5 use cases IA et GenAI dans l'industrie

R&D et conception assistée par l'IA

La recherche et le développement (R&D) industrielle peut tirer des avantages considérables de l'intelligence artificielle. Cette technologie peut permettre de concevoir des produits, des composants et des matériaux avec une précision surpassant les capacités humaines. En effet, les systèmes d’IA analysent des volumes massifs de données pour identifier des solutions novatrices et des modèles innovants.  

L’IA générative peut ainsi être employée comme assistant de conception de nouveaux designs basés sur des contraintes de fabrication et des spécifications produits. Dans l’aéronautique par exemple, elle pourrait aider à créer des structures de fuselage plus légères et résistantes. Dans l’agroalimentaire, elle pourrait optimiser les processus de transformation des aliments pour améliorer la valeur nutritionnelle des produits finis.  

Optimisation de la production grâce à l'IAGen

La GenAI optimise la gestion de la production en simulant divers scénarios et en recommandant les meilleures stratégies à adopter. À travers toute la chaîne de valeur, elle identifie les processus améliorables, rendant les opérations plus efficaces et moins coûteuses. Par exemple, en modélisant les flux de travail et les configurations des machines, elle repère les goulots d’étranglement et peut suggérer des ajustements tels que la réorganisation des machines ou la modification des séquences opérationnelles. 

L’IA est capable d’optimiser des processus complexes comme la planification des équipes qui dépend à la fois des compétences et de la disponibilité de chacun. Grâce à la collecte et l’analyse de données, l’IA peut générer des plans de travail qui maximisent l’utilisation des ressources disponibles tout en assurant une couverture adéquate pour les différents besoins de production.  

Maintenance prédictive et assistance virtuelle

Une maintenance régulière est cruciale pour prévenir les défaillances majeures qui pourraient immobiliser une usine entière. La méthode traditionnelle repose sur un calendrier de révisions préétabli. Cependant, cette approche peut s'avérer inefficace, entraîner des coûts supplémentaires et augmenter le risque de maintenance tardive. En effet, ces calendriers sont souvent basés sur des données fragmentées et complexes à croiser. 

L’intelligence artificielle générative est capable de créer un plan de maintenance prédictive fiable. Elle exploite des données en temps réel issues de divers systèmes d’information tels que les ERP, MES et GMAO, ainsi que des remontées terrains comme les capteurs installés sur les machines. Grâce à ces informations actualisées en permanence, l’IA ajuste les plans de maintenance pour anticiper les pannes et les défaillances. Par exemple, elle peut détecter des changements subtils dans les vibrations ou la température des équipements, signes précurseurs de problèmes imminents, et alerter les techniciens pour une intervention préventive.  

De plus, l’IA peut agir comme un assistant virtuel, formé sur un ensemble de documents internes (notices de machines, historique des interventions) et externes (sites des constructeurs). Elle est ainsi capable de recommander des actions correctives ou préventives en fonction des tendances observées. Grâce à une interaction en langage naturel avec les techniciens, ces derniers peuvent obtenir des réponses précises et pertinentes à leurs problèmes, sans avoir à parcourir manuellement les bases de données. 

Aide au contrôle qualité

La qualité des produits est un pilier fondamental de l’industrie. Un produit médiocre affecte directement la performance, la réputation et la viabilité de l’entreprise.  

L’évaluation de la qualité repose sur des tests de fonctionnalités, des inspections, des mesures physiques ou encore des retours clients. L’IA ne viendrait pas forcément remettre en cause ces méthodes, en revanche, elle pourrait assister le contrôle qualité dans ces tâches.  

En utilisant des technologies comme la vision par ordinateur pour inspecter les produits en temps réel, l'IA peut détecter automatiquement les défauts d’aspects. Grâce à des caméras et des capteurs associés à des algorithmes de machine learning, il serait possible de détecter des anomalies invisibles aux yeux humains, tels que des microfissures ou des imperfections de surface. Dans l’industrie automobile par exemple, l’IA pourrait vérifier la qualité des soudures, des peintures ou des pièces mécaniques.  

Transformation du service après-vente

Le service après-vente (SAV) dans l'industrie se distingue par la complexité des produits, les exigences de support technique et la gestion des pièces de rechange. Dans des secteurs tels que les machines-outils ou l’équipement industriel, former les équipes du SAV est un véritable défi. Le service doit accompagner les clients dès la sortie d’un nouveau produit, assurer la détection de problèmes et la réparation à distance tout en prenant en compte la disponibilité des pièces. 

L’IA peut optimiser divers aspects du SAV. Tout d’abord sur le support à distance grâce à la mise en place de chatbots entraînés à répondre aux questions fréquentes 24/7. Dès la sortie d’un nouveau produit, il suffit d’ajouter la documentation à la base de connaissance du robot pour qu’il devienne rapidement opérationnel.

 

Quelles sont les bénéfices de la GenAI et de l’IA pour l’industrie ?

Augmentation de la productivité opérationnelle 

L'intégration de l'intelligence artificielle dans les opérations industrielles peut permettre d’optimiser la planification de la production et d’ajuster dynamiquement les paramètres pour maximiser la productivité opérationnelle. En utilisant des modèles prédictifs basés sur l'IA, les entreprises peuvent simuler différents scénarios de production, identifier les obstacles et limites, et recommander des stratégies pour améliorer la productivité. Cela réduit les temps de cycle et optimise l'utilisation des ressources matérielles et humaines, conduisant à des gains significatifs en efficacité opérationnelle. De plus, cette approche favorise l'innovation continue dans les couples produit/processus en explorant de nouvelles configurations.

 

Assurance qualité avancée et réduction des rejets 

L'utilisation de l’IA dans sa démarche qualité permet de réduire les rejets de produits non conformes. L’analyse en temps réel des données de production facilite l’identification rapide des anomalies pour permettre une intervention sans délai avant que cela ne compromette la qualité globale du produit. 

Dans l’industrie textile par exemple, l’IA peut aider à identifier une variation de couleur non désirée ou une irrégularité de tissage pour alerter l’opérateur et lui indiquer la marche à suivre pour corriger le problème. La machine permet ainsi d'améliorer la fiabilité des produits finaux et de réduire les coûts associés aux rebuts et aux reprises. 

 

Amélioration de la valeur client et personnalisation des services 

En utilisant l'IA pour personnaliser les interactions avec ses clients, les industriels peuvent améliorer significativement leur expérience. L’analyse d’historique d’achat et de données de comportement consommateur peut permettre de générer des recommandations de produits adaptées à chaque client. Combinées à l’amélioration du support client, les systèmes d’IA permettent d’être plus réactifs et de fournir des réponses plus personnalisées voire efficace. Cette approche renforce la satisfaction client et la fidélité à la marque, essentielle dans un environnement compétitif. 

Quels sont les défis de l’implémentation de la GenAI et de l’IA pour les industriels ?

L'intégration de l’IA et de la GenAI pose des questions éthiques complexes, notamment en matière de confidentialité des données et de responsabilité quant aux décisions prises par les systèmes autonomes. Les industriels doivent naviguer avec précaution pour assurer une utilisation éthique et responsable de ces technologies.

 

Défis sécuritaires 

La collecte et l'utilisation de données massives pour entraîner des modèles soulèvent des préoccupations concernant la protection des données. La gestion des données industrielles, souvent sensibles et stratégiques, nécessite une approche éthique rigoureuse pour assurer leur confidentialité et leur sécurité. 

De même, les décisions prises par les systèmes d'IA peuvent être opaques, ce qui pose des défis en matière de responsabilité et d’éthique. C’est pourquoi il est crucial de pouvoir expliquer comment les décisions sont prises par les algorithmes et d'assurer une gouvernance éthique pour éviter les biais et les discriminations. 

 

Multiplicité des cas d'usage et structuration de la roadmap 

La diversité des cas d'utilisation de l'IA dans l'industrie nécessite une gestion rigoureuse et une structuration claire de la roadmap. Les entreprises doivent identifier les priorités, définir des objectifs clairs pour chaque application d'IA et de GenAI, et coordonner les initiatives à travers différents départements. Cela inclut l'élaboration de stratégies de déploiement progressives et la gestion des ressources pour éviter la fragmentation des efforts et maximiser les retours sur investissement. 

  

Diffusion de la technologie générale et impact sur les collaborateurs 

La diffusion rapide de la technologie IA génère des défis significatifs, notamment la résistance au changement et les craintes liées à l'automatisation des tâches. Les collaborateurs de l'industrie, en particulier les cols blancs, peuvent craindre pour leur emploi ou ressentir une incertitude quant à l'évolution de leurs rôles au sein de l'entreprise. Une communication transparente et une formation adéquate sont essentielles pour surmonter ces défis et favoriser une adoption réussie. 

 

Quelques conseils pour bien implémenter la GenAI et l’IA dans le secteur industriel ?

Acculturer les équipes à l'IA dans un contexte industriel 

Avant de débuter toute implémentation d'IA, il est fondamental d'acculturer les équipes aux applications spécifiques à leur métier. Organiser des formations sur mesure qui mettent en lumière les bénéfices de l'IA permet de mieux comprendre son application de manière pratique et pragmatique. 

  

Débuter par des cas d'usage internes  

Pour maximiser l'efficacité et minimiser les risques, il est recommandé de débuter par une expérimentation à petite échelle dans les opérations internes, comme la gestion des stocks ou le ticketing pour du support client. Une fois les bénéfices prouvés en interne, il est possible d’étendre ces applications à d’autres domaines.  

Commencer par des petits projets pilotes qui offrent un retour sur investissement rapide et mesurable, permet aussi de convaincre les parties prenantes de l’efficacité de l’IA et d’obtenir le soutien nécessaire pour des déploiements à plus grande échelle. 

  

Attention au ROI à long terme 

Le coût de maintenance continue et les exigences réglementaires spécifiques à l’industrie ne doivent pas être sous-estimés ! Etablir une stratégie IAFinOPS adaptée qui intègre les coûts de gestion des données massives, la sécurité des systèmes automatisés et les mises à jour technologiques nécessaires permet de maintenir la compétitivité à long terme. 

 

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