Solution data science pour extraire et rationaliser les exigences de projets nucléaires

Contexte et enjeux

Ce client est un groupe leader dans le secteur du nucléaire.

Le projet lancé par ce client visait à mieux gérer les projets "Nouveau Nucléaire" et de centrales nucléaires existantes, par une mise à jour approfondie des référentiels documentaires techniques.

Aujourd'hui, la transformation des référentiels documentaires en référentiels centrés sur les données nécessitait un investissement humain important ainsi que l'aide de machines et de technologies d'apprentissage approfondi "deep learning".

Dans ce contexte, ce client a sollicité l'intervention d'Assystem dans ce projet afin d'aider à l'extraction, la classification et la rationalisation des exigences de plus de 100 documents

Missions

Déploiement de la solution DeepREXT (méthodes avancées de traitement du langage naturel capables de capter de la sémantique personnalisée) :

  • Phase 1 : Extraction des exigences 
    • Détecter et extraire les besoins d'un document technique brut
  • Phase 2 : Classification des exigences
    • Entraîner le modèle à classer les exigences extraites selon une carte de classification précise définie par le client
    • Automatiser la classification des exigences
  • Phase 3 : Rationalisation des exigences
    • Automatiser la comparaison des ensembles d'exigences qui ont été produits par différentes entités afin d'identifier les exigences redondantes et incohérentes

Bénéfices clients

  • Gain de temps en accélérant d'au moins 50 % la transformation des exigences recueillies à partir des documents bruts en un format unifié grâce à l'automatisation de l'extraction des exigences
  • Gain de temps (pas besoin d'écrire des règles personnalisées) grâce à l'entraînement de la solution sur des milliers d'exemples qualifiés, permettant aux modèles d'être capables de capturer toutes les relations de dépendance nécessaires
  • Des algorithmes plus intelligents grâce à la collecte des retours des ingénieurs pour ajuster les modèles (en particulier les retours sur la classification et l'extraction des exigences)
  • Bonne compréhension des styles d’écritures des différents auteurs grâce à la souplesse de DeepREXT permettant de comprendre le sens sous-jacent des mots de toutes les exigences.

En chiffres

  • 3000
    exigences classées pour l’entraînement de la solution
  • 100
    documents techniques bruts
  • 200
    types d’équipements et d’activités

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