L’avènement de l’industrie 4.0 a marqué une ère de transformation radicale dans le paysage manufacturier, propulsée par des technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle (IA). Ces avancées ont permis d’optimiser les processus de production, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de stimuler l’innovation à travers diverses applications, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement à la maintenance prédictive.
Aujourd’hui, alors que l’IA traditionnelle continue de jouer un rôle central dans cette évolution, une nouvelle frontière s’ouvre avec l’intégration croissante de l’IA générative. Et pour cause, grâce à sa capacité à générer du contenu (texte, image, code), l’IA générative offre de nouvelles perspectives pour l’usine du futur, notamment en matière d’assistance, de recommandation et d’autonomie.
D’ailleurs, selon une étude du BCG, l’intérêt des fabricants pour l’IA s’accroît, classant l’IA, y compris l’IA générative, en tête des technologies susceptibles d’impacter positivement leurs opérations. Une analyse a également révélé que l’utilisation de l’IA pourrait améliorer la productivité des ateliers de plus de 20 %.
Si l’IA générative ne remplace pas l’IA traditionnelle, elle est complémentaire et peut permettre aux industriels d’automatiser et d’améliorer les activités de leurs usines, tout en soutenant la main-d’œuvre de manière innovante.
Mais qu’est-ce que l’IA et l’IA générative ? Comment l’IA peut-elle servir l’industrie manufacturière ? C’est ce que nous allons voir ensemble dans cet article.
L’IA : définition et cas d’application
Dans l’industrie manufacturière, l’intelligence artificielle (IA) est un atout majeur pour améliorer les processus et stimuler l’innovation. Mais qu’est-ce que l’IA et qu’est-ce que cela englobe ?
En des termes simples, l’IA est un procédé informatique qui tente d’imiter l’intelligence humaine. Pour cela, trois composantes sont nécessaires :
- des systèmes informatiques,
- des données
- des algorithmes avancés
Les algorithmes permettent à l’IA de résoudre des problèmes en analysant des ensembles de données, et ce, de manière plus ou moins autonome. Il est important de noter que, pour permettre à des ordinateurs, des machines ou des logiciels de penser et d’agir comme des êtres humains, l’intelligence artificielle a besoin d’une quantité importante de données et d’une capacité de traitement élevée.
L’IA comprend également des sous-domaines : le machine learning et le deep learning. Le machine learning entraîne les systèmes à reconnaître des schémas dans des données en leur fournissant des exemples et des étiquettes correspondantes. Ces systèmes peuvent ensuite faire des prédictions sur de nouvelles données en se basant sur ce qu’ils ont appris.
Le deep learning utilise des réseaux de neurones profonds pour apprendre des représentations de données à différents niveaux d’abstraction. Cela permet aux systèmes d’apprendre des caractéristiques plus complexes et hiérarchiques à partir de données, ce qui peut être particulièrement efficace pour des tâches comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique, etc.
Et l’IA générative, dans tout cela ? Il s’agit ni plus ni moins d’une extension du deep learning. La différence est qu’elle va se concentrer sur la création de nouvelles données à partir de modèles statistiques appris via des données existantes. Cela peut inclure la génération de nouvelles images, de musique, de texte, ou même de vidéos.
Par exemple, un réseau de neurones génératif peut être entraîné sur un ensemble de données d’images de visages humains et être capable de générer de nouveaux visages qui ressemblent à ceux de l’ensemble d’entraînement, mais qui ne sont pas des copies exactes.
Dans le cas de la génération de texte, on va aussi parler de LLM (Large Language Model), ou grand modèle de langage. Il s’agit d’un type spécifique d’IA générative. Ces modèles de langage sont entraînés sur de grandes quantités de texte afin d’apprendre la structure et les caractéristiques du langage naturel.
Les différents cas d’applications de l’IA générative
L’IA générative offre une multitude de possibilités d’application dans divers domaines, de la création de contenu personnalisé à la traduction automatique en passant par la génération de résumés. Voyons ensemble les différents cas possibles existants :
- Content generation : Il s’agit de la création de contenu, comme des descriptions de produits, des résumés d’informations, des articles de blog, des posts pour les réseaux sociaux, qui sont réalisés à partir de données brutes. ChatGPT d’OpenAI est aujourd’hui le logiciel le plus connu et le plus abouti pour la génération de contenu.
- Input / Output : Cela consiste à générer des données de sortie à partir d’une entrée spécifique, permettant par exemple de créer des images à partir de descriptions textuelles. C’est ce que proposent des logiciels comme Midjourney, DALL-E ou encore Adobe Firefly.
- Personnalisation et recommandation : C’est lorsqu’on utilise l’IA générative pour personnaliser les recommandations de produits ou de contenus en fonction des préférences individuelles des utilisateurs. Ce cas d’application est souvent visible sur des plateformes de commerce électronique comme Amazon, qui suggèrent des produits en fonction de l’historique d’achat des utilisateurs.
- Traduction : Grâce à l’IA générative, il est possible de traduire automatiquement du texte d’une langue à une autre, en conservant le sens et la cohérence. Google Translate est le précurseur en la matière, mais des logiciels comme ChatGPT ou DeepL le font aussi très bien.
- Natural language understanding : L’IA générative peut être utilisée pour comprendre et interpréter le langage humain de manière contextuelle, facilitant ainsi la communication entre les machines et les humains. On peut notamment citer Alexa, d’Amazon, ou Siri d’Apple, qui utilisent l’IA générative pour comprendre les commandes vocales des utilisateurs et fournir des réponses pertinentes.
- Data extraction : L’IA générative peut être utilisée pour extraire des informations pertinentes à partir de grands ensembles de données non structurées, facilitant ainsi l’analyse et la prise de décision.
- Reasoning : L’IA générative peut être utilisée pour générer des réponses ou des solutions à des problèmes complexes en utilisant des modèles de raisonnement logique.
- Summarization : Cela consiste à résumer automatiquement de grands volumes de texte en conservant les informations les plus importantes.
En conclusion, l’IA générative ouvre des perspectives innovantes dans la création de contenu et l’automatisation des processus, offrant ainsi des opportunités significatives d’amélioration et d’efficacité, desquelles l’industrie manufacturière pourrait tirer parti pour optimiser ses opérations et stimuler sa croissance. C’est d’ailleurs ce que nous allons voir dans la partie suivante.
Pourquoi miser sur l’IA générative dans les opérations et processus de production ?
Dans un monde où la technologie évolue à un rythme effréné, il est essentiel de comprendre que l’IA n’est pas là pour remplacer l’humain, mais plutôt pour l’accompagner et le renforcer dans ses capacités. En effet, l’IA générative offre un potentiel immense en aidant les équipes de production à relever des défis complexes, à optimiser les processus et à libérer du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. En permettant aux travailleurs de se concentrer sur des aspects plus créatifs et stratégiques de leur travail, cela génère également un sentiment de responsabilisation au sein des équipes, car elles deviennent les actrices de l’innovation et du progrès au sein de leur entreprise.
Déjà présente depuis plusieurs années dans les plateformes digitales, l’adoption de l’IA générative est en constante progression. Cependant, il est crucial de saisir cette opportunité dès maintenant, car dans cinq ans, le paysage technologique pourrait être bien plus complexe. En restant à l’avant-garde de cette révolution technologique, les entreprises peuvent non seulement rester compétitives, mais aussi prendre une longueur d’avance sur leurs concurrents. C’est en investissant dès aujourd’hui dans l’IA générative que les entreprises peuvent façonner l’avenir de leur industrie et garantir leur succès à long terme.
De plus, si la transformation digitale et les nouvelles technologies qui l’accompagnent peuvent générer des réticences et une résistance au changement, l’IA générative est souvent plus facile à faire adopter. Et pour cause, elle s’intègre dans les outils digitaux déjà existants et elle est conçue pour être intuitive, facile à utiliser, dans un but bien précis : simplifier le quotidien des utilisateurs. Cette facilité d’utilisation la rend donc plus accessible pour les travailleurs, ce qui accélère leur adhésion.
L’IA générative, quels atouts pour l’industrie manufacturière ?
Bien que l’IA générative apporte un ensemble de fonctionnalités novatrices, elle n’est pas nécessairement la plus adaptée pour des tâches telles que la détection d’anomalies, l’analyse de la production ou l’optimisation des points de consigne. Pour ces aspects, l’IA traditionnelle disponible ces dernières années semble être mieux équipée. Cependant, l’IA générative joue un rôle complémentaire crucial qui peut grandement contribuer à la réalisation de l’usine du futur.
Ses capacités uniques offrent aux fabricants la possibilité d’automatiser et d’améliorer les opérations en usine, tout en apportant un soutien novateur à leur main-d’œuvre. D’après un article de BCG, elles ouvrent ainsi la voie à trois types de cas d’utilisation dans le domaine manufacturier :
- Les systèmes d’assistance : l’IA générative va venir augmenter l’efficacité des tâches pratiques, telles que la programmation ou la maintenance des machines, en générant directement le code nécessaire pour développer des solutions d’automatisation.
- Les systèmes de recommandation : l’IA générative va fournir des recommandations pour aider les opérateurs à identifier les meilleures méthodes. Elle peut notamment améliorer la maintenance prédictive en créant automatiquement des instructions étape par étape, y compris des listes de pièces de rechange requises.
- Les systèmes autonomes : l’IA générative va permettre de s’adapter à des situations inhabituelles et de favoriser l’auto-régulation. Par exemple, lors du déploiement autonome de robots, l’IA générative permettra aux robots multimodaux de traduire les prompts des opérateurs en une séquence d’actions que le système exécutera ensuite pour effectuer les tâches de manutention.
Des entreprises comme Airbus utilisent d’ailleurs déjà l’IA générative dans leurs opérations de production et prédisent qu’elle pourrait s’avérer très utile dans de nombreux domaines, étant capable de comprendre du contenu et de permettre ainsi à l’humain de mieux gérer des documents complexes et techniques. “L’IA générative va profondément changer notre façon de travailler, mais toujours en vue d’assister l’humain, qui aura toujours la main sur le document final”, explique dans l’Usine Nouvelle Fabrice Valentin, Responsable Analyse avancée et Intelligence Artificielle chez Airbus. “Chez Airbus, en interne, l’IA générative pourrait également constituer d’autres cas d’usage, au niveau notamment des chaînes d’assemblage”, ajoute-t-il. L’utilisation d’un agent conversationnel pour les besoins des collaborateurs, confrontés au fait de devoir mener de nombreuses opérations techniques, a d’ailleurs été imaginée par l’entreprise.
L’IA générative pourrait ainsi servir de nombreux cas d’usage dans l’industrie et notamment en ce qui concerne le management visuel et la résolution de problèmes. Dans un outil comme fabriq, par exemple, le fait de pouvoir synthétiser des informations grâce à l’IA ou encore de transformer du contenu en données et/ou documents pour aider les équipes dans la prise de décision, ou bien de pouvoir détecter des problèmes similaires plus rapidement, pourrait apporter des avantages considérables aux opérateurs et managers.
