On fait quoi
avec l'IA ?
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Léa Fouasson
Manager Excellence Opérationnelle Groupe
IA Team
L’IA Team, c’est un collectif qui rassemble les représentants des différentes entités d’Orano pour coordonner et accélérer les projets d’Intelligence Artificielle dans le groupe. Parce que les initiatives IA se multiplient, l’IA Team permet de garder de la cohérence, de partager les expériences et de faire avancer les projets qui créent vraiment de la valeur pour les métiers. Chaque mois, l’équipe se réunit pour partager les cas d’usage, identifier les besoins des métiers et décider collectivement des projets à accélérer.
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Hélène Derrien
Directrice People and Communications
Acculturation
Nous allons faire de l’Intelligence Artificielle une force collective en l’apprivoisant, en maîtrisant les risques et les limites. Les différentes tournées pédagogiques organisées sur nos sites, à travers le Data/IA Tour ou encore la fresque de l’IA, visent à démystifier l’Intelligence Artificielle et à appréhender son usage. Si le déploiement de l’IA est incontournable, il doit s’opérer avec clairvoyance et analyse critique.
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Pascal Aubret
Directeur de la Performance
Levier de performance
Chez Orano, l’Intelligence Artificielle n’est pas un sujet technologique : c’est un levier de performance industrielle. L’enjeu est simple : utiliser l’IA pour optimiser nos processus, améliorer l’efficacité de nos équipes et créer davantage de valeur pour nos métiers. L’IA doit augmenter les collaborateurs, non les remplacer. En automatisant certaines tâches répétitives, l’IA permet de gagner du temps pour se concentrer sur ce qui crée le plus de valeur : l’analyse, la décision, l’expertise métier. L’IA devient en quelque sorte un assistant intelligent, au service des équipes.
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Hakim Mahiddine
Chief Data/IA Officer
Déploiement de l’IA
Notre feuille de route sur l’Intelligence Artificielle est en cours de déploiement. Elle repose sur des leviers concrets : l’identification de nos priorités métiers, l’acculturation et l’accompagnement au changement des équipes, le développement de notre socle technologique et son adoption. Nous souhaitons favoriser le réflexe IA chez les collaborateurs afin que chacun soit acteur de l’amélioration de son quotidien. L’objectif est d’en faire un levier de transformation au service de tous les métiers d’Orano.
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Sophie Crétal
Directrice de l’École du Management
Fresque de l’IA
Les fresques de l’IA sont des ateliers ludo-pédagogiques d’acculturation à l’Intelligence Artificielle qui permettent aux managers et salariés de mieux comprendre l’impact et les bénéfices de l’IA dans leur vie professionnelle quotidienne. Plus de 750 de nos collègues ont déjà été sensibilisés, ce qui permet d’avoir une première cartographie globale des usages de l’IA et des attentes des participants. Le message est clair : nous n’aurons pas à nous méfier de l’IA si nous la maîtrisons et l’utilisons avec intelligence et discernement.
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Emmanuel Ren
Responsable pôle data science - Orano Projets
Cas d’usage Ingénierie
DEDALE consiste à introduire l’Intelligence Artificielle dans les outils de conception des installations nucléaires pour les ingénieurs d’Orano Projets. L’objectif est double : limiter les itérations entre les ingénieurs concepteurs et validateurs, optimiser les coûts de construction des bâtiments. Ce modèle d’IA qui apprend sur des données de simulation peut s’intégrer dans les outils d’ingénierie (CAO 3D) et, à terme, dans les études de conception des installations du projet de l’Aval du Futur.
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Youcef Bensedik
Chef du programme Innovation technologique et digitale - Orano Mining
Cas d'usage Mine
Dans une démarche d’excellence opérationnelle, l’Intelligence Artificielle a été utilisée pour accélérer la conception des blocs d’exploitation miniers. Un algorithme appelé Well-E a été développé afin d’intégrer les données géologiques et de générer automatiquement plusieurs propositions de design. L’outil a été adapté au Kazakhstan par les équipes de KATCO et validé par des block designers. Il permet de réduire le temps de calcul de une à deux semaines à environ un jour, tout en testant plusieurs solutions reproductibles. Les ingénieurs peuvent ainsi identifier plus rapidement le design optimal et mieux mobiliser les réserves.
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