Quand l'électricité était nouvelle, beaucoup d'entreprises ne savaient pas comment utiliser cette technologie. De bien des manières, les entreprises d'aujourd'hui connaissent les mêmes difficultés avec l'intelligence artificielle (IA), selon la société de la Silicon Valley Landing.AI.
L'industrie manufacturière se convertit en masse à Industrie 4.0 en installant des capteurs pour collecter des données sur le fonctionnement des équipements et sur la production, tout en se demandant ce que le Cloud peut apporter et combien d'analystes il faudra pour exploiter la datamasse.
Mais qu'en serait-il si les machines pouvaient vous dire elles-mêmes tout ce que vous avez besoin de savoir ? Qu'en serait-il si elles étaient capables de diagnostiquer leurs propres problèmes avant qu'ils ne se déclarent et d'alerter leurs maîtres humains, un peu comme si l'on pouvait dire à son médecin quelle est la cause d'un mal de ventre et comment il doit être soigné ? Pourquoi les machines ne seraient-elles pas des partenaires proactifs dans le processus d'amélioration continue, analysant le travail en cours et proposant des moyens d'augmenter la production ou d'améliorer la qualité ?
Pour l'expert de l'intelligence artificielle (IA) Andrew Ng, le PDG de Landing.AI, cette vision futuriste pourrait bientôt voir le jour, par exemple pour éliminer les délais, les retards de livraison et les produits non conformes, des problèmes qu'il espère reléguer dans les limbes du passé.
« L'intelligence artificielle transformera la production d'objets manufacturés », affirme Ng sur le site Internet de sa société. « Elle améliorera le contrôle de la qualité, raccourcira les temps de conception, réduira les gaspillages de matières et améliorera la production. »
Ng, professeur assistant en informatique à l'université américaine de Stanford, note que l'IA trouve de nombreux champs d'application. Ceux-ci incluent la fabrication adaptative dans laquelle les machines-outils sont dotées d'une capacité d'apprentissage leur permettant d'identifier les paramètres de fonctionnement susceptibles d'être optimisés, et ce même pour des matières nouvelles et difficiles. La maintenance prévisionnelle permet d'assurer un fonctionnement fluide et prévisible des équipements de production tels que des robots et des cellules de production en éliminant les temps morts imprévus. Enfin, le contrôle automatique de la qualité éliminera la charge des examens à cent pour cent afin de réduire les défauts de production.
Les systèmes d'examen optique dotés de l'IA sont à la fois plus précis et beaucoup plus rapides que les humains. Par rapport aux machines de mesure optique existantes qui utilisent des bases de données contenant environ un million d'images représentatives, les systèmes dotés de l'IA disposent d'algorithmes d'apprentissage qui ne nécessitent qu'un petit nombre d'exemples des produits pour comprendre les besoins métrologiques.
Tout ceci semble prometteur, mais comment les entreprises accèdent-elles à ces systèmes ? En effet, la plupart des fabricants en sont encore à démêler les arcanes de l'Internet de objets, du numérique, d'Industrie 4.0 et d'autres concepts liés à l'usine du futur. Comment pourraient-ils appréhender une technologie supplémentaire destinée à révolutionner l'industrie ?
C'est une bonne question. Dans une lettre au public émise au début de l'année pour annoncer la création de Landing.AI à Palo Alto en Californie, au cœur de la Silicon Valley, Ng compare l'état actuel de l'IA aux tout débuts de l'électricité, lorsque ses défenseurs essayaient de trouver des applications intéressantes à cette nouvelle technologie dont le potentiel semblait indéniable. « L'IA est la nouvelle électricité et se trouve à un tournant similaire », affirme Ng.
Il suggère aussi que la voie vers l'intégration de l'IA dans l'industrie manufacturière sera probablement pleine d'embûches. « Bien des entreprises entrevoient des applications pour l'IA, mais ce n'est pas facile », dit-il. « C'est une technologie complexe et peu d'équipes la maîtrisent suffisamment pour la mettre en œuvre avec efficacité. En dehors du secteur de l'informatique spécialisée, il n'existe presque pas d'entreprises ayant un accès suffisant aux talents de l'IA. »
C'est une des raisons qui ont poussé Ng à créer Landing.AI dans l'idée de combler le manque de spécialistes de l'IA et d'aider les fabricants à s'ouvrir à des possibilités plus larges, notamment du fait que, comme le précise Ng, le secteur manufacturier sera probablement celui où la mise en œuvre de l'IA sera la plus difficile à réaliser. Mais les bénéfices seront très appréciables.
« Si le monde de l'informatique a formidablement réussi à créer notre environnement numérique, c'est le secteur manufacturier qui crée notre environnement matériel », indique Ng à Molly Wood, correspondante technique de la plateforme médiatique publique américaine. « Nous allons devoir accompagner la transformation numérique de notre monde physique. Je crois que nous pouvons apporter d'importantes améliorations et le renouveau de l'industrie manufacturière, aux États-Unis comme dans le monde entier, passera, je crois, par l'IA. »