AERIS | Recherche et synthèse de connaissances d'ingénierie grâce à l’IA

Région:

Bruxelles

Financé par

Transformer une documentation technique fragmentée en connaissances exploitables

Les entreprises d'ingénierie produisent d'importants volumes de documentation technique. Pourtant, les connaissances restent souvent dispersées entre rapports, plans, bases de données et archives historiques. AERIS (Automated Engineering document Retrieval and Intelligent Synthesis) développe des solutions d'intelligence artificielle générative qui permettent aux ingénieurs de retrouver, synthétiser et réutiliser ces informations de manière plus fiable et efficace. Le projet garantit également la confidentialité des données grâce à un déploiement sécurisé sur site.

Groupe cible

Le projet s'adresse aux organisations qui gèrent d'importants volumes de documentation technique, notamment :

Les bureaux d'ingénierie et owner-engineers
Les entreprises industrielles disposant de vastes référentiels documentaires techniques
Les organisations soumises à des exigences strictes de confidentialité ou de déploiement sur site
Les équipes d'ingénierie chargées de la conformité, du reporting et de la gestion des connaissances
Les entreprises souhaitant accélérer l'intégration de nouveaux ingénieurs
Les équipes spécialisées en intelligence artificielle et en gestion des données développant des solutions documentaires adaptées à leur domaine

Contexte

Les entreprises d'ingénierie s'appuient sur des décennies de connaissances techniques stockées dans des rapports, plans, spécifications, images et bases de données historiques. Retrouver la bonne information nécessite souvent de rechercher, comparer et consolider manuellement des données issues de multiples sources. Ces tâches sont longues et sources d'erreurs.

Le défi est encore plus important lorsque les données sensibles ne peuvent pas être transférées vers le cloud. Les solutions actuelles combinent rarement une compréhension multimodale avancée, un déploiement sécurisé sur site et la capacité d'exploiter de vastes ensembles de documents techniques.

Objectifs & résultats

AERIS développe des méthodes basées sur l'intelligence artificielle afin d'aider les entreprises d'ingénierie à retrouver, interpréter et synthétiser leurs connaissances techniques tout en conservant la maîtrise de leurs données sensibles.

Le projet vise à :

Améliorer la compréhension de questions d'ingénierie complexes, y compris les requêtes ambiguës ou en plusieurs étapes
Combiner les informations provenant de documents techniques, d'images, de tableaux et d'autres sources de données hétérogènes
Générer des réponses fiables et traçables grâce à des techniques avancées de Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Valider des solutions d'intelligence artificielle évolutives fonctionnant efficacement dans des environnements sécurisés sur site

Principaux résultats attendus

Des méthodes d'intelligence artificielle capables de comprendre et de décomposer des questions d'ingénierie complexes
Des stratégies avancées de recherche combinant métadonnées, raisonnement fondé sur des graphes et recherche vectorielle
Des techniques d'extraction et de représentation de contenus d'ingénierie multimodaux
Un prototype validé sur une documentation technique issue de cas industriels réels
Des jeux de données de référence et des méthodologies d'évaluation soutenant les futurs développements en intelligence artificielle industrielle

Approche

Dans le cadre d'AERIS, financé par Innoviris, Sirris collabore avec Tractebel Engineering. Tractebel fournit le cas d'usage industriel, la documentation technique et l'environnement de validation. Sirris apporte son expertise en intelligence artificielle générative, en modèles de langage multimodaux et en Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Ensemble, les partenaires développent des méthodes capables de retrouver, combiner et synthétiser efficacement et de manière fiable les informations issues d'une documentation technique complexe. Les solutions développées sont conçues pour être applicables à différents secteurs industriels.