L’intégration de l’IA dans l’industrie manufacturière est essentielle pour anticiper la demande, optimiser les niveaux de stock et améliorer la planification de la production, détecter les défauts de fabrication et assurer la maintenance proactive des équipements. Mais sa mise en œuvre requiert une étude approfondie des besoins spécifiques et des ressources disponibles, ainsi qu’une vigilance accrue quant à la protection des données et la prévention des biais pour garantir des résultats fiables et éthiques.
Sans surprise aucune, la « bonne » stratégie pour la mise en œuvre de l’IA dépend des besoins et des spécificités de chaque structure. Il serait inconsidéré de répéter les erreurs passées en se lançant à corps perdu dans des projets pharamineux à faible rentabilité. Il y a certes des attentes qui se font pressantes en termes d’efficacité et de réduction des coûts mais les décisions ne doivent pas être prises à la légère tant elles engagent l’avenir du fabricant. Dans un contexte de réindustrialisation, l’Intelligence Artificielle est la pierre angulaire de l’innovation et de la compétitivité voire de la souveraineté. C’est pourquoi, l’utilisation de l’IA doit être cohérente et réfléchie pour favoriser une compréhension holistique allant de la conception à l’administration en passant par la production.
L’Industrie manufacturière à l’heure de l’Intelligence Artificielle
Les acteurs de l’industrie manufacturière ont un impératif : intégrer l’IA dans leur feuille de route. En effet, la mise en œuvre de cette technologie apporte une réelle valeur ajoutée et des avantages tangibles. Grâce aux modèles prédictifs, les fabricants peuvent anticiper la demande, optimiser les niveaux de stock et améliorer la planification de la production. Ainsi, ils renforcent la satisfaction client et rentabilisent leurs investissements grâce à une plus grande réactivité face aux fluctuations du marché.
Par ailleurs, l’IA est dotée d’une précision poussée pour détecter les défauts de fabrication, identifier les défaillances des équipements, planifier en amont la maintenance ou encore assurer la continuité de l’activité. L’algorithme peut agir sur les coûts d’exploitation (processus de production, temps d’arrêt et gestion des déchets) et permettre aux fabricants de devenir davantage performants. La sécurité des collaborateurs est également un enjeu clé dans ce secteur : l’IA peut jouer un rôle déterminant dans ce domaine en détectant les anomalies potentielles et identifiant les risques de conformité réglementaire pour prévenir les accidents du travail.
In fine, l’Intelligence Artificielle permet de résoudre des problèmes complexes, de s’adapter à des situations nouvelles ou changeantes voir de prendre des décisions pointues à partir de données. Il s’agit d’une aubaine pour les fabricants. Cela dit, son intégration n’est pas chose aisée et nécessite la prise en considération d’un certain nombre de paramètres pour éviter les dérives.
Un usage responsable et éthique de l’IA
Contrairement aux fantasmes dont elle fait l’objet, l’IA « n’est qu’un système informatique » qui effectue des tâches répétitives et cognitives avec une grande précision. Aussi, comme tout nouveau système, il est nécessaire qu’il soit compatible avec l’existant. Pour une intégration rapide et à moindre coût, les particularités de chaque fabricant doivent être prises en compte et une étude minutieuse menée. Le passage en revue des besoins réels, des ressources disponibles, des exigences technologiques et du niveau de confidentialité des données traitées est une étape clé.
Les performances des modèles d’IA dépendent de la qualité et de la quantité des données exploitées. Or, celles à disposition peuvent être disparates et pas forcément pertinentes. Il est bien entendu très séduisant d’utiliser l’IA dans l’analyse des données des clients pour adapter la production en fonction des tendances et proposer des produits personnalisés. Néanmoins, outre la difficulté de la tâche, le traitement de grandes quantités de données soulève un défi de taille : la confidentialité et la protection des informations personnelles. Négliger ces prérequis en accordant une trop grande confiance aux algorithmes serait une grave erreur pouvant porter un préjudice considérable. Outre le caractère personnel des données tel que défini par la réglementation, se pose la question des biais qui constituent également une source de préoccupation majeure puisqu’en les intégrant, les modèles peuvent délivrer des résultats partiaux ou discriminatoires.
Par ailleurs, la conception d’applications d’IA en interne étant extrêmement coûteuse, les fabricants font bien souvent appel au savoir-faire des développeurs externes. Qu’il s’agisse de solutions déjà modélisées ou d’algorithmes conçus sur mesure, la problématique demeure la même : chaque donnée enregistrée dans une application tierce est dès lors source d’incertitude quant à la manière dont elle est traitée. Les systèmes d’IA peuvent être particulièrement vulnérables aux attaques malveillantes, comme le piratage ou les manipulations de données.
La vigilance est donc de mise car les modèles d’IA ont leurs limites. Si les mesures nécessaires ne sont pas prises, certaines conclusions délivrées peuvent manquer de fiabilité et mener à décisions erronées. Il est donc vivement conseillé d’utiliser l’intelligence humaine pour surveiller leur mise en œuvre, contrôler leur conformité et identifier les ajustements nécessaires. Tuer le mythe de l’IA dans l’œuf, démystifier les croyances erronées et mettre l’accent sur les pratiques durables comme la protection des données ou encore la prévention de la discrimination sont nécessaires pour fédérer les équipes. En effet, aussi puissante soit-elle, l’Intelligence Artificielle ne remplacera jamais l’Humain !
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Par Basavaraj Satanal, General Manager and Practice Head, Wipro Engineering Edge
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