JAFAR, UNE IA GÉNÉRATIVE POUR LA RAFFINERIE TOTALENERGIES D’ANWERP

Depuis 2016, plus de 1 000 rapports d’incidents ont été écrits par les experts de la raffinerie Totalenergies d’antwerp afin de documenter tous les problèmes techniques ayant entraîné une baisse ou un arrêt de production. « Pour améliorer l’efficacité des installations industrielles, il faut trouver la bonne information au bon moment » explique Marie Bonnasse- Gahot, Product Owner des applications MILAA / JAFAR chez Totalenergies. « Nous avons conçu le moteur de recherche MILAA : My Intelligent Learning App for Availability. Cette application donne un accès efficace aux REX ( retours d’expérience) en centralisant les multiples sources de données où ces documents sont stockés. » Pour accroître l’adoption du moteur de recherche auprès des utilisateurs, l’assistant JAFAR a été créé en combinant les capacités du moteur de recherche Sinequa et L’IA générative. Pierre Jallais, Smart Search Engine & Gen AI Lead Architect chez Totalenergies explique la démarche : « JAFAR est le premier projet de la compagnie basé sur L’IA générative. Nous voulions enrichir l’expérience utilisateur avec l’introduction du NLP. Or, les LLM sont entraînés sur des données publiques très généralistes et peu familières à notre contexte industriel très spécifique. Nous avions de nombreux termes métiers et acronymes liés à notre activité dans nos REX. Avec Sinequa, il a été possible de combiner plusieurs modèles avec des dictionnaires de termes spécifiques, ce qui a permis de fournir plus de contextes à JAFAR. » Lorsque le moteur de recherche a trouvé les documents les plus adaptés à la recherche de l’utilisateur, ceux- ci sont transmis à L’IA générative qui rédige la réponse et fournit un résumé.