Définition des applications Swarm Intelligence -

La définition de l'intelligence en essaim définit que les perspectives scientifiques intéressantes ont conduit à des applications intéressantes dans les entreprises qui ont résolu un problème épineux et contribué à améliorer les résultats d'une entreprise.

Les entreprises utilisent de nombreux outils d'enquête, de statistiques et d'analyse de données pour comprendre les problèmes rencontrés par la production, la commercialisation, l'inventaire ou l'entreposage. Aussi scientifiques soient-ils, ils n'apportent souvent pas les solutions requises.

Une nouvelle théorie développée à partir de l'observation du comportement animal - animaux, abeilles et papillons a conduit au développement d'applications d'intelligence en essaim. Les scientifiques ont observé que les insectes sociaux étaient en grande partie des entités auto-organisées qui coordonnaient leurs activités en communiquant avec les membres les plus proches du réseau. Cela fonctionne bien pour trouver le chemin le plus court vers une destination, éviter les prédateurs ou trouver de la nourriture est la définition de l'intelligence en essaim.

Voici des exemples de la façon dont les applications de renseignement sur l'essaim ont aidé diverses industries à résoudre leurs problèmes;

# 1 Les applications de renseignement Swarm aident les entreprises de logistique et de transport

Le concept des applications de renseignement sur l'essaim a été utilisé avec succès dans les transports et la logistique qui impliquent le mouvement complexe de marchandises le long de différentes routes. La South West Airlines a eu du mal à stocker du fret dans les aéroports, sa capacité fonctionnant à pleine charge la plupart du temps. Cependant, ses vols n'avaient que 7% de l'espace de fret occupé. Dans ces exemples d'intelligence en essaim, ils ont suivi l'intelligence des fourmis qui recherchent de la nourriture en laissant des traces chimiques distinctes - appelées phéromones. Comme plus de fourmis suivent le sentier, elles laissent plus de traces chimiques le long du parcours.

South West Airlines a décidé de suivre la formule et d'envoyer du fret vers des vols vers une ou deux autres destinations avant d'atterrir sur la destination cible. Cela les a aidés à réduire les taux de transfert de fret de 80% et à réduire la charge de travail du personnel de fret de 20%. La compagnie aérienne a pu réduire considérablement l'espace de stockage et les coûts salariaux associés. Les applications de renseignement sur l'essaim ont aidé la compagnie aérienne à réaliser des gains annuels d'environ 10 millions de dollars. Leur espace de chargement a également été entièrement réservé et a conduit à une nouvelle avenue commerciale pour l'entreprise.

En Suisse, Pina Petroli, entreprise de mazout de chauffage qui approvisionne directement les habitations, a déployé de petits, grands et moyens camions le long de divers itinéraires. Contraintes de circulation, intempéries, itinéraires étroits, appels d'urgence, différentes tailles de camions et de tuyaux, la taille même des opérations a obligé l'entreprise à rechercher une solution innovante. Ils ont suivi le principe de la fourmi, les gros camions n'étaient pas autorisés dans les itinéraires étroits, il y avait un échange d'informations en temps réel entre les véhicules afin d'optimiser l'utilisation de la flotte et le camion le plus proche assistait à un appel à domicile. Cela a également réduit le temps de trajet. Chaque camion a servi de «fourmi» laissant des traces sur le chemin pour que les autres comprennent et répondent.

Air Liquide, un fournisseur de gaz industriels et médicaux tels que l'azote, l'hydrogène et l'oxygène, a utilisé de multiples façons pour livrer les produits aux sites industriels, aux hôpitaux à l'aide de wagons, de camions et de pipelines. Les prix de l'électricité fluctuant et la livraison de gaz sur 6000 sites est devenue une opération complexe pour l'entreprise. Il s'est inspiré de l'intelligence des fourmis et, avec l'aide d'une société d'intelligence artificielle, a développé un modèle qui optimisait les opérations de la société en fonction de la météo, des horaires des usines et des itinéraires des camions.

Cependant, ce n'est pas un système entièrement automatisé - chaque nuit, la société entre des données sur la demande des consommateurs et les coûts de fabrication afin que l'ensemble du système soit organisé en quatre heures avec l'algorithme Swarm Intelligence travaillant sur les permutations et les combinaisons. Ainsi, un chauffeur de camion peut être amené à ne pas nécessairement chercher du gaz dans l'usine la plus proche, mais en fonction du prix le plus bas disponible, il pourrait être plus éloigné. Cela a permis à l'entreprise de réaliser d'importantes économies, même si les chauffeurs ne comprenaient pas comment.

Dans le domaine de l'entreposage, l'approche des fourmis par brigade de seaux a été utilisée avec succès par les chaînes de vente au détail, les centres de distribution de grandes sociétés telles que Bantam-Doubleday-Dell Distribution, McGraw-Hill, Blockbuster Music, entre autres. Les fourmis distribuent la nourriture de la source de nourriture à la suivante par le biais d'un principe de relais, chacune transmettant la nourriture à la personne suivante de la chaîne. Ce modèle peut être déployé avec succès dans les cas où les marchandises doivent être transmises d'une personne à une autre - le duo de John Bartholdi, Georgia Tech –Donald Eisenstein, Université de Chicago a imité ce système pour une chaîne de vente au détail qui utilisait une approche de zone dans laquelle chacun travaillait terminé une tâche particulière avant qu'une autre personne puisse commencer.

Dans ce processus, les personnes les plus rapides peuvent être sous-utilisées et les personnes plus lentes doivent faire plus de travail. Bartholdi et Eisenstein ont conçu une stratégie où un travailleur continuait à travailler (exécuter les commandes) jusqu'à ce que la personne en aval reprenne son travail. Par la suite, le travailleur peut remonter en amont pour reprendre le travail de la personne suivante. Dans ce système, le plus lent a été mis au début et le plus rapide à la fin. Cela conduit à des gains de productivité de 30% à l'entrepôt par rapport à l'approche zone.

L'algorithme Swarm Intelligence peut également aider les sociétés de messagerie et de colis à acheminer plus efficacement le fret ou les documents en optimisant les ressources.

# 2 Les applications Swarm Intelligence aident les entreprises de télécommunications

Les activités de télécommunications sont assez complexes car certaines routes seront occupées à un moment donné tandis que d'autres seront inactives. Chaque appel doit passer par une série de nœuds et de concentrateurs intermédiaires avant d'atteindre la destination. Comment optimiser l'utilisation des réseaux pour éviter les encombrements et les retards?

Les ingénieurs de Hewlett Packard ont conçu un grand nombre de «fourmis numériques» qui peuvent être envoyées via des réseaux non encombrés. Cela a aidé les agents des centres de télécommunications à détourner le trafic sur ces routes. Si une route non encombrée devient soudain bondée, les «fourmis numériques» ralentiront ou s'évaporeront. Cela aide les agents à ignorer les itinéraires et à chercher ailleurs. Certaines des plus grandes sociétés de télécommunications telles que British Telecom, France Telecom et MCI WorldCom ont été les premiers à adopter ces innovations. Il aide également à acheminer le trafic Internet le long des itinéraires les moins encombrés afin que les internautes ne soient pas confrontés à des problèmes d'accessibilité.

# 3 Les applications d'intelligence Swarm aident à optimiser les opérations en usine

C'est l'un des meilleurs exemples d'intelligence en essaim dans lequel les opérations de fabrication ont bénéficié de l'observation de la façon dont les abeilles se répartissent le travail entre elles. Il y a des abeilles ouvrières, des reines et des abeilles allaitantes dans une ruche. Lorsque la charge de travail augmente, même les abeilles allaitantes aident les abeilles ouvrières à accomplir une tâche. Cela a été efficacement utilisé dans les cabines de peinture d'une usine de fabrication de camions. Chaque atelier de peinture se spécialisait dans une peinture particulière à moins qu'il ne soit appelé d'urgence pour éliminer tout arriéré dans d'autres cabines. Cela a permis une optimisation via le système auto-organisé au lieu d'un système centralisé pour la conception des plannings. Si un atelier de peinture particulier rencontrait des problèmes, d'autres compenseraient.

Unilever a optimisé les horaires de ses usines à l'aide d'un algorithme d'intelligence en essaim gérant la complexité d'une usine chimique lorsque les pratiques traditionnelles ne pouvaient pas le faire. Parmi les machines et objets utilisés se trouvaient des mélangeurs chimiques, des réservoirs de stockage, des lignes d'emballage avec une variété d'opérations différentes nécessitant des temps de passage d'un produit à un autre et une maintenance périodique.

Certains ingrédients doivent être prémélangés avant de pouvoir être manipulés par les mélangeurs. Le Bios Group, la société du Nouveau-Mexique qui a fourni des solutions pour South West Airlines a également fourni les solutions pour Unilever. Il optimisait l'utilisation des machines de telle sorte que si le temps de changement d'une machine était inférieur à une heure, il n'était pas utilisé pour des tâches courtes. Le logiciel ne se préoccupait pas de faire passer les choses d'un endroit à un autre dans les plus brefs délais, mais d'effectuer un ensemble de tâches dans les plus brefs délais. En cas de panne de machinerie, les horaires sont ajustés automatiquement afin que la production ne soit pas interrompue en atelier.

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# 4 Les applications d'intelligence Swarm aident à améliorer les commentaires des consommateurs

La méthodologie la plus fréquemment utilisée pour comprendre les goûts et les préférences des consommateurs consiste à mener des enquêtes et des sondages en ligne. Il existe des classements pour les films, les hôtels, les compagnies aériennes et les livres disponibles en ligne, mais ils ne peuvent pas obtenir l'intelligence collective de la foule. Les données du box-office ont montré que Jurassic World engrangeait 643, 3 millions de dollars le film le plus populaire, mais l'algorithme d'intelligence en essaim a montré que Mad Max était le film le mieux noté - les critiques de cinéma donnant la note la plus élevée.

Le logiciel Swarm Intelligence n'utilise pas de chiffres absolus mais la qualité derrière. Récemment, une expérience à l'Université Humboldt de Berlin et à la RAND Corporation a révélé qu'un groupe de 12 radiologues qui ont diagnostiqué des anomalies squelettiques étaient mieux à même de parvenir à un diagnostic correct que les médecins individuels qui faisaient le diagnostic.

Dans les sondages en ligne, il a été observé que les électeurs suivants sont influencés par le comportement de ceux qui ont voté avant eux. Dans l'algorithme d'intelligence en essaim, personne n'est influencé ou dirigé par d'autres. L'essaimage est synchrone. Il reflète donc les décisions simultanées des participants. Dans une enquête ou un sondage, la moyenne ne reflète qu'une statistique qui révèle ce qui est le plus populaire, mais pas celle qui attire le plus l'ensemble de la population.

# 5 Applications de renseignement Swarm en RH et recrutement

Dans ces exemples d'intelligence en essaim, les entreprises ont suivi la pratique des insectes dans la chasse pour la nourriture à appliquer dans le recrutement des employés. Tout comme les fourmis sont attirées vers des endroits où le «contenu en phéromones» est le plus élevé, des stratégies de recrutement de masse peuvent être utilisées lorsque la concurrence est faible et que la taille du marché du travail est également faible. Il permet aux entreprises de trouver des talents rapidement et avec agilité. Cela permettra à l'entreprise d'embaucher les meilleurs talents avant même l'émergence d'autres concurrents et d'augmenter les salaires. La formule de recrutement en tandem imite le comportement des fourmis dans lesquelles les retours d'une source de nourriture avec de la nourriture et soulève son antenne signalant à quelques autres d'aller. Cela peut être utilisé sur les marchés du travail de petite et moyenne taille, le degré élevé de concurrence leur permettant de recruter des personnes de différents endroits à des prix compétitifs. Le recrutement de groupe imite les abeilles qui dansent en se déplaçant devant une nouvelle source de nourriture ou une ruche potentielle pour signaler aux autres de venir. Lorsque la concurrence est faible sur un marché énorme, le recrutement de groupe s'est révélé efficace.

Caractéristiques des applications Swarm Intelligence

  1. Il n'y a pas de leaders

Chez les animaux sociaux, il a été observé qu'il n'y a pas de leaders, chaque individu travaille pour le bien des autres. Aucune autorisation n'est requise et chaque membre travaille selon les informations reçues du plus proche ou collectivement.

Le plus souvent, ils n'ont aucune connaissance de la situation dans son ensemble. Parmi les abeilles, deux types d'informations sont les informations partagées sur les aliments et les menaces. Lorsque certaines abeilles trouvent une bonne source de nectar, elle exécute une danse de waggle pour signaler à d'autres qu'elle est sûre. En cherchant un nouvel endroit pour installer des ruches, les abeilles exécutent une danse de waggle pour signaler aux autres. De même, les informations sur les menaces nécessitant une communication urgente sont également effectuées efficacement par le groupe. Tous les membres d'une équipe biologique sont considérés comme des leaders.

  1. Aucune commande ou autorisation requise

Dans les bioteams, aucun ordre formel n'est émis et aucune autorisation ne doit être prise pour entreprendre une tâche car la structure est basée sur le partage d'informations. Le système est transparent et le rôle de chacun y est clairement compris. Les commandes doivent être correctement comprises dans leur contexte et plus susceptibles de contenir des erreurs. Les structures d'autorisation sont présentes dans la plupart des systèmes de gestion - il est correct de l'avoir si les compétences d'un employé ne sont pas douteuses quand elles sont utilisées par rapport à l'incertitude sur l'engagement ou les motivations des membres de l'équipe.

  1. Vitesse et agilité importantes

L'une des raisons pour lesquelles il n'y a pas de hiérarchie ou d'ordres dans les bioteams est que la vitesse et l'agilité sont cruciales pour la survie. Dans l'aviation, Roger dénote la réception d'un message tandis que Wilco dénote la réception et la volonté d'agir sur le message. Une organisation fonctionnerait mieux si plus de Rogers que Wilcox devaient être envoyés.

Applications Swarm Intelligence Conclusion

Le logiciel Swarm Intelligence a été utilisé dans toutes les industries au cours des dernières décennies et demie avec des résultats incroyables et son utilisation ultérieure n'est limitée que par notre imagination. Les entreprises saturées dans une industrie ou à pleine capacité en un seul endroit peuvent penser à la façon dont les abeilles trouvent des endroits alternatifs pour installer des ruches afin d'étendre leurs activités. Cependant, l'expansion ou la diversification devrait se faire dans des territoires sûrs et présentant moins de risques pour l'organisation. De même, quand un performant est susceptible de quitter une organisation, la direction donne plus d'incitations sous forme d'options d'achat d'actions ou d'actions pour les conserver. Dans les ruches, les reines donnent le droit de pondre aux abeilles ouvrières qui sont susceptibles de partir.

Le logiciel de renseignement sur l'essaim n'est pas facilement accepté dans certaines organisations et, par conséquent, une sensibilisation appropriée est nécessaire.

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Cela a été un guide pour le concept des applications de renseignement sur l'essaim a été utilisé avec succès dans le transport et la logistique qui impliquent un mouvement complexe de marchandises le long de différentes routes. Il s'agit du lien externe suivant lié aux applications de renseignement sur l'essaim.

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Catégorie:

Développement de l'entrepreneuriat