02 sept. 2026
Mines et métaux
Pourquoi la qualité des données est le véritable défi de l'IA dans l'industrie minière
Perspectives
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L'intelligence artificielle occupe une place grandissante dans l'industrie minière. Maintenance prédictive des équipements critiques, optimisation énergétique, amélioration de la récupération métallurgique, surveillance des actifs ou détection d'anomalies dans les procédés : les occasions d'application sont nombreuses et les bénéfices potentiels sont considérables.Pourtant, lorsqu'un projet d'IA n'atteint pas les résultats espérés, le problème se situe rarement au niveau des algorithmes.Dans notre expérience, les principaux obstacles sont généralement liés à la qualité, à la disponibilité et à la structure des données. Même les modèles les plus performants ne peuvent produire des recommandations fiables si les données qui les alimentent sont incomplètes, incohérentes ou difficilement exploitables.Avant de parler d'intelligence artificielle, il faut donc d'abord parler de données.
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09 janv. 2015Mines et métauxContrôle de débit massique sous contrainte de la puissance maximale et de la vitesse d'augmentation instantanée de puissance
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Serge Naud, ing.
Ingénieur, Contrôle des procédés
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09 mai 2014Mines et métauxPotential economic and operational benefits and impacts of trolley assist in open pit mining (Disponible en anglais seulement)
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Isabelle Leblanc, ing.
Vice-présidente, Marché mines et métaux
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