Journal International de Technologie, de l'Innovation, de la Physique, de l'Energie et de l'Environnement
Diffuser et transmettre les connaissances et technologies de pointe en instrumentation, physique et énergie de l'environnement. Journal International de Technologie, de l'Innovation, de la Physique, de l'Energie et de l'Environnement (JITIPEE) - ISSN 2428-8500 Vous souhaitez nous soumettre un article ? Retrouvez nos directives.
Spécialisation d'un modèle de langage pour la génération de gammes opératoires industrielles multi-étapes : injection d'un référentiel d'équipements par fine-tuning sur données structurées
La synthèse automatique de procédés industriels par modèles génératifs a jusqu'ici porté sur la topologie des flowsheets (enchaînement d'opérations unitaires), sans sélection d'équipements dans un référentiel nommé ni spécification des conditions opératoires. Nous posons la question suivante : un modèle de langage ouvert de petite taille (8 milliards de paramètres) peut-il internaliser un référentiel encyclopédique de 444 familles d'équipements de procédés et générer, à partir d'une simple spécification entrée/sortie, une gamme opératoire conceptuelle — enchaînement ordonné de familles d'équipements identifiées par leur référence, avec ordres de grandeur des conditions opératoires ? Nous comparons empiriquement trois stratégies d'injection de connaissances : la distillation de contexte dans les poids (prompt baking), le fine-tuning supervisé en texte libre et le fine-tuning supervisé sur données JSON structurées, par adaptation de rang faible (LoRA) — ainsi qu'un baseline sans fine-tuning avec le référentiel complet en contexte. Les résultats montrent (i) que le prompt baking échoue au-delà de quelques milliers de tokens (effondrement génératif sur un prompt de 59 203 tokens), (ii) qu'à modèle de base constant, le fine-tuning en texte libre ne restitue aucune référence du référentiel (0/10) tandis que le fine-tuning JSON produit des sorties valides avec références exactes (5/5) — contraste attribuable au format sous réserve d'une ablation à contenu strictement constant, les deux datasets différant aussi par leur composition —, (iii) qu'un dataset de 166 exemples suffit, en 40 minutes d'entraînement sur une station de travail personnelle, pour obtenir un modèle générant des gammes multi-étapes conformes aux pratiques industrielles documentées sur les cas vus en entraînement, (iv) que les baselines sans fine-tuning atteignent l'exactitude référentielle par recopie du catalogue (31/32 avec le catalogue seul, 33/36 en ajoutant des exemples few-shot) mais peinent sur la validité industrielle des enchaînements (0/5 puis ~1/5), et (v) qu'hors du domaine du corpus (15 procédés puis 3 cas extrêmes) le modèle fine-tuné présente la dissociation inverse — enchaînements plausibles mais ancrage référentiel effondré (2/91 puis 0/19). Cette double dissociation — exactitude sans grammaire, grammaire sans exactitude — montre que exactitude référentielle et validité des enchaînements sont deux compétences séparables, acquises par des mécanismes distincts. Nous discutons les limites de l'étude — conformité industrielle appréciée qualitativement, réentraînement sans fuite à mener, variables non contrôlées — et positionnons l'approche par rapport aux générateurs de flowsheets à base de transformers et aux agents LLM en génie des procédés.
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Vers l’émergence d’une intelligence énergétique articulée à l’intelligence artificielle, pour une intelligence économique augmentée et des trajectoires énergie-carbone durablement pilotées
Face à l’accélération conjointe des contraintes climatiques, démographiques, énergétiques, géopolitiques et numériques, les cadres traditionnels de la décision stratégique doivent être renforcés. La complexité des interdépendances contemporaines impose, désormais, des dispositifs de gouvernance capables de relier de manière cohérente et vérifiable l’information stratégique, les données physiques et les trajectoires de long terme. C’est dans ce contexte qu’émerge le concept d’Intelligence Énergétique (IÉne). Si l’Intelligence Économique (IÉco) a structuré efficacement la veille et l’analyse stratégique, elle demeure souvent limitée par l’absence d’un socle fondé sur des grandeurs physiques auditables. L’énergie occupe à cet égard une position centrale : elle irrigue les chaînes de valeur, conditionne la compétitivité et la souveraineté, concentre l’essentiel des émissions de gaz à effet de serre (GES) et révèle les vulnérabilités comme les capacités de résilience. Mesurable, territorialisée et traçable, elle constitue un point d’ancrage objectif pour le pilotage des trajectoires énergie–carbone. Articulée à l’Intelligence Artificielle (IA), l’IÉne est définie comme un cadre de gouvernance fondé sur la mesure et l’auditabilité des flux énergétiques et carbone. Elle combine un mode autonome de pilotage des systèmes énergétiques et un mode contributif renforçant l’IÉco. À travers une approche systémique et l’illustration du cas du Maroc, ce travail montre que cette articulation offre un cadre crédible pour renforcer la gouvernabilité des transitions, améliorer la transparence et relier compétitivité, coopétitivité et durabilité, sans modèle prescriptif ni clé en main.