La montée de l’intelligence artificielle dans la lutte contre la COVID-19

La pandémie de la COVID-19 a, et de manière significative, influencé notre manière de vivre, travailler et de nous mouvoir. Le monde tout entier a connu un arrêt brutal avec les gouvernements des quatre coins du globe qui imposaient des confinements afin d’arrêter la propagation du virus. Après des mois d’inactivité, les usines et les bureaux reprennent les activités de manière progressive, équipés de trois armes : la distanciation sociale, les masques faciaux et les contrôles de température.

Pour l’Aditya Birla Group, la sécurité de ses employés a été de la plus grande importance par ces temps de crise sanitaire grave. Le Groupe s’est tourné vers l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage approfondi afin de garder sa main-d’œuvre sécurisée à leurs différentes unités et différents bureaux de fabrication. La cellule Group Data and Analytics qui est le bras séculier en matière d’intelligence artificielle et d’analyse du Groupe, a élaboré une approche efficace et économique en se servant de l’intelligence artificielle pour créer un environnement sécurisé à la fois dans les milieux de fabrication et les bureaux.

En s’appuyant sur une technologie déjà éprouvée le VEDA (Décision et Alertes basées sur la vidéo), l’équipe a développé une version actualisée à l’aide de fonctionnalités avancées afin de répondre aux besoins des unités et bureaux de fabrication après la crise du COVID. Selon les explications de Deep Thomas, Responsable des données et des analyses du groupe Aditya Birla Group, « VEDA qui est le premier produit de ce type à être breveté, utilise la technique de vision par ordinateur pour fournir des alertes et informations afin de prendre des décisions en temps réel. »

La plateforme VEDA déploie des modèles personnalisés d’intelligence artificielle/machine d’apprentissage (IA/MA) pour analyser les vidéos et fournir des solutions personnalisées dans la résolution de problèmes commerciaux. « VEDA est une idée qui a vu le jour au cours d’un hackathon tenu en 2019. Six mois plus tard, il a été déployé avec succès dans une usine à Taloja. Pendant le confinement, nous y avons ajouté de nouvelles fonctionnalités afin de renforcer la sécurité des travailleurs pendant la période post-COVID. » a ajouté Naveen Xavier, Vice-président et Group Data & Analytics d’Aditya Birla Group. La plateforme est évolutive et est conçu pour un déploiement rapide afin de traiter plusieurs flux vidéo en parallèle, d’appliquer l’analyse vidéo avancée en temps réel, s’appuyer sur les résultats du modèle grâce à une logique commerciale configurable et lancer des alertes, des notifications et des rapports en temps réel.

VEDA actualisé Révolution de la fabrication et du lieu de travail

Au cours de cette pandémie, l’équipe a identifié l’intelligence artificielle comme étant l’outil majeur pour l’analyse sécurisée en temps réel dans les usines et bureaux. C’est ainsi qu’elle a développé et déployé une version actualisé de VEDA en y incorporant trois fonctionnalités nouvelles et importantes pour la période post-COVID.

Contrôle de la température

Compte tenu du fait que la fièvre fait partie des symptômes de l’infection à coronavirus, les contrôles de température faits aux entrées de nos locaux sont devenus essentiels pour arrêter la propagation du virus. Toutefois, utiliser les capteurs à infra-rouge portatifs pour contrôler de la température d’une main-d’œuvre nombreuse peut être un processus de longue haleine. Dans le souci de rendre ce processus plus efficace, le Groupe se sert de VEDA en l’équipant de caméras qui fournissent deux affichages : l’affichage RVB à partir du capteur CMOS et l’affichage thermique du capteur VOX (Oxyde vanadium).

La détection faciale se fait à l’aide de l’affichage RVB et le contrôle de la température se fait à partir de la région d’intérêt du front qui est visible au-dessus du masque. Les caméras thermiques lisent la température avec une précision de +/- 0,5°C à deux mètres de distance de la caméra. Lorsqu’une température dépassant le seuil défini est détectée, une alerte sous forme d’un signal audio se produit, ce qui permet au personnel de la sécurité présent à l’entrée de prendre les mesures appropriées.

Détection du masque facial

L’Organisation mondiale de la santé (OMS) recommande le port des masques faciaux afin de réduire la propagation du virus. Afin d’éviter les contrôles manuels et garantir la sécurité de notre personnel de sécurité, notre équipe a muni VEDA d’un détecteur sans contact de masques faciaux afin de s’assurer du port de masques en tous temps conformément aux directives. Toutefois, les masques faciaux ne sont pas normalisés. Pour la détection du masque facial, un processus à deux étapes a été mis en place : détection faciale et classification du masque. En ce qui concerne la détection faciale, VEDA utilise déjà des modèles CNN basés sur l’apprentissage approfondi. Afin de préparer la modèle de détection de masque, le modèle de détection faciale a été utilisé pour extraire les coupes faciales des affichages vidéo. Ces coupes faciales ont été annotées manuellement dans les catégories de masque et sans masque. Un classificateur CNN rudimentaire d’apprentissage approfondi prêt à l’emploi a été développé sur l’ensemble des données. Ensuite, le modèle de détection faciale des affichages vidéo issus de plusieurs usines et des caméras placées à différentes hauteurs a été analysé. Les images prises ont été ensuite développées grâce à un modèle de classification binaire d’apprentissage approfondi afin de détecter les masques faciaux.

Adhésion à la distanciation sociale

En plus du contrôle de la température et de la détection du masque facial, un algorithme robuste de mesure de la distanciation sociale a également été intégré à VEDA. L’algorithme est une association d’apprentissage approfondi moderne et de techniques de géométrie projective classique. La plateforme VEDA comporte le module de contrôle de la distanciation sociale faisant partie de la couche modèle dans la solution. Lorsque l’affichage vidéo enregistre des violations récurrentes inférieures à la valeur de la distance du seuil pendant une durée minimale spécifiée, une alerte se produit. Le module détecte les travailleurs dans un cadre et calcule ensuite la distance entre chaque travailleur. L’équipe s’est servie de l’approche de transfert d’apprentissage et du modèle MobileNetV2 mis au point pour la détection des personnes à l’aide du cadre TensorFlow. En se servant du modèle de détection de personnes sur chaque cadre, la plateforme fournit les résultats issus du modèle sous forme de rectangles de délimitation sur les personnes détectées afin de détecter la distance. Afin de découvrir si ces personnes détectées respectent la distanciation sociale, le calcul back-end s’effectue. La précision de la distance s’appuie sur la matrice de conversion qui en retour dépend du calibrage précis des points du sol.

La version actualisée de VEDA comprend actuellement des fonctionnalités pour surveiller la sécurité de l’employé telle que les masques faciaux et le respect de la distanciation sociale afin de gérer les exigences en matière de sécurité pendant les restrictions liées à la COVID-19. Nos unités et bureaux de fabrication ont déjà déployé la plateforme VEDA pour les mesures de sécurité liées à la COVID-19. « la plateforme VEDA est une plateforme robuste. Nous l’avons utilisé avec succès pour changer le comportement, l’attitude et les habitudes des personnes au sein de l’usine de fabrication. » a précisé Vaishali Surawar, Chef d’unité de l’Hindalco Industries Ltd à Taloja. Par ailleurs, VEDA peut également contrôler l’usage des équipements de protection individuelle (EPI) tels que les casques et les gilets, en renforçant la détection d’incendie à l’aide de la surveillance visuelle, en alertant sur l’intrusion dans les zones restreintes, la détection de véhicules, l’inspection de la qualité visuelle et lancer des alertes sonores en temps réel grâce aux tendances des incidents qui s’affichent sur le tableau de bord.

La plateforme VEDA est hautement configurable pour traiter les différents cas usuels grâce à la vidéo d’analyse et peut être facilement étendue à travers les usines et lieux de travail grâce au déploiement sur site afin d’apporter des avantages dans les zones de sécurité, les opérations automatiques et fiables là où la surveillance visuelle automatique est requise. La mise en œuvre de l’analyse vidéo permettra la transformation de l’environnement commercial en augmentant l’efficacité du processus, comprenant le comportement du client et en renforçant la sécurité dans des environnements variés tout en réduisant l’intervention manuelle de manière considérable. La plateforme VEDA offre un montant immatériel des avantages en termes de coûts en surveillant l’incendie, le déversement de pétrole, la formation de foule, le mouvement des personnes dans des zones non sécurisées et en surveillant l’utilisation des équipements de protection par les travailleurs dans les ateliers.

La plateforme VEDA qui est basée sur les technologies de pointe, offre une solution efficace et économique pour le renforcement à la fois de la sécurité des personnes et de la sécurité sur le lieu de travail.