour la mise en place de son application sur de premières usines.