Détermination du rôle de l'IA dans l'industrie

Un atelier de production auto-organisé et apprenant de manière autonome est l'objectif déclaré de l'industrie 4.0 - et des innovations informatiques toujours plus nombreuses le mettent à portée de main.

Une étude réalisée par l'Institut pour l'innovation et la technologie de Berlin pour le compte du ministère fédéral allemand de l'Économie et de l'Énergie montre que l'intelligence artificielle présente un énorme potentiel pour la création de valeur future dans l'industrie manufacturière.

Ainsi, l'utilisation de l'IA devrait apporter à la branche en Allemagne une valeur ajoutée brute supplémentaire d'environ 31,8 milliards d'euros au cours des cinq prochaines années. L'IA serait ainsi responsable d'un bon tiers de la croissance totale attendue.

Selon l'étude, les applications d'IA les plus prometteuses sont l'analyse prédictive, la robotique ainsi que les systèmes d'assistance intelligents, l'automatisation et les capteurs.

La maintenance prédictive a été pour de nombreuses entreprises industrielles l'entrée dans la production intelligente, mais entre-temps, le besoin d'automatisation et d'efficacité prévaut ici.

C'est ce que révèle une enquête menée par le spécialiste de la gestion des données NetApp auprès de 120 experts informatiques allemands issus des secteurs de la santé, de l'automobile, de la finance et de la fabrication.

Il en ressort que l'IA est actuellement utilisée dans l'industrie de production principalement pour l'automatisation des processus de fabrication répétitifs (Robotic Process Automation, RPA) et pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement et des stocks. C'est ce qu'ont indiqué respectivement 66,7 % et 60 % des personnes interrogées dans le secteur.

Cependant, de nombreuses entreprises n'en sont qu'au début de leur stratégie d'IA : 46,7% des décideurs de l'industrie de production en étaient à leur première année d'utilisation active de l'IA au moment de l'enquête.

D'autres secteurs, comme le secteur financier, ont (encore) une longueur d'avance. Toutefois, l'industrie manufacturière peut se targuer d'un taux de réussite particulièrement élevé dans les projets d'IA - elle a donc bien compris l'importance de l'IA pour l'avenir.

Entre l'économie et la prochaine étape de la transformation numérique, il y a toutefois encore quelques réticences tenaces : D'une part, les entreprises craignent des coûts élevés lors d'une numérisation globale de tous les processus de production - précisément parce que cela impliquerait également une modernisation des infrastructures informatiques obsolètes. Les coûts se situeraient donc du côté des logiciels et du matériel.

La durée d'une telle mise en œuvre contribue également à l'attitude hésitante. Et comme pour tous les processus pilotés par les données, il y a bien sûr la question de la protection des données, qui prendra une importance encore plus grande qu'auparavant après l'entrée en vigueur du RGPD.

Toutefois, nombre de ces préoccupations peuvent être éliminées ou du moins atténuées grâce à un savoir-faire adéquat. Afin d'apporter l'expertise appropriée au sein de leur propre entreprise, les fabricants adoptent plusieurs stratégies.

Par exemple, ils se fixent explicitement comme objectif la création d'un département interne d'IA, le recrutement ciblé d'experts individuels en IA et une collaboration avec des consultants et des entreprises externes.

En effet, c'est justement au début de sa propre stratégie d'IA qu'il est important d'échanger avec des parties extérieures à son propre écosystème, afin d'éviter des erreurs et des omissions fondamentales qui affecteraient d'éventuels projets ultérieurs.

Mais à moyen ou long terme, la création d'une équipe dédiée à l'IA est tout à fait recommandée, notamment pour stimuler le partage des connaissances en interne et faciliter l'intégration des nouveaux collaborateurs.

Même si la prochaine étape de la numérisation implique une forte volonté d'investissement de la part du secteur de la fabrication, il s'agit d'une étape nécessaire pour poursuivre l'évolution vers un atelier de fabrication intelligent.

L'ancien projet phare de la maintenance prédictive est devenu un standard et il s'agit maintenant d'intégrer les nouvelles innovations technologiques dans les processus.

Grâce à une approche méthodique, l'industrie manufacturière a pu jusqu'à présent s'établir comme championne des tests et intégrer avec succès le Machine Learning dans la production, le suivi des clients et l'assurance qualité. Il n'y a donc aucune raison pour qu'elle s'arrête maintenant à l'intelligence artificielle.