AI-Copilot : Optimisation des affaires au taquet

L’optimisation des entreprises, c’est trouver de meilleures façons de faire fonctionner les sociétés. Ça veut dire réduire les coûts, rendre les clients plus heureux et minimiser les risques. Avec l'évolution de la technologie, les entreprises doivent faire face à de nouveaux défis. Elles doivent faire des choix intelligents dans des systèmes compliqués tout en gérant différentes règles et besoins des personnes impliquées. Bien qu’il existe plein d'outils modernes pour aider avec ça, les entreprises ont souvent besoin d'experts compétents pour les guider.

En général, quand une entreprise a un souci, elle en parle à un expert en optimisation. Cet expert transforme ensuite cette description en un modèle mathématique. Après, il convertit ce modèle en un problème qu'un ordinateur peut résoudre. Une fois que l'ordinateur trouve une solution, l'expert l'interprète et propose les meilleures actions à entreprendre. Ça demande beaucoup d'efforts et si la description initiale n'est pas claire, ça peut causer des soucis et ralentir le tout.

#Le Rôle des Grands Modèles de Langage

Récemment, les grands modèles de langage (LLMs) ont gagné en popularité pour leur capacité à gérer plusieurs tâches. Les LLMs peuvent aider à écrire, répondre à des questions, traduire des langues, et même générer du code. De plus en plus d'entreprises commencent à utiliser les LLMs pour améliorer leur efficacité. Par exemple, Salesforce utilise les LLMs pour générer du code au sein de ses équipes, tandis que GitHub Copilot aide les programmeurs à écrire du code plus vite. Ces modèles facilitent aussi la tâche aux utilisateurs non techniques pour réaliser des tâches qui nécessitaient autrefois des connaissances d'expert.

L’idée principale d’utiliser les LLMs pour l’optimisation des entreprises, c'est d’aider les non-experts à créer facilement des descriptions de problèmes et des formulations. En faisant ça, les entreprises peuvent gagner du temps et de l’effort qui seraient autrement nécessaires pour consulter des experts pour chaque petit problème.

#Défis de l'Utilisation des LLMs

Malgré les capacités prometteuses des LLMs, il y a plusieurs défis à relever quand on les utilise dans des situations complexes :

1. Formulation du problème : Transformer un problème exprimé en langage courant en un format technique que les ordinateurs peuvent résoudre peut être assez difficile. Les LLMs ont été formés principalement sur des problèmes de programmation basiques plutôt que sur des problèmes d'optimisation spécifiques, ce qui rend cette traduction délicate.

2. Limitations de Tokens : La plupart des LLMs ont des restrictions sur la quantité de texte qu’ils peuvent traiter à la fois. Ça peut poser problème quand il s'agit de questions d'affaires complexes qui nécessitent de longues descriptions.

3. Métriques de performance : Les méthodes actuelles pour mesurer les performances des LLMs dans la génération de solutions ne sont souvent pas adaptées aux problèmes d'entreprise, puisqu'elles doivent prendre en compte divers facteurs comme les techniques utilisées et les résultats obtenus.

#Présentation d'AI-Copilot

Pour surmonter ces défis, nous présentons AI-Copilot. C'est un nouveau cadre qui utilise un LLM pré-entraîné spécifiquement adapté à la création de formulations de problèmes d'optimisation des entreprises. AI-Copilot se concentre sur le secteur de la Planification de Production comme étude de cas, qui est un domaine bien étudié avec ses propres contraintes et objectifs complexes.

AI-Copilot fonctionne d'abord en rassemblant une description de problème de l'utilisateur. Ensuite, il utilise des données d'entraînement spécifiquement conçues pour la planification de production afin de générer une formulation utile à un solveur. En faisant ça, AI-Copilot réduit le besoin de grandes quantités de données d’entraînement et aide les utilisateurs à éviter les limitations de tokens grâce à une approche modulaire.

#L'Importance de la Formulation des Problèmes

Un problème bien défini est crucial pour réussir une optimisation. Le processus commence par une description claire qui doit être convertie en un modèle mathématique. Si cette étape est mal faite, l'effort d'optimisation peut échouer. Donc, c'est essentiel qu'AI-Copilot génère des formulations de problèmes détaillées et précises pour fournir des solutions exploitables.

#Étude de Cas : Planification de Production

Pour notre étude, nous avons utilisé la planification de production comme exemple, qui consiste à déterminer la meilleure façon d'allouer des ressources et de planifier des tâches dans un cadre de fabrication. Ce domaine a été largement étudié et comporte des défis uniques qui sont idéaux pour mettre en avant les capacités d'AI-Copilot.

La planification des ateliers (Job Shop Scheduling - JSS) est un type courant de problème de planification de production où plusieurs jobs doivent être programmés sur diverses machines. Chaque job se compose de plusieurs tâches qui doivent être effectuées dans un ordre spécifique. L'objectif est d'optimiser la planification pour minimiser les retards et maximiser l'efficacité.

#Le Processus AI-Copilot

1. Description du Problème : L'utilisateur fournit une description claire du problème qui décrit le scénario de planification de production. Ça peut inclure des détails comme le nombre de jobs, le nombre de machines, et les exigences spécifiques pour chaque job.

2. Formulation du Problème : AI-Copilot prend la description du problème et génère une formulation mathématique. Cette formulation représente les tâches sous forme de modèle structuré que le logiciel d'optimisation peut traiter.

3. Interaction avec le Solveur : Une fois qu'une formulation de problème est créée, elle peut être alimentée à un solveur, qui utilise des algorithmes pour trouver la solution optimale en fonction des paramètres définis.

4. Interprétation des Résultats : Après que le solveur produise une solution, les résultats sont interprétés. AI-Copilot peut aider à suggérer des actions basées sur les résultats, facilitant ainsi la compréhension pour l'utilisateur des prochaines étapes à suivre.

#Développement de Dataset

Créer un dataset pertinent est crucial pour affiner AI-Copilot. Comme il n'y a pas beaucoup d'exemples disponibles publiquement de formulations de problèmes de planification de production, nous avons développé notre propre dataset. Ce dataset se compose de paires de descriptions de problèmes et de leurs formulations correspondantes, permettant à AI-Copilot d'apprendre comment traduire le langage courant en modèles structurés.

Le dataset couvre divers scénarios, veillant à inclure différents types de défis de planification de production. Par exemple, il pourrait impliquer des temps de traitement aléatoires et des exigences spécifiques de commande d'achèvement.

#Design Modulaire

Pour gérer la complexité des formulations de problèmes et éviter les limitations de tokens, AI-Copilot utilise un design modulaire. Cela signifie qu'au lieu de générer une grande formulation de problème d'un coup, il divise la tâche en plus petites parties. Chaque partie est générée séparément et ensuite combinée pour créer la formulation finale du problème. Cette approche aide à s'assurer que même des scénarios complexes peuvent être gérés efficacement.

#Évaluation des Performances

Pour évaluer l’efficacité d'AI-Copilot, nous considérons plusieurs métriques de performance. Celles-ci incluent :

• Perte d’Entraînement : Cela indique à quel point le modèle a bien appris des données d'entraînement.
• Statut d’Exécution : Cela évalue si les formulations de problèmes générées produisent des résultats corrects lorsqu'elles sont résolues.
• Taux de Réussite : Cela montre à quelle fréquence AI-Copilot génère des formulations de problèmes qui mènent à des solutions valides.

En suivant ces métriques, on peut avoir un aperçu de l’efficacité et de la précision des capacités de génération de problèmes d’AI-Copilot.

#Résultats et Observations

Les résultats de l'utilisation d'AI-Copilot montrent son potentiel dans l'optimisation des entreprises. Le cadre a prouvé sa capacité à générer des formulations de problèmes complexes qui ne sont pas seulement exécutables mais qui fournissent aussi des solutions précises. L’approche modulaire aide à minimiser d’éventuels problèmes.

Nous avons également constaté qu'à mesure que nous continuons à entraîner et à affiner AI-Copilot, il s'améliore dans la génération de formulations, conduisant à des taux de réussite plus élevés et à des taux d'erreur plus bas en continu. Cela fait d'AI-Copilot un outil efficace pour les entreprises cherchant à rationaliser leurs processus d'optimisation.

#Directions Futures

En regardant vers l'avenir, nous prévoyons d'élargir AI-Copilot pour couvrir un éventail plus large de scénarios d'optimisation des entreprises. L'objectif est de l'adapter à différents types de problèmes, tels que des problèmes de routage ou d'affectation. De plus, nous introduirons des couches pour les modèles mathématiques, permettant aux experts en optimisation de vérifier les modèles produits.

En s'appuyant sur les bases établies avec la planification de production, AI-Copilot aspire à devenir un outil polyvalent qui peut servir diverses industries et aider les organisations à optimiser leurs opérations avec moins de dépendance à l'expertise humaine.

#Conclusion

AI-Copilot offre une approche prometteuse pour l'optimisation des entreprises en simplifiant le processus de formulation des problèmes. Grâce à l'utilisation de LLMs avancés et d'un cadre structuré, il permet même aux non-experts de s'attaquer efficacement à des tâches complexes de planification et d'optimisation. En réduisant le besoin de connaissances d’expert, AI-Copilot peut aider les organisations à gagner du temps et des ressources, entraînant finalement de meilleurs résultats commerciaux.