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labs@atheron:~/industries/oil-gas/ai$ train agent --grounded

IA pour pipelines

Un modèle de corrosion entraîné sur vos images.

Un programme d’intégrité produit plus d’images d’inspection que les ingénieurs ne peuvent en regarder. Un modèle de vision entraîné sur vos propres images étiquetées peut les trier, pour que les ingénieurs commencent par les pires. Il signale; l’ingénieur décide.

// ce qui compte ici

Ce qui change dans ce secteur.

01

Entraîné sur vos actifs

Revêtements, nuances d’acier et conditions varient d’un exploitant à l’autre. Nous affinons le modèle sur vos propres images étiquetées, d’où le choix d’un modèle sur mesure plutôt que général.

02

Évalué avant d’être utilisé

Le modèle est mesuré sur un jeu réservé de vos images, et le score à atteindre est convenu avant sa mise en service.

03

Les ingénieurs restent responsables

Chaque signalement est examiné par un ingénieur, les renversements sont consignés et le modèle ne ferme jamais un constat seul.

04

Vos images restent à vous

L’entraînement et le service se font dans votre propre compte infonuagique, et le modèle entraîné vous appartient une fois payé.

// exemples de projets

Exemples chiffrés pour ce service.

Chacun est hypothétique, présenté comme tel et chiffré en direct à partir de notre grille tarifaire. Ouvrez-le dans l’estimateur et adaptez-le.

Exemple de projetApplication webIALLM sur mesure

Modèle de corrosion de pipelines

Hypothétique. Ni un client ni un résultat.

// Le problème

Les ingénieurs en intégrité examinent à l’œil des milliers de photos d’excavations, de vols de drone et d’inspections d’installations, et l’arriéré décide quels sites sont vus en premier.

// Ce que nous bâtirions

Un modèle de vision sur mesure, affiné sur les images d’inspection étiquetées de l’exploitant, qui signale les dommages au revêtement et la corrosion pour qu’un ingénieur les examine, servi dans le propre compte infonuagique de l’exploitant pour que les images restent les siennes.

// Ce qu’il comprend

  • Images étiquetées par votre équipe d’intégrité dans un outil simple
  • Un modèle affiné sur vos images et mesuré sur un jeu de validation
  • Une file de révision classée par gravité, où les ingénieurs confirment ou renversent
  • Constats rattachés au tronçon de pipeline ou à l’installation
  • Renversements conservés comme prochaines données d’entraînement

// Technologies

  • PyTorch
  • ONNX Runtime
  • Python
  • Next.js
  • Instances GPU AWS

// estimation

Développement
≈ 149 000 USD à 227 000 USD, livré en 36 semaines au plus212 000 $ CA à 323 600 $ CA
Hébergement
≈ 7 020 USD par mois10 000 $ CA par mois
Soutien
≈ 2 500 USD par mois3 565 $ CA par mois

Les prix dans votre devise sont des estimations au taux du jour de la Banque du Canada. Toute la facturation se fait en CAD ou en USD.

Approche d’IA
LLM sur mesure
Coût d’exploitation du modèle
≈ 6 530 USD par mois9 300 $ CA par mois

Échéancier par étape

Découverte
2,9 à 3,4 semaines
Données et plan d’évaluation
0,4 semaine
Maquettes approuvées
2,4 à 4,4 semaines
Fonctions principales
1,9 à 3,4 semaines
Développement complet
1,4 à 2,4 semaines
Entraînement
8,9 à 15,4 semaines
Tests et corrections
0,4 semaine
Évaluation et tests adverses
3,9 à 4,4 semaines
Mise en ligne
0,9 à 1,4 semaine
Production
0,9 à 1,4 semaine

Modalités de paiement

Acompte 20 %
42 160 $ CA à 64 480 $ CA
Découverte 1,3 %
2 740,40 $ CA à 4 191,20 $ CA
Données et plan d’évaluation 8,2 %
17 285,60 $ CA à 26 436,80 $ CA
Maquettes approuvées 1,3 %
2 740,40 $ CA à 4 191,20 $ CA
Fonctions principales 4 %
8 432 $ CA à 12 896 $ CA
Développement complet 2,6 %
5 480,80 $ CA à 8 382,40 $ CA
Entraînement 24,8 %
52 278,40 $ CA à 79 955,20 $ CA
Tests et corrections 1,3 %
2 740,40 $ CA à 4 191,20 $ CA
Évaluation et tests adverses 16,5 %
34 782 $ CA à 53 196 $ CA
Mise en ligne 1,3 %
2 740,40 $ CA à 4 191,20 $ CA
Production 8,7 %
18 339,60 $ CA à 28 048,80 $ CA
Retenue, 30 jours après la mise en ligne (10 %)
21 080 $ CA à 32 240 $ CA
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût
1 200 $ CA. Facturé d’avance, au coût, en dehors des étapes

// questions

Ce qu’on nous demande à ce sujet.

Combien d’images étiquetées faut-il?

Cela dépend du nombre de conditions qu’il doit distinguer. Nous partons de ce que vous avez, nous mesurons et nous vous disons quelles conditions demandent plus d’exemples.

Lit-il aussi les données d’inspection interne?

Les données d’inspection interne sont un problème différent des photos. Nous pouvons les cerner à part; l’exemple présenté ici couvre les images.

Pourquoi pas un modèle d’IA général?

Un modèle général décrit bien une photo, mais ne connaît ni vos revêtements ni votre échelle de gravité. C’est l’affinage sur vos étiquettes qui rend le classement utile.

// la suite

Ce n’est pas tout à fait votre projet?

Décrivez-nous ce que vous avez en tête. Nous vous reviendrons avec une fourchette et les questions qui permettront de la resserrer. Ou réservez un appel pour en discuter.

L’IA pour l’intégrité pétrolière : modèles de vision de corrosion | Atheron Network Labs