Comment notre IA révolutionne le calcul de l’impact carbone ?

L’évaluation de l’impact carbone d’un projet est une étape nécessaire pour suivre la trajectoire de décarbonation du secteur du bâtiment. Or ce processus peut être chronophage, notamment parce qu’il repose sur des données souvent hétérogènes : des listes d’équipements et matériaux présentées sous des formes variées (nomenclatures techniques, références commerciales, abréviations, etc.). Cette diversité rend le traitement manuel long et source d’erreurs.

Chez Nooco, notre IA vient apporter une solution à ce problème en permettant l’automatisation d’une partie du processus :

• Analyse et compréhension des donnés d’entrée de nos clients
• Standardisation des données au format accepté par Nooco
• Association de la donnée standardisée à un éléments de notre bibliothèque (interfacée sur des bases de données carbone européenne)

L’intérêt d’un tel processus ? Une évaluation de l’impact carbone d’un projet de construction plus rapide tout en supprimant une partie des erreurs liées à l’action humaine. 

Pourquoi le boom des LLM transforme le développement en IA

Les modèles de langage ont toujours occupé une place centrale dans le développement de l’intelligence artificielle (IA), en particulier pour les tâches impliquant la compréhension et la génération de texte. Avant l’émergence des modèles de langage à grande échelle (LLM, ou Large Language Models), la recherche était dominée par des approches plus modestes, comme les Language Model Prototypes (LMP) ou les algorithmes basés sur Word2Vec et ses dérivés. Ces approches utilisaient des modèles relativement légers pour apprendre des relations sémantiques entre les mots, mais leur capacité à saisir les subtilités du langage restait limitée.

Alors, qu’est-ce qui distingue les LLM de ces prédécesseurs ? Contrairement aux LMP, qui reposent souvent sur des jeux de données ciblés et des architectures simples, les LLM exploitent d’énormes volumes de données textuelles et des architectures de réseau neuronal complexes, comme le Transformer, qui a révolutionné le domaine depuis 2017. Ce saut technologique a permis aux LLM de comprendre non seulement les mots, mais aussi leur contexte, leurs relations complexes, et même des nuances culturelles et idiomatiques.

L’essor des LLM a révolutionné de nombreuses industries, et le domaine de l’analyse environnementale ne fait pas exception. Pour notre moteur d’import, ils apportent trois bénéfices majeurs :

• Une précision accrue : Les LLM comprennent des termes techniques variés et peuvent les mapper à des bases de données standardisées, même lorsque les données d’entrée sont mal structurées ou imprécises.
• Un traitement accéléré : Les LLM suppriment les délais liés aux processus manuels, offrant des résultats en temps quasi-réel, même pour des données complexes ou volumineuses.
• Une adaptabilité remarquable : Les LLM peuvent s’adapter à des cas d’usage très variés, allant des bâtiments aux infrastructures industrielles, sans nécessiter de configurations complexes.

Grâce à cette avancée, le passage des LMP aux LLM a transformé notre utilisation de l’IA, rendant nos processus plus rapides, plus adaptables et capables de traiter des cas d’usage complexes que les approches précédentes, comme Word2Vec, ne pouvaient aborder efficacement.

Que va apporter notre nouveau moteur ?

Chez Nooco, nous intégrons désormais les capacités des LLM dans notre moteur d’analyse carbone. Ce nouvel outil combine notre expertise métier avec la puissance des modèles de langage à grande échelle pour traiter des données toujours plus complexes, variées et volumineuses.

Les améliorations attendues sont majeures :

• Un gain de temps significatif : Ce qui nécessitait auparavant plusieurs jours d’analyse peut désormais être accompli en une heure.
• Une fiabilité renforcée : Les résultats générés demandent beaucoup moins de vérifications manuelles, grâce à une compréhension et une correspondance plus précises des données.
• Une IA plus performante et évolutive : L’amélioration continue du moteur est simplifiée, garantissant une adaptation rapide aux besoins variés de nos utilisateurs.

Grâce au LLM, la référence fabricant ‘78340-KUBAIR F400 MV 450’ de VIM est reconnue grâce à la prise en compte des références fabricants par le modèle LLM 

Conclusion : Chez Nooco, l’IA n’est pas seulement un outil, c’est une solution qui réinvente la manière d’évaluer l’impact environnemental des bâtiments. Avec ce nouveau moteur basé sur un LLM, nous allons encore plus loin pour simplifier la gestion des données, accélérer les analyses et offrir à nos utilisateurs une fiabilité inégalée.

Nos équipes travaillent activement à son implémentation, et cette version améliorée arrivera très bientôt. Restez connectés !