Compétences nécessaires pour intégrer l’utilisation de l’apprentissage automatique en techniques de maintenance industrielle

Résumé

L’utilisation des données et de l’intelligence artificielle occupe une place de plus en plus importante dans le secteur manufacturier au Québec. Pour répondre aux besoins de l’industrie, il est essentiel de mettre de l’avant une culture de collecte et d’analyse des données. Actuellement, la formation des technologues en maintenance industrielle ne comporte pas de compétences liées aux technologies numériques ou à l’analytique des données. Parmi les technologies ayant un impact sur le rôle du technologue, on note l’internet des objets, les données de masse et l’intelligence artificielle, car ces technologies sont au cœur des machines connectées. Dans cette étude, une pompe centrifuge est utilisée afin de déterminer comment mettre en place un premier projet d’analyse de données industrielles. L’objectif de ce projet est de déterminer comment intégrer les compétences en apprentissage automatique dans la formation en maintenance industrielle pour effectuer de la détection d'anomalies. Cette étude consiste à : (1) répertorier quels outils d’apprentissage automatique permettent de s’initier à la détection d’anomalies, (2) cartographier les compétences nécessaires pour exploiter ces outils, (3) proposer une démarche visant à intégrer les nouvelles compétences dans la formation des technologues et (4) établir une grille diagnostique afin d’adapter la formation selon les besoins. Cette étude est basée sur le développement d’un pipeline complet, à partir d’un système mécanique. L’objectif est de collecter des données de fonctionnement pour bâtir un jeu de données, alimenter un algorithme d’apprentissage automatique pour faire de la détection d’anomalies et faire des inférences sur le système, afin de déterminer son état de fonctionnement. Cette étude propose donc, une méthode simplifiée et peu coûteuse pour réaliser un premier projet d’apprentissage automatique en maintenance industrielle. Les résultats de ce travail visent à permettre aux étudiants de s’initier aux concepts liés à l’apprentissage automatique et d’intégrer l’utilisation des nouveaux outils dans leur pratique professionnelle. Ces nouvelles compétences ont le potentiel de moderniser le programme de TMI, de répondre aux besoins de l’industrie en ce qui a trait à l’utilisation des technologies numériques et de pallier partiellement le manque de main-d’œuvre en maintenance. L’étude consiste à collecter un jeu de données indiquant l’état de fonctionnement d’une pompe, pour faire la détection d’anomalies. La méthodologie proposée nécessite de maîtriser de nouvelles compétences pour que le technologue soit en mesure de collaborer avec des experts en analytique. Les recommandations sont regroupées dans un tableau comparatif indiquant les compétences à ajouter à la formation du technologue pour y arriver.

Date	31 mars 2026
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Michel Rioux (Directeur(-trice)) & Tony Wong (Codirecteur(-trice))