L’intelligence artificielle transforme l’industrie, mais son déploiement exige méthode, données fiables et une stratégie clairement définie, affirme, dans cette tribune, Davy Pillet, CEO d’Ellistat.
L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un outil redoutablement efficace pour optimiser les procédés industriels. Aujourd’hui, l’IA industrielle permet de construire un modèle prédictif à partir de données. Or, dans une entreprise industrielle, on produit des milliards de données par jour, c’est donc le lieu idéal pour développer des modèles et prédire le résultat de la production.
L’image d’une usine autonome, orchestrée par une intelligence artificielle sans faille, continue d’alimenter les discours d’innovation. Mais la réalité industrielle peut être différente : un nombre de références très élevé, des mesures qui ne révèlent pas toujours une réelle évolution des facteurs influents, font que la mise en place de l’IA pour piloter des procédés n’est pas toujours concluante.
Ce que l’AI sait (déjà) faire
Mettre en place l’IA, c’est d’abord se concentrer sur les secteurs qui sont maîtrisés. L’intelligence artificielle excelle, aujourd’hui, dans le pilotage de procédés bien définis. Elle sait, par exemple, optimiser les paramètres d’une machine-outil ou détecter des défauts visuels sur des pièces.
Contrairement à certaines idées reçues, disposer de capteurs partout ne suffit pas. L’exhaustivité de la mesure industrielle reste un mirage: certaines variables cruciales, comme la propreté d’une pièce ne sont pas captées. L’IA ne peut apprendre que de ce qu’on lui montre. Et sans données fiables, l’IA ne peut ni apprendre ni piloter efficacement.
Autre dés de taille : la variété des références. Dans un atelier qui fabrique des centaines de références, il faut autant de modèles IA que de produits. L’enjeu devient alors de construire rapidement un modèle à partir d’un très faible volume de données. Aujourd’hui, peu de domaine réussissent ce pari, à l’exception notable de l’usinage, grâce aux données issues de la CAO et de la FAO. Dans d’autres, comme la vision industrielle ou la maintenance prédictive, les avancées sont réelles, mais incomplètes, car il faut toujours une centaine de pièces pour construire un modèle.
Mettre en place l’IA dans le secteur industriel, c’est donc penser à la mise à l’échelle dès la phase de conception. En effet, si les premiers résultats peuvent se montrer fructueux sur quelques références, il sera peut-être difficile de dupliquer ces résultats sur l’ensemble de la production.
L’heure du discernement, pas de l’euphorie
L’IA a un énorme potentiel. Lorsqu’elle est mise en place avec succès, les résultats sont impressionnants. L’enjeu est d’intégrer l’IA là où elle a un impact mesurable et opérationnel. Vouloir tout tester, c’est courir à l’échec, car il sera impossible de passer à l’échelle et d’obtenir un véritable retour sur investissement.
Une révolution patiente
L’IA industrielle est un outil puissant qui nécessite rigueur, discernement et méthode. L’attitude des entreprises doit être claire: définir une stratégie. La révolution de l’IA industrielle est en marche. Elle ne ressemblera ni à un film de science-fiction, ni à une course effrénée à l’équipement. Ce sera une transition patiente, précise et maîtrisée.
