AIR LIQUIDE, RENAULT GROUP & SAFRAN op AI voor de industrie door Artefact - Vertrouwde AI opzetten en toepassen

Fabien Mangeant legt uit dat vertrouwen in AI-systemen cruciaal is, vooral in veiligheidskritische omgevingen zoals gasproductie. Air Liquide gebruikt AI in verschillende toepassingen, van operationele controle tot planning. Het bedrijf gebruikt de risicogebaseerde benadering van de AI Act om AI-systemen te categoriseren op basis van hun kriticiteit. Dit kader helpt bij het beheren van de veiligheid en betrouwbaarheid van AI-systemen die worden ingezet voor klanten en werknemers. Air Liquide werkte al aan het vertrouwen in AI voordat er formele regelgeving was, en de nieuwe wetten helpen hun praktijken te verduidelijken en formaliseren.

Rodolphe Gelin besprak hoe AI zowel de veiligheidsfuncties van voertuigen als de productieprocessen optimaliseert. AI-gestuurde systemen, zoals autonoom remmen in noodsituaties, werden vóór de AI-wet geïmplementeerd. Bij nader onderzoek ontdekte Renault dat zijn processen al aan veel wettelijke vereisten voldeden. Renault gebruikt de AI-wet nu om de veiligheid van zijn AI-systemen verder te valideren, zodat de AI betrouwbaar functioneert wanneer het de controle over een voertuig overneemt. Vertrouwen in AI is van vitaal belang voor zowel gebruikers als ingenieurs, vooral omdat AI een steeds grotere rol speelt in de veiligheid van voertuigen.

Daniel Duclos van Safran benadrukte de lange ontwikkelingscycli in de luchtvaartindustrie, die tientallen jaren kunnen duren voor motoren en materialen. Safran neemt deel aan grote Europese programma's, zoals het Aviation initiatief, om AI in de luchtvaart te integreren. Deze programma's vergemakkelijken de samenwerking met startups en technologieleveranciers. Safran heeft een sterke regelgevingscultuur en werkt nauw samen met het Europees Agentschap voor de veiligheid van de luchtvaart om bestaande veiligheidsnormen aan te passen aan AI. Het doel van Safran is om ervoor te zorgen dat AI-systemen veilig zijn voor zowel productontwikkeling als operationele processen.

Fabian Mangeant legde uit hoe Air Liquide een transversale methodologie heeft ontwikkeld om transparantie, robuustheid en uitlegbaarheid van AI te garanderen. Het bedrijf heeft AI-specifieke tools geïntegreerd in de MLOps-pijplijn (Machine Learning Operations) om de betrouwbaarheid van AI-modellen te beoordelen en te testen voordat ze worden ingezet. AI-governance maakt deel uit van een bredere strategie om betrouwbare AI in de hele organisatie op te schalen, naleving van regelgeving te garanderen en interne processen voor AI-ontwikkeling te verbeteren.

Safran besprak het belang van het bevorderen van goede praktijken voor AI-ontwikkeling. Ze zorgen ervoor dat ingenieurs best practices gebruiken voor AI-architectuur, database-beheer en modeltraining om betere AI-systemen te ontwerpen. Deze praktijken helpen ervoor te zorgen dat AI-producten voldoen aan prestatienormen en betrouwbaar zijn. Safran neemt AI-gerelateerde onderwerpen ook op in technische audits om ervoor te zorgen dat AI-systemen tijdens de ontwikkeling grondig worden geëvalueerd.

Rodolphe Gelin legde uit hoe het bedrijf AI-engineering in zijn ontwikkelingsprocessen heeft geïntegreerd. Het gecentraliseerde Center of Excellence voor AI van Renault ontwikkelt industriële toepassingen met behulp van AI-componenten. Het team gebruikt tools zoals die van Confiance.ai om de robuustheid en nauwkeurigheid van AI-systemen te valideren. Renault wil de noodzaak van testen in de echte wereld verminderen door tools te gebruiken om de kwaliteit van data te beoordelen, vooroordelen te elimineren en AI-modellen efficiënter te valideren. Dankzij deze aanpak kan Renault sneller en goedkoper AI-systemen ontwikkelen, terwijl de veiligheidsnormen gehandhaafd blijven.