Déplacez-vous sur Google Assistant, Alexa et Siri. Il y a un nouvel assistant numérique en ville, même s'il faut être gestionnaire d'installations pour l'apprécier.

Mardi, BrainBox AI, le fabricant d'une solution de gestion d'installations basée sur l'IA, a annoncé un assistant de construction virtuel appelé ARIA (Artificial Responsive Intelligent Assistant).

Propulsé par AWS Bedrock, ARIA est conçu pour améliorer l'efficacité des bâtiments en s'intégrant de manière transparente aux processus quotidiens liés à la gestion des bâtiments, a expliqué l'entreprise située à Montréal.

Il a noté qu'ARIA, créé pour les espaces commerciaux et de vente au détail, est doté de la capacité prédictive permettant d'éviter les problèmes opérationnels tout en gardant un œil vigilant sur les angles morts d'un bâtiment.

«Nous avons pris un agent d'IA autonome et l'avons connecté à notre pile technologique existante, qui possédait déjà des capacités prédictives», a déclaré Jean-Simon Venne, cofondateur et directeur de la technologie de BrainBox AI.

« Donc, cela vous dira non seulement ce qui s'est passé au cours de l'année dernière, et voici ce qui se passe maintenant, mais voici ce qui va se passer dans les prochains mois », a-t-il déclaré à Technews.fr. « Ensuite, il formulera des recommandations sur ce que vous devriez faire pour faire face à cet avenir immédiat. »

« C'est en quelque sorte un conseiller ultime », a-t-il ajouté, « vous disant quoi faire pour faire face aux situations à l'horizon ».

Booster le moral

Selon BrainBox, la combinaison de sa technologie de base d'IA pour la technologie CVC et d'ARIA peut avoir un impact significatif sur la gestion des opérations des bâtiments, en réduisant les coûts énergétiques CVC jusqu'à 25 % et les émissions de gaz à effet de serre jusqu'à 40 %.

ARIA peut également avoir un impact sur le moral des gestionnaires d’installations. « Les gestionnaires d'immeubles et d'installations ont une liste de choses à faire si longue qu'ils sont toujours frustrés », a expliqué Venne. « À la fin de leur quart de travail, ils n’ont que le temps de faire 20 % de leur liste. Ils ont le sentiment d’échouer parce qu’il y a trop de choses à faire. »

« Avec ARIA, vous disposez d'un assistant qui vous permet d'effectuer une grande partie du travail plus rapidement », a-t-il déclaré. « Vous avez la possibilité de réaliser une bonne partie de cette liste de choses à faire, alors qu'avant, c'était tout simplement impossible. »

BrainBox a noté qu'ARIA est conçu pour donner aux gestionnaires d'installations une vue à 360 degrés des données d'un bâtiment, en se concentrant spécifiquement sur ses systèmes et composants pour formuler des recommandations précises et globales pour la prise de décision stratégique.

L'interaction bidirectionnelle est ancrée dans la conception d'ARIA, a poursuivi la société. Non seulement les gestionnaires d'installations et les exploitants d'immeubles sont invités à effectuer des tâches spécifiques, mais ils sont également informés des actions futures qui peuvent conduire à la gestion la plus efficace et la plus efficiente de leur bâtiment.

Les clients peuvent « appeler » ARIA par SMS ou par voix et transmettre en toute transparence leurs interactions du bureau au mobile sans perdre de temps, se vante la société.

De plus, ajoute-t-il, le moteur d'IA générative d'ARIA fonctionne 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour aider les clients à prioriser et à optimiser leurs bâtiments — une fonctionnalité qui transforme la gestion des bâtiments de réactive à proactive, augmente sa valeur et contribue directement aux efforts de développement durable d'une organisation.

La vidéo suivante présente les cas d'utilisation d'ARIA, démontrant sa capacité à améliorer l'efficacité, à réduire les coûts énergétiques et à améliorer les flux de travail opérationnels dans les espaces commerciaux et de vente au détail.

Éviter les hallucinations de l'IA

Une préoccupation souvent soulevée à propos des outils d’IA générative est qu’ils peuvent « halluciner » ou produire des réponses à des requêtes qui semblent bonnes mais qui sont inexactes, voire farfelues. Il y a plusieurs raisons à ce comportement.

Par exemple, même si les grands modèles linguistiques (LLM) parviennent à imiter les modèles linguistiques, ils ne comprennent pas vraiment la signification du texte qu'ils traitent. Cette limitation peut les amener à générer un texte grammaticalement correct mais factuellement incorrect ou absurde.

La façon dont un LLM choisit les mots à générer ensuite peut également influencer les hallucinations. Certaines techniques privilégient la fluidité plutôt que la précision, ce qui peut conduire à des résultats créatifs mais irréels.

De plus, certains LLM sont formés sur d’énormes quantités de données récupérées sur Internet. Ces données peuvent contenir des erreurs factuelles, des préjugés et tout simplement des éléments étranges. Le modèle peut détecter ces modèles et générer des résultats qui les reflètent, même s'ils ne sont pas précis.

BrainBox évite le problème des hallucinations en limitant quoi et comment ARIA utilise les données. « La génération AI est un seau vide », a expliqué Venne. « Vous devez le brancher sur un bac à sable de données. Cela peut alors créer quelque chose d’intéressant.

« Nous le connectons à notre pile technologique existante, qui contient des informations CVC et d'autres types d'informations pour un bâtiment », a-t-il déclaré. « Nous avons construit ARIA au sommet de la pile où il a accès à cet océan d'informations et peut analyser les tendances des données. »

« Le bac à sable pour l'IA est limité à notre ensemble de données », a-t-il poursuivi. « On pourrait se demander : 'Pourquoi Napoléon a-t-il perdu la bataille de Waterloo ?' mais la réponse serait quelque chose comme : « Pouvons-nous parler de votre portefeuille immobilier ? Je ne suis pas un historien.'»

Construit sur un substrat rocheux

Venne a noté que la traduction des données a été l'un des problèmes les plus difficiles auxquels BrainBox a été confronté lors du développement de sa solution basée sur l'IA au cours des six dernières années.

« Lorsque vous vous connectez à ces systèmes, vous obtenez rarement un ensemble de données parfait », a-t-il déclaré. « Vous pouvez avoir des capteurs qui vous donnent de fausses lectures. Vous pouvez avoir des lacunes : un thermostat ne vous donne aucune valeur pendant une heure. Nous devions donc être capables d’extraire des données propres et d’apporter des corrections aux données lorsqu’elles sont défectueuses.

« Une fois que vous disposez d’un ensemble super structuré de données propres, il est beaucoup plus facile d’utiliser des outils comme l’IA générative », a-t-il poursuivi. « Nous avons formé notre IA uniquement sur les données sur lesquelles nous avons un contrôle total. Nous le validons et nous savons qu’il est exact.

AWS Bedrock est un élément clé d'ARIA. « Bedrock nous donne la possibilité de rester extrêmement flexibles sans avoir à nous engager dans une décision technologique dans laquelle nous pourrions nous retrouver coincés dans six mois », a expliqué Venne.

« Amazon Bedrock permet aux applications d'exploiter plus facilement les modèles de base hautes performances des principales sociétés d'IA telles qu'Anthropic, Meta, Mistral et d'autres, via un seul appel d'API, le tout dans un service sécurisé et entièrement géré », a déclaré le vice-président d'AWS. et directeur mondial des startups Howard Wright.

« Amazon Bedrock permet à des applications comme ARIA d'être l'assistant de gestion de bâtiment le plus sophistiqué et le plus intelligent possible, en exploitant les informations de plusieurs modèles et en sélectionnant ceux qui sont les plus appropriés pour un cas d'utilisation ou une tâche spécifique », a déclaré Wright à Technews.fr.

Il a expliqué qu'Amazon Bedrock simplifie la création et la mise à l'échelle d'applications d'IA générative avec des modèles de base.

« Les startups peuvent rapidement expérimenter et évaluer les meilleurs modèles de base pour des cas d'utilisation spécifiques – de Claude 3 à Llama 2 », a-t-il noté. « À partir de là, ils peuvent les personnaliser en privé avec les propres données de la startup en utilisant des techniques telles que le réglage fin et la génération augmentée par récupération (RAG) et créer des agents qui exécutent des tâches à l'aide des systèmes d'entreprise et des sources de données de la startup. »

« Alors que les bâtiments sont responsables de près de 40 % des émissions de gaz à effet de serre à l’échelle mondiale et que 27 % de ces émissions proviennent de l’énergie utilisée pour les chauffer, les refroidir et les alimenter, et que le parc mondial de bâtiments devrait doubler d’ici 2050, le défi consistant à accroître construire la durabilité n'est pas seulement nécessaire, c'est urgent », a ajouté Wright.

« BrainBox AI résout précisément ce problème, en utilisant une technologie basée sur l'IA formée sur Amazon Bedrock pour repenser les systèmes énergétiques et atténuer les impacts de la crise climatique.