(Photo: 123RF)

Quiconque intègre, ces jours-ci, de nouveaux procédés d’intelligence artificielle au sein de sa production doit composer avec plusieurs obstacles. « Un petit conseil : cibler vos coups sûrs avant de plonger dans ce type de projets », recommande Sébastien Bujold, analyste, système de production, technologies de l’information et automatisme chez Aluminerie Alouette, à Sept-Îles. M. Bujold viendra justement parler des défis des quatre projets d’apprentissage machine en cours au sein de l’entreprise lors de la Conférence Usine 4.0, présentée par les Événements Les Affaires, le 24 septembre prochain, à Montréal.

De quels défis s’agit-il ?

Sébastien Bujold : Aluminerie Alouette est la plus importante aluminerie en Amérique. Nous produisons chaque année plus de 600 000 tonnes d’aluminium dans nos 594 cuves d’électrolyse. Un tonnage qui pourrait cependant être meilleur si ce n’étaient des effets d’anodes qui nuisent à la production. Ces formations périodiques de poche de gaz entre les électrodes ont pour effet d’augmenter la tension des cuves et les gaz à effet de serre. Ce qui nous a incités depuis trois ans à développer des projets d’apprentissage machine afin de prédire et de réduire considérablement ces fameux effets d’anode. 

Que voulez-vous dire par cibler des « coups sûrs » ?

S.B. : Introduire de nouveaux procédés exige de mettre en place une formation du personnel. Il faut aussi composer avec une gestion de changement. Le partenaire avec qui nous avons développé ce projet nous a encouragés à rendre ces nouveaux concepts contagieux. Nous avons donc ciblé une douzaine de nos quelque 100 opérateurs qui travaillent avec nos 594 cuves pour faciliter l’implantation de ces nouveaux systèmes. Dès le départ, nous avons invité ces opérateurs à la table des discussions avec la direction. Ce sont eux qui travaillent avec ces machines. C’est eux qui sont les mieux placés pour nous aider à prendre le pouls du plancher. Que pensaient-ils du projet? Comment pouvaient-ils nous aider?  Comment voyaient-ils l’implantation de ces systèmes ?

Quels sont les résultats ?

S.B. : D’abord, depuis six mois, nous avons réussi à prédire et à réduire d’au moins 50 % les effets d’anode. Nos bases de données permettent aussi de prédire la pureté et la quantité de métal jusqu’à 90 jours avant le résultat final. Nous sommes également en mesure de connaître le moment où nos cuves arrivent à leur fin de vie. C’est comme si nous avions embauché 594 nouvelles personnes qui veillent 24 heures sur 24, sept jours semaine sur chacune de nos cuves. Et aucun de nos 800 employés n’a perdu son emploi. En fait, nous avons été en mesure de transférer des employés du quart de nuit pendant le jour. Des résultats qui nous encouragent à poursuivre et développer d’autres procédés.

Quels sont ces futurs projets ?

S.B. : Nous souhaiterions amener ces procédés à un autre niveau. Comment se forment les effets d’anode ? Quels sont les éléments chimiques, électriques ou encore mécaniques qui sont responsables de leur présence ? Nous voulons maintenant mieux comprendre ce que cache cette boîte noire. Et l’intelligence artificielle peut nous y aider.

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