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Mois : avril 2019

Itinéraire d’un projet IA : Automatisation

Itinéraire d’un projet IA : Automatisation

Dans notre article précédent, nous avons vu comment mobiliser les techniques de Deep Learning et Amazon Sagemaker pour établir un modèle de données permettant de distinguer un wafer défectueux d’un wafer de bonne qualité. Nous allons maintenant aborder l’industrialisation et l’automatisation de la solution.

Traitement des images et détection des défauts

Les wafers sont photographiés lorsqu’ils sortent de production. L’équipement, basé sur les lignes de productions, alerte une machine que des images de wafers sont disponibles. Une seconde machine virtuelle va chercher le lot d’images, lui applique un identifiant spécifique et envoie la donnée sur Amazon S3 afin de gérer son traitement.

L’arrivée de nouveaux fichiers sur S3 va déclencher un certain nombre d’actions, toutes orchestrées par le service AWS Step Functions. Ce service de AWS permet de coordonner et d’exécuter des actions dans un ordre spécifique. Chaque action étant strictement définie, il est possible d’obtenir un rapport précis en cas d’erreurs.

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Une action se déclenche uniquement si les conditions et la tâche précédente ont été réalisées sans problème.

  • Pré-traitement de l’image

Cette première action attribue à chaque image un identifiant permettant une rapide indexation des wafers et lui applique des pré-traitements utiles pour la suite du processus.

  • Utilisation de Amazon DynamoDB pour la traçabilité des lots d’images.

Les identifiants de chaque lot d’images sont stockés temporairement dans une base de données NoSQL.

  • Traitement en simultané des images avec le modèle.

Grâce au service AWS Lambda, les images sont confrontées au modèle établi avec Amazon SageMaker. Lambda gère la scalabilité et est serverless (pas de nécessité de gérer soi-même les serveurs où s’exécute le code). En aucun cas cette étape est un goulot d’étranglement grâce à la capacité de déploiement en simultanée de machines temporaires.

  • Détection d’une défaillance possible

Si une anomalie a été détectée, un rapport d’erreur est produit indiquant où sur l’image le défaut est décelé. Grâce à l’indexation de l’étape 1, le lot de wafer imparfait est facilement identifié.

  • Alerte de la fin du traitement

Une fois l’éventuel rapport d’erreur créé, une alerte est envoyée aux équipes en charge.

Avec une fiabilité de l’algorithme de plus de 98%, le résultat obtenu est largement digne de confiance et permet d’engager les opérateurs de Soitec sur des tâches plus sophistiquées et moins répétitives.

Pour conclure, voici les avantages de l’industrialisation du système :

  • Optimisation financière grâce aux services serverless (paiement à la ressource consommée), à un stockage peu cher (S3) et à un environnement reposant sur des services managés (pas de frais externes à l’utilisation du service)
  • Sécurité des informations entre les ressources sur site et le cloud de AWS très importante (segmentation du réseau grâce au VPC, règles de firewall et d’accessibilité précises)
  • Scalabilité très importante du fait des services AWS mobilisés. Le traitement des images n’est pas limité par un seuil maximal et toutes les comparaisons avec le modèle sont faites simultanément quelle que soit la charge.
  • Déploiement facilité grâce à AWS SAM. SAM est une extension de Cloud Formation permettant de déployer des environnements serverless déjà configurés.

Centralisant les ressources sur une seule stack, SAM garantit le bon déploiement de l’infrastructure sur un environnement de production et simplifie la maintenance.

Si vous aussi, comme Soitec, vous souhaitez vous emparer des opportunités qu’offrent le cloud de AWS, n’hésitez pas à nous contacter ! Nous mettrons tout en œuvre pour vos projets de migration, d’optimisation et de développement afin de rendre vos idées une réalité.

Retour sur l’AWS Summit Paris 2019

Retour sur l’AWS Summit Paris 2019

Le mardi 2 avril 2019, Corexpert était présent au Palais des Congrès pour participer à l’AWS Summit Paris 2019. Cette journée consacrée au cloud AWS a permis de rassembler partenaires et public autour des thématiques du cloud et permettre une plus grande accessibilités des acteurs de l’innovation !

La Keynote d’ouverture introduit par Julien Grouès, directeur général d’AWS en France, s’est avérée révélatrice du potentiel du monde numérique français qui prend de l’ampleur au fil des années : 300 participants seulement il y a 7 ans contre plus de 7000 aujourd’hui, 30 témoignages clients et 70 sponsors. Des retours d’expériences de prestigieuses entreprises aux domaines diverses ont accompagné le discours du CEO français d’AWS et marqué l’ouverture de cette journée de collaboration.   

Tout au long de la journée, le dialogue était au rendez-vous. Corexpert et TeamWork ont pu échanger avec le public sur les très nombreuses thématiques et innovations proposées par la plateforme leader du marché. Corexpert a vu son stand accueillir des amateurs intéressés ou plus expérimentés en recherche d’informations complémentaires pour parfaire leur aventure dans le cloud. Jean-Cloud lui même a rencontré un franc succès chez les visiteurs !

PrésentationSoitec

Lors d’une conférence, Corexpert et Teamwork ont partagé, devant un large public, leurs travaux sur l’itinéraire d’un projet IA avec le témoignage de notre client Xavier Michallet, responsable du département Data de Soitec. Les techniques liés à l’IA sont de plus en plus intégrées dans les processus industriels et ouvrent de nombreuses perspectives. Sur des tâches laborieuses ou peu complexes, la mise en place de techniques de machine learning permettent un contrôle qualité optimal et d’engager des ressources sur des tâches plus sophistiquées et à valeurs ajoutées.

Vous pouvez retrouvez plus de détails dans nos articles dédiés à cette présentation : sur la partie Machine Learning du projet et sur la partie industrialisation de la solution.

AWSUserGroup

Ce fut également l’occasion pour les communautés AWS françaises de se réunir autour d’un stand pour échanger et partager leurs connaissances avec les visiteurs du Palais des Congrès. Toujours un moment convivial, les AWS User Groups sont un moyen d’accroitre ses connaissances et de partager des retours d’expérience ou des ateliers autour d’AWS. Vous pouvez trouver facilement un près de chez vous ! Si vous êtes Lyonnais, n’hésitez pas à rejoindre le groupe !

L’AWS Summit Paris 2019 marque aussi le lancement du championnat de course autonome : la DeepRacer League a été animée tout au long de la journée par le commentateur Marc Chavet. La course de DeepRacer League consiste à faire rouler une mini-voiture pilotée grâce au reinforcement learning partie avancée du Machine Learning. L’objectif est de réussir des tours de circuits avec un temps de parcours le plus court possible !

Deux de nos collaborateurs chez Corexpert se sont lancés dans l’aventure dans l’espoir de remporter la AWS DeepRacer Cup avec un succès mitigé. Une victoire à la course permettait de sécuriser un spot pour la grande finale qui aura lieu lors de la Re:invent 2019 aux Etats-Unis.

DeepRacer1

Nous avons également participé à l’AWS GameDay le lundi 1 avril ! Un jour avant le début du AWS Summit Paris, Corexpert et TeamWork étaient présents pour relever le challenge. L’objectif du GameDay est résoudre un problème donné avec des ressources AWS bien définies. Pour cette session, 3 applications devaient être déployées et des points étaient attribués selon le succès ou l’échec des requêtes.
Une attention particulière était portée sur la scalabilité de l’ensemble afin de résister à toutes charges. “Everything fails all the time” dixit le CTO de AWS, Werner Vogels, et une partie de cette problématique se retrouvait dans le projet à mener à bien !

Les équipes devaient en permanence surveiller et vérifier le bon fonctionnement de leur infrastructure mise à mal par un groupe pouvant changer certaines configurations (comme les tables de routage…).
Notre équipe a su démontrer son efficacité : dans le délai de 2h30, Jeremy,
Marouen et Yahya ont su gagner la seconde place du concours pour leur première participation ! 

GameDay

Itinéraire d’un projet d’IA : Machine Learning

Itinéraire d’un projet d’IA : Machine Learning

Soitec est une entreprise française concevant et produisant des matériaux semi-conducteurs utilisés dans de très nombreux équipements électroniques (smartphones, ordinateurs, automobiles…). Fondé en 1992, Soitec emploie un millier de personnes dans le monde, possède des sites industriels en France et intervient sur le marché mondial.

Produit phare de l’entreprise, le wafer est un disque fin semi-conducteur qui sert de support pour des circuits intégrés ou des transistors. La qualité du produit et sa vérification étaient réalisées à la main où chaque lot de wafer était observé afin d’éviter tout produit défectueux.

La volonté d’automatiser le processus de validation et la possibilité de remonter les potentielles anomalies aux équipes ont été l’opportunité de mobiliser certaines innovations portées par le cloud.

Nos experts à Corexpert et à TeamWork ont travaillé de concert pour aboutir à un résultat fiable, performant et économique. Nous avons mobilisé notre savoir-faire et les services d’AWS tels que  Amazon SageMaker, Amazon S3, AWS Step Functions, AWS Lambda et Amazon DynamoDB afin de concilier les ressources sur site et celles présentes dans le cloud.

La détection d’imperfections sur les wafers repose sur un algorithme fiable à plus de 98%, un résultat bien au-delà des attentes fixées par Soitec. Cela est aussi largement supérieur à l’algorithme de traitement d’image classique utilisé jusqu’à présent (qui n’est pas évolutif et demande un calibrage très précis à chaque maintenance de la machine) ou aux résultats d’humains (qui fatiguent vite sur ce poste pénible et laissent passer des défauts).

Ce projet a été présenté durant le AWS Summit Paris 2019 avec la participation de l’entreprise et nous vous proposons deux articles afin d’appréhender le travail effectué. Dans un premier temps, nous nous concentrerons sur la partie Deep Learning et la création du modèle vérifiant l’état du produit. Dans une seconde partie, nous aborderons le côté industrialisation et automatisation de l’infrastructure du projet.

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Plan d’architecture présenté lors du AWS Summit de Paris en 2019

Deep Learning, modèle et fiabilité

L’intérêt de mobiliser les méthodes d’apprentissage automatique est de repérer les anomalies rapidement et de pointer précisément où l’imperfection se situe. Ces techniques permettent de réduire les erreurs sur des tâches laborieuses et ne nécessitent pas de connaissances spécifiques quant au produit.

La gestion des données de référence et le déploiement des modèles d’apprentissage ont été réalisés grâce au service Amazon Sagemaker. SageMaker a la particularité d’être un service managé permettant à tout développeur et spécialiste de créer, modifier et tester des modèles de données. SageMaker prend en charge et optimise les principaux frameworks utilisés dans le Machine Learning tout en permettant d’ajouter ses propres configurations.

Pour obtenir le meilleur résultat, plusieurs modèles sont configurés afin de déterminer lequel est le plus apte à détecter des défauts.

graphique

Ce graphique illustre bien comment un modèle est généré à partir de données brutes. Sagemaker permet de préparer les tâches d’apprentissage (via les notebooks), d’entrainer les modèles (jobs), puis d’étudier les modèles obtenus (models) et enfin de les déployer et d’obtenir une API pour les interroger (endpoint).

Dans un ensemble de données (data set), on sélectionne un panel d’images aléatoirement puis on l’entraine à reconnaitre les wafers conformes à ceux ayant des anomalies. Une intervention humaine peut être intégrée afin de trier les données ambiguës.

En cas de surentrainement, le modèle ne se réfère plus qu’à un produit spécifique et interprète toute déviation comme anomalie. Et à l’inverse, un modèle peu entrainé risque d’accepter des pièces souffrant de défauts mineurs comme des références. Le but est d’arriver à un équilibre entre entrainement (basé sur le data set) et capacité du modèle à déduire les défauts sur une pièce originale.

Une fois le modèle testé et validé, il est temps de le confronter aux lots d’images de wafers sortant des chaînes de production. La vérification est faite via une API créée également à partir de Sagemaker.

En conclusion :

  • Amazon SageMaker est un service managé intégrant un grand nombre de frameworks facilitant la création et les tests de modèles de données.
  • Plusieurs modèles sont créés pour obtenir celui qui est le plus apte à reconnaitre les erreurs.
  • Il est toujours possible d’enrichir le modèle grâce à l’ajout de données sur le data set.
  • La vérification entre le modèle et les images à vérifier se fait facilement grâce à une API.

Nous avons terminé sur la partie machine learning du projet, nous verrons dans un prochain article comment l’automatisation de la solution a été mise en place !