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Programme
•10h30 : Accueil des participants
•10h40 : Partenaires de l’événement
•10h50: Tour d’horizon – Sirris
•11h15 : Cas d’application : Effixis & Sagacify
•12h00 : Solutions pour passer l’action (Programme IDF, App DW4IA, Made
Different, … ) – Infopole
•12h15: Inspiration parcours entreprise Varina – ADN & Infopole
•12h30: Networking Lunch
Insérer le code pourWooclap – Maud le fait mercredi
Ee-Campus
Cengiz Bingol
CCI WAPI
Alissia Leonora
IDETA
Khadija Omari
SIRRIS
Marouene Oueslati
SAGACIFY
Arnaud De Decker
EFFIXIS
Guillaume Vanhalst
The hands-on companion for technology adoption
“To increase the competitiveness of companies
of the Agoria sectors through
technological innovations”
Joint industry
innovationcenter
Created by
SoAIndustrialLabs& 5 domainsof expertiseacrossBelgium
20+ technologies
AI..
Worth it exploring for the Industry ?
MAROUENE OUESLATI
PRODUCT MANAGER
AI & IOT SENIOR EXPERT
AN OVERVIEW ABOUT TRANSFORMATIVE INSIGHTS INTO THE FUTURE OF “MANUFACTURING” INDUSTRY
• LA DÉMOCRATISATION DE L’IA
• L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV
• APPLICATIONSINDUSTRIELLES
• SYNERGIE ET IMPACT EN WALLONIE
Agenda
• 1
• 2
• 3
• 4
“AI is the new electricty”
20/02/2024 13
© sirris | www.sirris.be | info@sirris.be |
Andrew Ng
Google Brain and Landing AI, founder
14 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
14 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
La démocratisation de l’IA
• Large concentration au niveau des grandes entreprises de la Tech
• Projets chers, voire très chers, à développer
• Dizaines de talents requis
• Trop couteux pour créer les systèmesIA
• Meilleurs que les autres à rentabiliser l’investissement
(scalabilité)
• LE CONSTATINITIAL
+100M d’utilisateurs
15 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
15 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
La démocratisation de l’IA
• UNE RECETTE FREINÉEPARLE MARCHÉ CIBLE..MAIS☺
Customisation
16 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
16 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Les enjeux de l’IA
• UNE NOUVELLEVAGUE QUI EMERGE
• “Les modèles de base de l’IA open source
élimineront les modèles d’IA fermés et
propriétaires pour la même raison que
Wikipédia a anéanti l’encyclopédie
commerciale généraliste.
• les contributions humaines participatives
aux plateformes ouvertes peuvent
répondre à une grande diversité
d’intérêts, de cultures et de langues “
• LA DYNAMIQUE DE L’IA
• L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV
• APPLICATIONSINDUSTRIELLES
• SYNERGIE R&D ET IMPACT EN WALLONIE
Comment faire..
• 1
• 2
• 3
• 4
Le challenge business des décideurs industriels
20/02/2024 18
© sirris | www.sirris.be | info@sirris.be |
19 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
19 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
1
• Quels sont les objectifs à atteindre en intégrant l'IA dans notre chaîne de
production?
• Comment mesurer le succès de ce déploiement ?
2
• Quels sont les processus à automatiser et à optimiser par l’IA?
• Pourquoi ces processus ont-ils été sélectionnés ?
3
• Quel est l'état actuel de notre infrastructure de données?
• Sommes-nous capables de collecter, stocker et traiter les données
nécessaires pour entraîner et opérer efficacement des systèmes d'IA ?
4
• Quel est le budget alloué pour: le déploiement de l’IA, la maintenance du
système ?
5
• Comment aborder les questions de conformité, de sécurité des données
et d'éthique liées à l'utilisation de l’IA?
• Qui en sera le responsable?
20 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
20 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Une I-complexité artificielle
Application = f (Domaine, besoins)
Data = f (Application)
Algorithmes / Intelligence = f (Data, KPI)
Software / packaging = f (Intelligence)
Déploiement = f (Software, Client)
60%
• LA DYNAMIQUE DE L’IA
• L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV
• APPLICATIONSINDUSTRIELLES
• SYNERGIE ET IMPACT EN WALLONIE
Pas de bla bla..
• 1
• 2
• 3
• 4
23 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
23 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Applications industrielles de l’IA
Maintenance
29%
Quality check
27%
Production
20%
Product development R&D
16%
Supply chain management
8%
Maintenance et qualité : 56%
Additive Manufacturing:
A novel approach through In-Situ quality
inspection and full process digital mastery
TRANSFORMATIVE INSIGHTS INTO ADDITIVE MANUFACTURING’S FUTURE
EMPOWERING THE INDUSTRY WITH AN END-TO-END SOLUTION PERSPECTIVE FOR QUALITY CONTROL & FIRST TIME RIGHT
25 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
25 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
An innovative industry with a market value of 60$B in 2026…
Complex Geometries and Design
Freedom achievable
MaterialEfficiency and Waste
Reduction
Rapid Prototyping and Shorter
Time-to-Market
Production flexibilityw.r.t change
requirements
26 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
26 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
AM production value chain
• A SEQUENTIAL HIGHLYCOUPLED PROCESS
Production ProcessTimeline
Design
Machine
preparation
Powder
characterization
Part manufacturing
(3 – 5 days)
Heat
Treatment
( 1-2 days)
Support
removal
(1-2
days )
Verification &
Validation
(1 day – 1 week)
Quality control
In-situ Quality control
27 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
27 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Competitivity: Cost and Process killer / €
• JOURNEY WITHOUT IN-SITUCONTROL PROCESS
• Job production takes about 2 to 3
days
• Material cost is 5 to 10 x compared
to conventional machining
• Job production phase is responsible
for about 20% of material scrap and
80% of the process drift
• Actual process is lineraly sequential
• No automated inspection while
printing (5k to 10k layer images per
job)
• At a cost between 3€k and 5€k
• Quality control is only executed at
the end of the job
28 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
28 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Two deployments stack solutions
• STEP BY STEP END-TO-END PIPELINE MLOPS ARCHITECTURE FORREAL TIMEQUALITYINSPECTIONWITH HUMANINTHELOOP
Annotationby SME (Sirris)
500k images ongoing
#Model trainingandexportwith experimenttracking
with data version control &validationKPI
Model inspectionServed on
Prod
RealTime alarmof“bad”job
layers detectionby email& sms
RealTimeOperator/ExpertinspectionofModel inference
Tagbad inferences andre-annotate for
better modelunderstandingofdefects
29 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
29 20/02/2024
©SIRRIS • CONFIDENTIAL •
Key take away
• In-situ quality control spare 2 to 5 days of
defect genesis manual investigation
• Monitoring the process drift on-line and real
time warning
• Enabling collaborative Human-AI interaction
• Domain experts & AI specialist shouldwork
closely together, backed by ++SW
• We have built at Sirris needed pipelines
gathering market needs.
• Historical and actual process information will
drastically advance tuning machine
parameters for future print release and
reduce dev time
AI for long-term degradation of
offshore and onshore wind turbines
Long-term degradation
What is the business goal?
• Business goal
• Enable pro-active decision support, predictive maintenance
and optimized energy production for fleets of wind turbines
and photovoltaic plants
• Concrete task:
• Early detection and precise characterization of performance
degradation
• Using 10 years of data (31.12.2008 – 12.01.2018) from 4
wind turbines, with a 10m frequency
• Attributes
• outputpower
• Externalconditions:windspeed,outdoortemperature,
wind direction
• Internalconditions:pitch angle,generatorspeed,gearbox
oil temperature,...
AI for tool wear prediction in
industrial processes
Cutting
depth
Chipboard Part of the milling
tool
Workpiece
Tool wear prediction
What is the business goal?
• Business challenge
• Characterize the evolution ofthe wear-and-tearofa tool so that it
can be replaced just in time
• Concrete task:
• Prediction of the wear-and-tear with a focus on RUL of dedicated
tools in millingmachines
• With an error of less than 20 micrometer, which makes it
industrially relevant
• Differentmachine settings, differentmaterials that are processed,
…
• Using two datasets:
• Publicly available research dataset(PHM-2010 challengedataset)
• Own industrialdataset
• Forces, vibration and acoustic emission
• Ground truth: a measureof the wear-and-tear at a certain
moment, physicaldamageto the tool expressed in
micrometer
Abrasive wear
(e.g., due to mechanical abrasion)
Chipping
(e.g., due to excessive loads)
Thermal cracking
(due to temperature fluctuations)
Tool wear prediction
• Selected a Temporal Convolutional Network, due to
1. Its improved robustness for non-preprocessed input data
2. Its ability to capture both ‘spatial’ and ‘temporal’
dependencies (without manual feature engineering)
3. Computationally efficiency at prediction time
• Designed the network architectureto achieve fast and
accurate models appropriate for industrial contexts
• Average error < 20 μm
• Prediction time between ~0.5 – 1 s
• Low standard deviation
• LA DYNAMIQUE DE L’IA
• L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV
• APPLICATIONSINDUSTRIELLES
• SYNERGIE ET IMPACT EN WALLONIE
Un mouvement..
• 1
• 2
• 3
• 4
Les grands
défis de TRAIL
11
Partners in French-speaking Belgium:
Universities, research centres, institutions
Member companies (AI users, AI service
providers, investors, legal services)
R&D themes (Human-AI interaction, AI trust
mechanisms, Model-AI integration, Optimised
AI implementation)
Grand challenges linked to industry in a
number of fields, including Energy,
Manufacturing, Mobility, Media, Health.
215 AI researchers in the TRAIL community
50
30+
4 8
66 Research projects submitted in 2022 half of
which at EU level
299 Publications in 2022
TRAIL in a few figures
1 Panel of international experts to guide TRAIL
Funded theses
5 pillars to achieve our goals!
TRAIL Institute R&D and talents
TRAIL4Impact Connecting & Tech
Transfer
TRAIL Factory Showcasing research
TRAIL4EU Internationalisation
TRAIL4Training Training
02/20/2024 39
Pour une vision de plus
en plus claire
Effixis, a leading AI-consulting firm
AI Strategy AI Upskilling
40+
Clients, including…
Pragmatic, results oriented, human-centric | A Microsoft Partner
AI Strategy AI Upskilling AI Implementation
Company-wide AI
upskilling programs.
AI powered applications.
Strategic roadmapsfor
corporates.
100+
AI Projects
8’000+
Managers Trained
200+
Workshops
1. Executive
Workshops
2. Company-Wide
Upskilling
3. Specialized
Proficiency
Skills & Frameworks
- Prompt Engineering
- Strategic & Computational Thinking
- Data Literacy
AI Mindset
- Removing Misconceptions
- Adaptative Learning
- Collaborative Integration (Human + AI)
Safety
- Compliance & Security Policies
- Inaccuracies & Hallucinations
- AI Ethics
+7’000 people trained at
43 © 2024 Effixis
Internal Q&A Document Assistant (1/2)
Figure - Effixis’ Technology for internal document Q&A
44 © 2024 Effixis
Internal Q&A Document Assistant (2/2)
Figure - Effixis’ Technology for internal document Q&A
45 © 2024 Effixis
Innovation Monitoring
Figure - Intelligent Tagging public demo for biotechnologies
46 © 2024 Effixis
Internal Productivity Tool
Features:
• ChatGPT-like Interface
• Admin dashboard: usage management
• Shared prompt library
• Use case customisable possible
• Deployed on your infrastructure/cloud
• Interoperability with providers
(e.g. Llama, Mistral, Claude, OpenAI, etc)
Prepare tomorrow, Automatetoday
IA dans l’industrie: Cas d’usages
SAGACIFY / MISSION
We wantto become the trusted partnerofyourDigital Leaders,to helpthemidentify,build and manage theirAI
roadmapand solutionsin ascalable,responsible and sustainable way.
Belgian AI expert who helps design, build and
integrate solutions to automate processes.
30+ machine learning&
data engineeringexperts.
60+ use casesin production
Domain experts
Data & AIexperts
Build
Identify & Define
opportunities
Deploy - scale -
maintain
Data Engineering
Machine
Learning
Software development
Dev/MLOps
2 manières d’améliorer les métiers de production
50
Améliorationde la
production
Simplification
administrative
Inspectionvisuelle
Assistantintelligent -
Automatisationdesinteractions
clients
✓
AI pour l’industrie : use case 1
Inspection visuelle
Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Solution
1. Stationvision: Robots + Cameras
2. Prise automatisée de photos
3. Détectionde microfissuresparIA
4. Tri robotisé sur base des analysed’image
5. Collecte des erreurs et améliorationautomatique
Problème:
Détection de microfissures sur mélangeur air
gaz
Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Station Vision - Hardware
Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Station Vision - Hardware
Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Station Vision - software
Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share
Inspection visuelle
Station Vision - software
AI pour l’industrie : use case 2
Assistance administrative
Un combinaison de trois solutions pour assister et simplifier le
traitement des documents et des interactions clients
AI assistant
Solution IDP flexible et
rapidement déployable
combinant l'IA générative et les
modèles supervisés.
Découpe de documents Classification Extraction de métadonnée
y compris dans les tables
Validation humaine
✓
Passage en
production d’un
nouveau document
en quelques minutes
Créez vos modèles d’extraction facilement et
rapidement grâce à l’IA Generative
Création ultra rapide
de modèles IA
supervisés
A l’usage, montée en puissance de l’IA
supervisée qui prend le dessus, pour des
performances maximales
Gestion automatisée des e-
mails et conversations,
intégrant des données d'e-
mails, des données internes et
des bases de données
structurées.
Lis les nouveaux messages arrivant
dans vos boîtes aux lettres ou dans
votre chatbot.
1
Analyse automatiquement les e-
mails, les questions ou les demandes
des clients.
Les messagesdes clients sontlusetanalysés.Selonle sujet,
différents types de traitementpeuventêtre programmés,tels
que le routage du message,l'extractionde métadonnées,le
déclenchementautomatiqued'actions.
La question du clientpeutégalementêtre analysée pourdes
détails clés tels que :
- Identification du client(nom,e-mail,numérode
téléphone,...)
- Numérode dossier
- Numérode commande
- etc.
2
Infos clients
recues
Statut ?
Montant
?
3
Utilisation de documentation interne
et de bases de données structurées.
Nous intégrerons etformerons notre logicielavec vos
bases de données,ainsique votre documentation et
protocoles internes,permettantune correspondance
entre les informations clés etles questionsde vos
clients.
Source d'information possible :
- Documents PDF
- Bases de données structurées(ou xlsx,csv,
etc.)
- Historique des e-mails passés
- FAQ
Statut ?
Montant
?
Statut:
Expertis
e en
cours
Montant
:
10.500€
Pourchaque question,une réponse estgénéréeen
utilisantles informations contextuellesprovenantde
vos sources de données.Ensuite,une réponse finale
combinantles réponses individuelles estgénéréeet
sauvegardée dans votre systèmepourun examen
ultérieur.
Une personne peutensuite examinerlaréponse
proposée,éventuellementlamodifieretl'envoyerau
client.
4
Une réponse est générée
Pièces jointes
Docume
nts
internes
Infos clients
recues
Statut :
Expertis
e en
cours
Montant
:
10.500€
AI assistant
Questions ? Identification
des questions
Agent
principal
Agent Base de
donnée
copropriétaires
Agent
Documents Actes de base AGs Contrats
Agent Base
de donnée
factures
Agent
Email
Réponse
Questions ?
Kevin Françoisse
Founder / CEO
kevin@sagacify.com
+32 496 96 12 18
Arnaud De Decker
Head of strategy
arnaud@sagacify.com
+32 486 76 94 80
Industrie du Futur
La Wallonie a de l’ambition
Pierre Lorquet,le 15 février2024
6 Filières
• Agroalimentaire
• Pharmaceutique et Biotechnologie
• Chimie, Caoutchoucet Plastique
• Aéronautique,Espace et Drone
• Technologieet Fabricationde Machines
et Equipements
• Construction et Bois
Consortium‘Industrie du Futur’
• L’Agence du Numérique et 38
partenaires métiers et technologiques
complémentaires
• Intégré dans DigitalWallonia
11 Offres d’Accompagnement
• Génériques et Sectorielles
• Couvranttoutes les étapes d’un projet
Financement
• Subsides Industrie du Futur,
WallonieEntreprendre,
Région Wallonne, Europe
4 Axes
• Sensibiliser
• Accompagner
• Former
• Analyser
Des Résultats
• 55 ‘Factory of the Future’ en Belgique
dont 12 en Wallonie
• > 500 entreprises accompagnées
• > 1.000 entreprises sensibilisées
Un accompagnement à chaque étape de votre projet
72
Sensibilisation
• Evénements
• Démonstrateurs
• Digiscore
• ‘Factory of the Future’
Accompagnement
• Approches, méthodes et outils,
bonnes pratiques génériques et
sectorielles
• Un consortiumIndustriedu Futur avec
l’Agence du Numérique et 38
partenaires métiers et technologiques
complémentaires
• Intégrédans l’initiative Digital
Wallonia
Diagnostic
• Analysede maturité
360° sur 7 piliers
(y compris l’aspectRH)
• Identification des
opportunités
• Plan d’Actions
Proof of Concept
• Hébergement et Réalisation
de ‘Proof of Concept’ (IA,
Circulaire, technologique)
Exécution
Planning
Initiation
Réflexion Maintenance
Clôture
Financement
• Subsides Industriedu
Futur
• Wallonie Entreprendre
• Aides Région Wallonne
et Européennes
Formations
• Développement de
compétences
numériques et
opérationnelles
Eco-système
• Aide à la recherchede
partenaires
Un réservoir de ressources et de compétences
exceptionnel
73
Fédérations Centres de
Recherche
Pôles de
compétitivité
Clusters Acteurs de développement
économique
Centres
de compétence
Partenaires financiers
Un accompagnement à chaque étape de votre projet
74
Sensibilisation Accompagnement
Diagnostic Proof of Concept
Exécution
Planning
Initiation
Réflexion Maintenance
Clôture
Financement
Formations
Eco-système
Prêt Digit Online
FM4.0
FM4.0
DQcF
DQcF
CE4.0SMEs
CE4.0SMEs
FM4.0
XRFab2Built
XRFab2Built
CAP IMPACT
CAP IMPACT
CAP IMPACT
Diagnostic360°parLiW
DQcF
55 ‘Industry of the Future’ en Belgique …
75
Stéphane Badts
Animation et coordination du réseau des
accompagnateurs
stephane.badts@adn.be
+32 485 359 689
Pierre Lorquet
Chargéde mission Industriedu Futur
pierre.lorquet@ext.adn.be
+32 496 599 372
Khadija Omari
Directrice générale & entreprises
k.omari@ideta.be
+32 496 12 77 66
Pistes de financement
Tournai – 15 février 2024
DIFFERENTS FINANCEMENTS EN WALLONIE
DIGITAL WALLONIA CHEQUES ENTREPRISE
PROJETS PÔLES &
WIN4Company
PRÊTS & INVESTISSEMENTS
Différents tx
d’intervention
Dates et deadlines
9 thématiques
Liens vers les chèques
Prêt automatique
(<75 000€)
Prêt en contre
analyse par WE
(>75 000€)
Exploration
Amorçage
Développement
Exploration
Jours/Semaines
Mois / Années
Jours/Semaines
Exploitation
Mise en œuvre
Formationà la
création
d’entreprise
Conseil à la
création
d’entreprise
Organisation par thématique
CHEQUES ENTREPRISES
Economie
circulaire
Création Croissance Energie Innovation
Internationalisa
tion
Numérique Transmission
Diagnostic
croissance et
développement
d’entreprise
Accompagnement
croissance et
développement
d’entreprise
Tous les chèques
concernant
l’énergie
Chèques propriété
intellectuelle
Chèque
technologique
Interim Export
Manager
Booster Export
Consultance Export
(PME)
Consultance Export
(starter)
Cybersécurité
Maturité
numérique
Chèque
transmission
Economie
circulaire
WALLONIE ENTREPRENDRE
PRÊT AUTOMATIQUE
Solutionactuellement disponible en prêt, co financement bancaire à
des conditions avantageuses
1
Prêt en contre analyse audessus de 75k€
https://www.wallonie-
entreprendre.be/fr/financements/pret/pret-
automatique/
PRÊT SOUS ANALYSE
Solutionactuellement disponible en prêt, co financement bancaire à
des conditions avantageuses
2
Automatique jusque 75k€
https://www.wallonie-
entreprendre.be/fr/financements/pre
t/pret-automatique/
7 questions posées à Gonzague Ervyn
Managing Director VARINA
Retour de son expérience avec le BootCamp
Une action du programme
Du diagnostic
au
BootCamp
Entrée dans le programme
Motivations
Partenaires du projet
Etapes préalables
Coûts et constats
Investissement
• Temps
• Argent
• Autres ressources
Constats:
• Retour sur du concret
• Solution mise en place
• Contraintes
Impressions sur le programme
Rapport coût
/ bénéfice
Etapes
entreprises
Manques
Pourquoi rentrerdans le programme?
Nos prochains rendez-vous Extr4.0rdinaire
Différents contacts
Partenaire Personnede contact Adressemail
Eurometropolitan E-Campus Cengiz Bingol cengiz.bingol@ee-campus.be
IDETA Khadija Omari k.omari@ideta.be
CCI WAPI AlissiaLeonora a.leonora@cciwapi.be
SIRRIS Marouene Oueslati marouene.oueslati@sirris.be
EFFIXIS Guillaume Vanhalst guillaume.vanhalst@effixis.be
SAGACIFY Arnaud De Decker arnaud@sagacify.com
PROGRAMME IDF Pierre Lorquet pierre.lorquet@ext.adn.be
PROGRAMME IDF Stéphane Badts stephane.badts@ext.adn.be
Infopole Yannick Lerusse Yannick.lerusse@infopole.be
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Extr4.0rdinaire - L'IA, on y va ! - 15/02/2024

  • 1.
  • 2. Programme •10h30 : Accueil des participants •10h40 : Partenaires de l’événement •10h50: Tour d’horizon – Sirris •11h15 : Cas d’application : Effixis & Sagacify •12h00 : Solutions pour passer l’action (Programme IDF, App DW4IA, Made Different, … ) – Infopole •12h15: Inspiration parcours entreprise Varina – ADN & Infopole •12h30: Networking Lunch
  • 3. Insérer le code pourWooclap – Maud le fait mercredi
  • 4. Ee-Campus Cengiz Bingol CCI WAPI Alissia Leonora IDETA Khadija Omari
  • 5. SIRRIS Marouene Oueslati SAGACIFY Arnaud De Decker EFFIXIS Guillaume Vanhalst
  • 6.
  • 7.
  • 8. The hands-on companion for technology adoption “To increase the competitiveness of companies of the Agoria sectors through technological innovations” Joint industry innovationcenter Created by
  • 9. SoAIndustrialLabs& 5 domainsof expertiseacrossBelgium 20+ technologies
  • 10. AI.. Worth it exploring for the Industry ? MAROUENE OUESLATI PRODUCT MANAGER AI & IOT SENIOR EXPERT AN OVERVIEW ABOUT TRANSFORMATIVE INSIGHTS INTO THE FUTURE OF “MANUFACTURING” INDUSTRY
  • 11.
  • 12. • LA DÉMOCRATISATION DE L’IA • L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV • APPLICATIONSINDUSTRIELLES • SYNERGIE ET IMPACT EN WALLONIE Agenda • 1 • 2 • 3 • 4
  • 13. “AI is the new electricty” 20/02/2024 13 © sirris | www.sirris.be | info@sirris.be | Andrew Ng Google Brain and Landing AI, founder
  • 14. 14 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 14 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • La démocratisation de l’IA • Large concentration au niveau des grandes entreprises de la Tech • Projets chers, voire très chers, à développer • Dizaines de talents requis • Trop couteux pour créer les systèmesIA • Meilleurs que les autres à rentabiliser l’investissement (scalabilité) • LE CONSTATINITIAL +100M d’utilisateurs
  • 15. 15 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 15 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • La démocratisation de l’IA • UNE RECETTE FREINÉEPARLE MARCHÉ CIBLE..MAIS☺ Customisation
  • 16. 16 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 16 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • Les enjeux de l’IA • UNE NOUVELLEVAGUE QUI EMERGE • “Les modèles de base de l’IA open source élimineront les modèles d’IA fermés et propriétaires pour la même raison que Wikipédia a anéanti l’encyclopédie commerciale généraliste. • les contributions humaines participatives aux plateformes ouvertes peuvent répondre à une grande diversité d’intérêts, de cultures et de langues “
  • 17. • LA DYNAMIQUE DE L’IA • L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV • APPLICATIONSINDUSTRIELLES • SYNERGIE R&D ET IMPACT EN WALLONIE Comment faire.. • 1 • 2 • 3 • 4
  • 18. Le challenge business des décideurs industriels 20/02/2024 18 © sirris | www.sirris.be | info@sirris.be |
  • 19. 19 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 19 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 1 • Quels sont les objectifs à atteindre en intégrant l'IA dans notre chaîne de production? • Comment mesurer le succès de ce déploiement ? 2 • Quels sont les processus à automatiser et à optimiser par l’IA? • Pourquoi ces processus ont-ils été sélectionnés ? 3 • Quel est l'état actuel de notre infrastructure de données? • Sommes-nous capables de collecter, stocker et traiter les données nécessaires pour entraîner et opérer efficacement des systèmes d'IA ? 4 • Quel est le budget alloué pour: le déploiement de l’IA, la maintenance du système ? 5 • Comment aborder les questions de conformité, de sécurité des données et d'éthique liées à l'utilisation de l’IA? • Qui en sera le responsable?
  • 20. 20 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 20 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • Une I-complexité artificielle Application = f (Domaine, besoins) Data = f (Application) Algorithmes / Intelligence = f (Data, KPI) Software / packaging = f (Intelligence) Déploiement = f (Software, Client)
  • 21. 60%
  • 22. • LA DYNAMIQUE DE L’IA • L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV • APPLICATIONSINDUSTRIELLES • SYNERGIE ET IMPACT EN WALLONIE Pas de bla bla.. • 1 • 2 • 3 • 4
  • 23. 23 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 23 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • Applications industrielles de l’IA Maintenance 29% Quality check 27% Production 20% Product development R&D 16% Supply chain management 8% Maintenance et qualité : 56%
  • 24. Additive Manufacturing: A novel approach through In-Situ quality inspection and full process digital mastery TRANSFORMATIVE INSIGHTS INTO ADDITIVE MANUFACTURING’S FUTURE EMPOWERING THE INDUSTRY WITH AN END-TO-END SOLUTION PERSPECTIVE FOR QUALITY CONTROL & FIRST TIME RIGHT
  • 25. 25 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 25 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • An innovative industry with a market value of 60$B in 2026… Complex Geometries and Design Freedom achievable MaterialEfficiency and Waste Reduction Rapid Prototyping and Shorter Time-to-Market Production flexibilityw.r.t change requirements
  • 26. 26 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 26 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • AM production value chain • A SEQUENTIAL HIGHLYCOUPLED PROCESS Production ProcessTimeline Design Machine preparation Powder characterization Part manufacturing (3 – 5 days) Heat Treatment ( 1-2 days) Support removal (1-2 days ) Verification & Validation (1 day – 1 week) Quality control In-situ Quality control
  • 27. 27 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 27 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • Competitivity: Cost and Process killer / € • JOURNEY WITHOUT IN-SITUCONTROL PROCESS • Job production takes about 2 to 3 days • Material cost is 5 to 10 x compared to conventional machining • Job production phase is responsible for about 20% of material scrap and 80% of the process drift • Actual process is lineraly sequential • No automated inspection while printing (5k to 10k layer images per job) • At a cost between 3€k and 5€k • Quality control is only executed at the end of the job
  • 28. 28 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 28 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • Two deployments stack solutions • STEP BY STEP END-TO-END PIPELINE MLOPS ARCHITECTURE FORREAL TIMEQUALITYINSPECTIONWITH HUMANINTHELOOP Annotationby SME (Sirris) 500k images ongoing #Model trainingandexportwith experimenttracking with data version control &validationKPI Model inspectionServed on Prod RealTime alarmof“bad”job layers detectionby email& sms RealTimeOperator/ExpertinspectionofModel inference Tagbad inferences andre-annotate for better modelunderstandingofdefects
  • 29. 29 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • 29 20/02/2024 ©SIRRIS • CONFIDENTIAL • Key take away • In-situ quality control spare 2 to 5 days of defect genesis manual investigation • Monitoring the process drift on-line and real time warning • Enabling collaborative Human-AI interaction • Domain experts & AI specialist shouldwork closely together, backed by ++SW • We have built at Sirris needed pipelines gathering market needs. • Historical and actual process information will drastically advance tuning machine parameters for future print release and reduce dev time
  • 30. AI for long-term degradation of offshore and onshore wind turbines
  • 31. Long-term degradation What is the business goal? • Business goal • Enable pro-active decision support, predictive maintenance and optimized energy production for fleets of wind turbines and photovoltaic plants • Concrete task: • Early detection and precise characterization of performance degradation • Using 10 years of data (31.12.2008 – 12.01.2018) from 4 wind turbines, with a 10m frequency • Attributes • outputpower • Externalconditions:windspeed,outdoortemperature, wind direction • Internalconditions:pitch angle,generatorspeed,gearbox oil temperature,...
  • 32. AI for tool wear prediction in industrial processes
  • 33. Cutting depth Chipboard Part of the milling tool Workpiece Tool wear prediction What is the business goal? • Business challenge • Characterize the evolution ofthe wear-and-tearofa tool so that it can be replaced just in time • Concrete task: • Prediction of the wear-and-tear with a focus on RUL of dedicated tools in millingmachines • With an error of less than 20 micrometer, which makes it industrially relevant • Differentmachine settings, differentmaterials that are processed, … • Using two datasets: • Publicly available research dataset(PHM-2010 challengedataset) • Own industrialdataset • Forces, vibration and acoustic emission • Ground truth: a measureof the wear-and-tear at a certain moment, physicaldamageto the tool expressed in micrometer Abrasive wear (e.g., due to mechanical abrasion) Chipping (e.g., due to excessive loads) Thermal cracking (due to temperature fluctuations)
  • 34. Tool wear prediction • Selected a Temporal Convolutional Network, due to 1. Its improved robustness for non-preprocessed input data 2. Its ability to capture both ‘spatial’ and ‘temporal’ dependencies (without manual feature engineering) 3. Computationally efficiency at prediction time • Designed the network architectureto achieve fast and accurate models appropriate for industrial contexts • Average error < 20 μm • Prediction time between ~0.5 – 1 s • Low standard deviation
  • 35. • LA DYNAMIQUE DE L’IA • L’IA EN INDUSTRIE D’UN POINT DE VUE PROCESS ET PROD DEV • APPLICATIONSINDUSTRIELLES • SYNERGIE ET IMPACT EN WALLONIE Un mouvement.. • 1 • 2 • 3 • 4
  • 37. 11 Partners in French-speaking Belgium: Universities, research centres, institutions Member companies (AI users, AI service providers, investors, legal services) R&D themes (Human-AI interaction, AI trust mechanisms, Model-AI integration, Optimised AI implementation) Grand challenges linked to industry in a number of fields, including Energy, Manufacturing, Mobility, Media, Health. 215 AI researchers in the TRAIL community 50 30+ 4 8 66 Research projects submitted in 2022 half of which at EU level 299 Publications in 2022 TRAIL in a few figures 1 Panel of international experts to guide TRAIL Funded theses
  • 38. 5 pillars to achieve our goals! TRAIL Institute R&D and talents TRAIL4Impact Connecting & Tech Transfer TRAIL Factory Showcasing research TRAIL4EU Internationalisation TRAIL4Training Training
  • 39. 02/20/2024 39 Pour une vision de plus en plus claire
  • 40.
  • 41. Effixis, a leading AI-consulting firm AI Strategy AI Upskilling 40+ Clients, including… Pragmatic, results oriented, human-centric | A Microsoft Partner AI Strategy AI Upskilling AI Implementation Company-wide AI upskilling programs. AI powered applications. Strategic roadmapsfor corporates. 100+ AI Projects 8’000+ Managers Trained 200+ Workshops
  • 42. 1. Executive Workshops 2. Company-Wide Upskilling 3. Specialized Proficiency Skills & Frameworks - Prompt Engineering - Strategic & Computational Thinking - Data Literacy AI Mindset - Removing Misconceptions - Adaptative Learning - Collaborative Integration (Human + AI) Safety - Compliance & Security Policies - Inaccuracies & Hallucinations - AI Ethics +7’000 people trained at
  • 43. 43 © 2024 Effixis Internal Q&A Document Assistant (1/2) Figure - Effixis’ Technology for internal document Q&A
  • 44. 44 © 2024 Effixis Internal Q&A Document Assistant (2/2) Figure - Effixis’ Technology for internal document Q&A
  • 45. 45 © 2024 Effixis Innovation Monitoring Figure - Intelligent Tagging public demo for biotechnologies
  • 46. 46 © 2024 Effixis Internal Productivity Tool Features: • ChatGPT-like Interface • Admin dashboard: usage management • Shared prompt library • Use case customisable possible • Deployed on your infrastructure/cloud • Interoperability with providers (e.g. Llama, Mistral, Claude, OpenAI, etc)
  • 47.
  • 48. Prepare tomorrow, Automatetoday IA dans l’industrie: Cas d’usages
  • 49. SAGACIFY / MISSION We wantto become the trusted partnerofyourDigital Leaders,to helpthemidentify,build and manage theirAI roadmapand solutionsin ascalable,responsible and sustainable way. Belgian AI expert who helps design, build and integrate solutions to automate processes. 30+ machine learning& data engineeringexperts. 60+ use casesin production Domain experts Data & AIexperts Build Identify & Define opportunities Deploy - scale - maintain Data Engineering Machine Learning Software development Dev/MLOps
  • 50. 2 manières d’améliorer les métiers de production 50 Améliorationde la production Simplification administrative Inspectionvisuelle Assistantintelligent - Automatisationdesinteractions clients ✓
  • 51. AI pour l’industrie : use case 1 Inspection visuelle
  • 52. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share Inspection visuelle Solution 1. Stationvision: Robots + Cameras 2. Prise automatisée de photos 3. Détectionde microfissuresparIA 4. Tri robotisé sur base des analysed’image 5. Collecte des erreurs et améliorationautomatique Problème: Détection de microfissures sur mélangeur air gaz
  • 53. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share Inspection visuelle Station Vision - Hardware
  • 54. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share Inspection visuelle Station Vision - Hardware
  • 55. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share Inspection visuelle Station Vision - software
  • 56. Copyright Sagacify SPRL, Confidential – Do not share Inspection visuelle Station Vision - software
  • 57. AI pour l’industrie : use case 2 Assistance administrative
  • 58. Un combinaison de trois solutions pour assister et simplifier le traitement des documents et des interactions clients AI assistant
  • 59. Solution IDP flexible et rapidement déployable combinant l'IA générative et les modèles supervisés.
  • 60. Découpe de documents Classification Extraction de métadonnée y compris dans les tables Validation humaine ✓
  • 61. Passage en production d’un nouveau document en quelques minutes Créez vos modèles d’extraction facilement et rapidement grâce à l’IA Generative
  • 62. Création ultra rapide de modèles IA supervisés A l’usage, montée en puissance de l’IA supervisée qui prend le dessus, pour des performances maximales
  • 63. Gestion automatisée des e- mails et conversations, intégrant des données d'e- mails, des données internes et des bases de données structurées.
  • 64. Lis les nouveaux messages arrivant dans vos boîtes aux lettres ou dans votre chatbot. 1
  • 65. Analyse automatiquement les e- mails, les questions ou les demandes des clients. Les messagesdes clients sontlusetanalysés.Selonle sujet, différents types de traitementpeuventêtre programmés,tels que le routage du message,l'extractionde métadonnées,le déclenchementautomatiqued'actions. La question du clientpeutégalementêtre analysée pourdes détails clés tels que : - Identification du client(nom,e-mail,numérode téléphone,...) - Numérode dossier - Numérode commande - etc. 2 Infos clients recues Statut ? Montant ?
  • 66. 3 Utilisation de documentation interne et de bases de données structurées. Nous intégrerons etformerons notre logicielavec vos bases de données,ainsique votre documentation et protocoles internes,permettantune correspondance entre les informations clés etles questionsde vos clients. Source d'information possible : - Documents PDF - Bases de données structurées(ou xlsx,csv, etc.) - Historique des e-mails passés - FAQ Statut ? Montant ? Statut: Expertis e en cours Montant : 10.500€
  • 67. Pourchaque question,une réponse estgénéréeen utilisantles informations contextuellesprovenantde vos sources de données.Ensuite,une réponse finale combinantles réponses individuelles estgénéréeet sauvegardée dans votre systèmepourun examen ultérieur. Une personne peutensuite examinerlaréponse proposée,éventuellementlamodifieretl'envoyerau client. 4 Une réponse est générée Pièces jointes Docume nts internes Infos clients recues Statut : Expertis e en cours Montant : 10.500€
  • 68. AI assistant Questions ? Identification des questions Agent principal Agent Base de donnée copropriétaires Agent Documents Actes de base AGs Contrats Agent Base de donnée factures Agent Email Réponse
  • 69. Questions ? Kevin Françoisse Founder / CEO kevin@sagacify.com +32 496 96 12 18 Arnaud De Decker Head of strategy arnaud@sagacify.com +32 486 76 94 80
  • 70. Industrie du Futur La Wallonie a de l’ambition Pierre Lorquet,le 15 février2024
  • 71. 6 Filières • Agroalimentaire • Pharmaceutique et Biotechnologie • Chimie, Caoutchoucet Plastique • Aéronautique,Espace et Drone • Technologieet Fabricationde Machines et Equipements • Construction et Bois Consortium‘Industrie du Futur’ • L’Agence du Numérique et 38 partenaires métiers et technologiques complémentaires • Intégré dans DigitalWallonia 11 Offres d’Accompagnement • Génériques et Sectorielles • Couvranttoutes les étapes d’un projet Financement • Subsides Industrie du Futur, WallonieEntreprendre, Région Wallonne, Europe 4 Axes • Sensibiliser • Accompagner • Former • Analyser Des Résultats • 55 ‘Factory of the Future’ en Belgique dont 12 en Wallonie • > 500 entreprises accompagnées • > 1.000 entreprises sensibilisées
  • 72. Un accompagnement à chaque étape de votre projet 72 Sensibilisation • Evénements • Démonstrateurs • Digiscore • ‘Factory of the Future’ Accompagnement • Approches, méthodes et outils, bonnes pratiques génériques et sectorielles • Un consortiumIndustriedu Futur avec l’Agence du Numérique et 38 partenaires métiers et technologiques complémentaires • Intégrédans l’initiative Digital Wallonia Diagnostic • Analysede maturité 360° sur 7 piliers (y compris l’aspectRH) • Identification des opportunités • Plan d’Actions Proof of Concept • Hébergement et Réalisation de ‘Proof of Concept’ (IA, Circulaire, technologique) Exécution Planning Initiation Réflexion Maintenance Clôture Financement • Subsides Industriedu Futur • Wallonie Entreprendre • Aides Région Wallonne et Européennes Formations • Développement de compétences numériques et opérationnelles Eco-système • Aide à la recherchede partenaires
  • 73. Un réservoir de ressources et de compétences exceptionnel 73 Fédérations Centres de Recherche Pôles de compétitivité Clusters Acteurs de développement économique Centres de compétence Partenaires financiers
  • 74. Un accompagnement à chaque étape de votre projet 74 Sensibilisation Accompagnement Diagnostic Proof of Concept Exécution Planning Initiation Réflexion Maintenance Clôture Financement Formations Eco-système Prêt Digit Online FM4.0 FM4.0 DQcF DQcF CE4.0SMEs CE4.0SMEs FM4.0 XRFab2Built XRFab2Built CAP IMPACT CAP IMPACT CAP IMPACT Diagnostic360°parLiW DQcF
  • 75. 55 ‘Industry of the Future’ en Belgique … 75
  • 76. Stéphane Badts Animation et coordination du réseau des accompagnateurs stephane.badts@adn.be +32 485 359 689 Pierre Lorquet Chargéde mission Industriedu Futur pierre.lorquet@ext.adn.be +32 496 599 372 Khadija Omari Directrice générale & entreprises k.omari@ideta.be +32 496 12 77 66
  • 77. Pistes de financement Tournai – 15 février 2024
  • 78. DIFFERENTS FINANCEMENTS EN WALLONIE DIGITAL WALLONIA CHEQUES ENTREPRISE PROJETS PÔLES & WIN4Company PRÊTS & INVESTISSEMENTS Différents tx d’intervention Dates et deadlines 9 thématiques Liens vers les chèques Prêt automatique (<75 000€) Prêt en contre analyse par WE (>75 000€) Exploration Amorçage Développement Exploration Jours/Semaines Mois / Années Jours/Semaines Exploitation Mise en œuvre
  • 79.
  • 80.
  • 81. Formationà la création d’entreprise Conseil à la création d’entreprise Organisation par thématique CHEQUES ENTREPRISES Economie circulaire Création Croissance Energie Innovation Internationalisa tion Numérique Transmission Diagnostic croissance et développement d’entreprise Accompagnement croissance et développement d’entreprise Tous les chèques concernant l’énergie Chèques propriété intellectuelle Chèque technologique Interim Export Manager Booster Export Consultance Export (PME) Consultance Export (starter) Cybersécurité Maturité numérique Chèque transmission Economie circulaire
  • 82. WALLONIE ENTREPRENDRE PRÊT AUTOMATIQUE Solutionactuellement disponible en prêt, co financement bancaire à des conditions avantageuses 1 Prêt en contre analyse audessus de 75k€ https://www.wallonie- entreprendre.be/fr/financements/pret/pret- automatique/ PRÊT SOUS ANALYSE Solutionactuellement disponible en prêt, co financement bancaire à des conditions avantageuses 2 Automatique jusque 75k€ https://www.wallonie- entreprendre.be/fr/financements/pre t/pret-automatique/
  • 83. 7 questions posées à Gonzague Ervyn Managing Director VARINA Retour de son expérience avec le BootCamp Une action du programme
  • 84. Du diagnostic au BootCamp Entrée dans le programme Motivations Partenaires du projet Etapes préalables
  • 85. Coûts et constats Investissement • Temps • Argent • Autres ressources Constats: • Retour sur du concret • Solution mise en place • Contraintes
  • 86. Impressions sur le programme Rapport coût / bénéfice Etapes entreprises Manques
  • 88. Nos prochains rendez-vous Extr4.0rdinaire
  • 89. Différents contacts Partenaire Personnede contact Adressemail Eurometropolitan E-Campus Cengiz Bingol cengiz.bingol@ee-campus.be IDETA Khadija Omari k.omari@ideta.be CCI WAPI AlissiaLeonora a.leonora@cciwapi.be SIRRIS Marouene Oueslati marouene.oueslati@sirris.be EFFIXIS Guillaume Vanhalst guillaume.vanhalst@effixis.be SAGACIFY Arnaud De Decker arnaud@sagacify.com PROGRAMME IDF Pierre Lorquet pierre.lorquet@ext.adn.be PROGRAMME IDF Stéphane Badts stephane.badts@ext.adn.be Infopole Yannick Lerusse Yannick.lerusse@infopole.be
  • 90. Merci de votre attention