A l'orée de l'ouverture de son événement Next en virtuel, Google Cloud enchaîne les annonces. Une poignée de jours après l'annonce du partenariat avec Deutsche Bank, la firme de Mountain View en officialise un autre avec Renault. Travaillant déjà avec Google depuis plusieurs années- mais également avec d'autres fournisseurs cloud comme AWS et Microsoft Azure -, le poids-lourd industriel français a monté d'un cran son accord avec Google depuis le début de l'année. Objectif : utiliser la puissance de calcul et les traitements d'intelligence artificielle et en apprentissage machine de Google pour répondre à un besoin métier particulier, à savoir l'optimisation de l'application de peinture sur les véhicules.

« Ce que l'on fait avec Google c'est de faire des modèles de prédiction pour mieux utiliser et optimiser l'application de peinture et des paramètres de chauffe et d'hygrométrie pour consommer moins d'énergie », a expliqué Eric Marchiol, vice-président et directeur de projet Digital Fabrication & Supply Chain chez Renault à l'occasion d'un point presse organisé par Google. D'autres paramètres comme l'air expulsé et la surface des bains de peinture sont aussi pris en compte. Avec le recours à la puissance de traitement IA de Google, des gains en consommation d'énergie de 10 à 20% sont attendus. Pour parvenir à réduire les consommations énergétiques dans ses 22 centres d'usinage, Renault équipe ses robots industriels applicateurs de peinture de capteurs qui vont permettre de capter les informations des traitements appliqués en surface et des différentes conséquences chimiques en termes de chauffe, hygrométrie qui autrefois étaient évaluées manuellement. 

Sensibiliser 40 000 collaborateurs dans 22 sites de production

Renault usine connectée

Dans l'usine de Flins (78) de Renault, les processus industriels 4.0 sont déjà mis en place depuis 2018 avec du contrôle multicaméras. Progressivement, des caméras connectées remonteront des informations dans l'IA de Google. (crédit : Jean-Brice Lemal / Renault)

« Nous mettons en place des modèles d'optimisation pour peindre correctement les voitures tout en économisant de l'énergie. Ce qui est important c'est d'avoir ces informations en temps réel pour prendre des décisions instantanément au plus près possible du terrain », précise Eric Marchiol. Dans le cadre de ce projet, un plan de formation a été mis en place depuis 6 mois, aussi bien sur des modules courts (3-5 minutes) que plus longs (demi-journées ou journées) pour sensibiliser 40 000 collaborateurs terrain sur les sites. De la visualisation de reconnaissance d'images est également déployée depuis quelques semaines. Elle vient s'ajouter à l'optimisation de ce processus industriel lié à l'application de peinture pour gagner du temps dans l'exploration d'éventuels défauts d'applications de peinture.

Pour l'instant, 2 500 à 3 000 robots industriels sont équipés de capteurs et à même de remonter des informations d'application de peinture pour les traitements IA assurés par Google. « Toutes les nouvelles machines que nous achètons sont digital ready, c'est dans notre cahier des charges sur l'ensemble du monde Renault, partagé avec Nissan », fait savoir Eric Marchiol. « Toutes nos machines vont de manière native et standardisée nous donner des informations qui vont alimenter les modèles de données et faire tourner les modèles de machine learning ». Les anciennes machines industrielles de Renault basculeront peu à peu vers de la connectivité et de l'IA d'ici 2021, avec à terme un parc composé de 70% de machines connectées contre 30% aujourd'hui. « Il ne s'agit pas d'un simple partenariat sur la data, sinon on l'aurait fait dans un coin, là il s'agit d'avoir une transformation complète pour aller chercher des gains sur la partie usage des données », indique Eric Marchiol.

Renault

Aux manettes du projet usine connectée de Renault et notamment du projet IA avec Google on trouve (à gauche) Eric Marchiol, vice-président et directeur de projet Digital Fabrication & Supply Chain ainsi que François Lavernos, vice-président & Supply Chain IS. (crédit : Renault)

Une réversibilité totale en cas de pépin

Google Cloud est loin d'être le seul acteur impliqué dans ce partenariat d'optimisation du processus industriel d'application de peinture chez Renault. Un véritable écosystème composé de start-ups mais également d'universités a été monté, sans toutefois que des noms aient été donnés. « Google nous permet de bénéficier d'une force de frappe et ils nous accompagnent sur la technologie et la formation de nos équipes », précise François Lavernos, vice-président & Supply Chain IS de Renault. En termes de préservation de l'intégrité et de la sécurisation des données, Renault assure que Google, via un cadre contractuel strict, doit et va respecter ses engagements. « L'architecture de la donnée industrielle va être chez Google dans le cloud, mais toute une grosse partie de l'actif et de l'architecture reste dans nos usines », indique François Lavernos. « La valeur de l'architecture de Google c'est d'être ouverte, quand on trouve un algorithme de machine learning il est facile pour nous de l'héberger dans la phase d'apprentissage, mais dans la phase de centralisation et de fiabilisation cela passe dans le cloud de Google avant de redescendre dans nos usines ».

Grâce aux technologies cloud et IA de Google, plus de 500 millions de messages par jour issus du processus industriel d'application de peinture de Renault peuvent être traitées, sans que cela constitue un frein en termes de sécurité. « Google nous a donné toute la garantie sur l'encryptage des données, elles restent en Europe de l'Ouest », insiste François Lavernos. Pourquoi Google et pas des acteurs français pourtant nombreux à également fournir des services cloud et IA comme Outscale, Scaleway, OBS ou encore OVH ? « Google était le seul à fournir du service au-delà de la donnée avec de la reconnaissance visuelle, un moteur d'IA et tous les outils pour apporter de la visibilité sur la chaine logistique. On est allé chercher un acteur qui fédère toutes ces initiatives possibles pour répondre à notre transformation 4.0. On a démarré avec Google avec un vrai savoir faire, le critère premier était de s'adosser à un acteur ayant une vraie force de frappe dans la data et le plus ouvert au sens open source ». Avec à la clef une promesse de réversibilité totale en cas de souci.