• IA (intelligence artificielle) : technologie capable d’effectuer des tâches de type humain. (Alexa et Siri ont été pour de nombreux consommateurs leur première introduction à l’IA.)
• ML (Machine Learning) : branche de la technologie de l'IA qui utilise des algorithmes pour analyser les données, apprend à partir de ces données et utilise ces données pour faire des prédictions sur les données futures. (Alexa et Siri) utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer leurs performances et s'adapter aux préférences de leurs utilisateurs.)
• GenAI (Generative Artificial Intelligence) : une autre branche de l'IA qui utilise l'apprentissage automatique pour créer du nouveau contenu. (ChatGPT est probablement l'exemple le plus connu de la technologie GenAI.)

C'est assez simple, n'est-ce pas ? (Peut-être que la prochaine fois nous nous plongerons dans des choses vraiment amusantes comme l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux et l'apprentissage supervisé et non supervisé.)

J'ai défini ces trois termes pour vous car ils sont tous pertinents pour ce quatrième terme que j'ai promis : IA industrielle.

Introduction à l'IA industrielle

L'IA industrielle fait référence à l'utilisation des technologies d'IA dans l'industrie. Ces utilisations peuvent inclure :

• Augmenter les effectifs
• Amélioration du service client
• Créer des produits plus durables
• Concevoir des processus plus durables

Lorsque je discute avec les gens de la façon dont les fabricants utilisent l'IA industrielle, j'aime diviser ces utilisations en quatre catégories : optimisation, prédiction, découverte et transparence. Examinons de plus près chacune de ces catégories.

Optimisation

Les fabricants sont constamment à la recherche de moyens d'optimiser leurs systèmes. Chaque optimisation peut dynamiser une chaîne entière de processus.

• L'optimisation de la chaîne de montage conduit à l'optimisation du calendrier de production et à l'optimisation de la fabrication
• L'optimisation de la manutention conduit à l'optimisation des stocks et à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Les fabricants utilisent technologies de simulation pour optimiser leurs processus. Ces technologies créent une jumeau numérique d'une usine qui modélise toutes ses opérations. Ces simulations permettent de mettre en évidence les goulots d'étranglement qui étouffent la production.

L'IA analyse ensuite les données synthétiques générées par le jumeau numérique et les données réelles des capteurs générées par l'usine. Elle utilise ces données pour définir les chemins les plus efficaces pour éliminer ces goulots d'étranglement.

Prédiction

Les fabricants sont constamment tournés vers l'avenir. Ils doivent anticiper des éléments tels que :

• Comment les exigences du marché vont évoluer
• Comment ces exigences affecteront leur production
• Comment leur équipement résistera aux changements de production

La meilleure façon pour les fabricants de se préparer à l’avenir est de le prévoir avec précision.

Les prédictions sont basées sur des modèles de causes et d'effets. Les programmes d'apprentissage automatique sont très doués pour détecter des modèles. Ils étudient d'énormes ensembles de données, font des suppositions sur la manière dont les données interagissent, testent leurs suppositions et font d'autres suppositions en fonction de ce qu'ils ont appris. Ils finissent par devenir des experts des modèles de ces ensembles de données. Ils peuvent ensuite utiliser ces modèles pour faire des prédictions au sein de cet ensemble de données.

Par exemple, un fabricant collecte des données de capteurs sur un segment d'une chaîne de montage. Ces données de capteurs peuvent contenir de nombreux éléments, de la vitesse de la bande transporteuse aux températures des roulements à billes en passant par les vibrations du moteur. Le fabricant alimente toutes ces données, ainsi que celles relatives à l'historique des réparations du segment, dans un programme d'apprentissage automatique.

Le programme peut ensuite rechercher dans les données des modèles sur le moment où le segment s'est effondré et les facteurs qui ont conduit à cette panne. Une fois les modèles identifiés, il peut prédire quand et pourquoi le segment risque de se briser à nouveau.

Le fabricant peut alors créer un programme de maintenance qui permet d'éviter la panne avant qu'elle ne se produise. La maintenance prédictive permet non seulement d'économiser sur les coûts de réparations majeures, mais aussi de préserver les revenus qui auraient été perdus en cas d'arrêt de la production.

Découverte

Comme nous l'avons vu dans nos exemples jusqu'à présent, les fabricants ont accès à beaucoup de données, presque trop de données. Pour exploiter ces données, ils utilisent des tableaux de bord qui les visualisent de cent façons différentes. Mais le plus sophistiqué des tableaux de bord ne résoudra pas le problème du manque d'yeux ou de temps pour découvrir ce que disent ces données.

C'est là que GenAI peut vous aider. Nous avons appris que l'apprentissage automatique est un expert dans l'analyse des données. GenAI est expert dans la création de connaissances utiles à partir de cette analyse et dans leur partage d'une manière facile à comprendre.

De la même manière que ChatGPT peut vous fournir instantanément un résumé en trois paragraphes des habitudes de nidification d’un manchot empereur, un programme GenAI industriel peut fournir à un responsable de la chaîne d’approvisionnement un résumé rapide mais complet des effets d’un arriéré d’expédition dans un port de Singapour.

L'un des principaux avantages de l'utilisation de GenAI pour réaliser des découvertes de données est que vous n'avez pas besoin d'utiliser un codage spécial pour formuler votre demande de découverte ou d'être un expert en analyse graphique pour comprendre les résultats de votre demande. GenAI comprend et communique en langage naturel. Posez une question simple (ou compliquée !) et obtenez une réponse simple.

Et GenAI ne se limite pas à de simples résumés en langage naturel. Il peut également générer différents formats d'informations textuelles, telles que des ensembles d'instructions, et d'informations graphiques, telles que des tracés et des graphiques.

Transparence

Les données ne sont utiles aux fabricants que si elles sont transparentes, c'est-à-dire faciles à trouver. Mais elles sont encore plus utiles lorsqu'elles peuvent être partagées. Nous avons vu comment l'IA peut aider les fabricants à rendre leurs propres données transparentes. GenAI et les outils d'apprentissage automatique peuvent également aider les fabricants et leurs partenaires à rendre leurs données transparentes entre eux.

Par exemple, un fabricant de batteries pour véhicules électriques doit garder un œil sur une chaîne d’approvisionnement très complexe. Sa batterie est composée d’un millier de pièces différentes provenant de nombreux fournisseurs. Le fabricant doit également s’approvisionner en matières premières telles que le nickel, le cobalt et le cuivre provenant du monde entier. Pour rester en conformité avec les nombreuses réglementations auxquelles il est soumis, le fabricant de batteries doit avoir une transparence sur la manière dont ses partenaires mènent leurs opérations.

Mais même lorsque les partenaires de la chaîne d'approvisionnement partagent ouvertement l'accès à leurs données, il est encore plus difficile de trouver les informations dont vous avez besoin dans le flux de données de quelqu'un d'autre que dans le vôtre. Les outils d'apprentissage automatique nous servent une fois de plus d'experts pour trouver, trier et classer les données. Et nos outils GenAI nous libèrent de l'obligation d'investir dans un ensemble différent de tableaux de bord pour chaque flux de données entrant. Nous pouvons simplement demander ce que nous recherchons, et GenAI nous le livrera dans le format dont nous avons besoin.

Cochez toutes vos cases de données et de démocratisation avec le low-code

Tout cela peut paraître simple si l’on résume cela dans un article. Mais la réalité est que l’IA industrielle se nourrit d’énormes quantités de données. Et la gestion des données n’est jamais simple. Vous avez besoin que vos données soient librement accessibles à vos systèmes d’IA tout en respectant les contraintes des politiques de sécurité, de réglementation et de partage des données.

Les fabricants qui souhaitent tirer le meilleur parti de l’IA industrielle doivent donc trouver des moyens de rendre leurs données faciles à :

• L’accès
• Format
• Gouverner
• Intégrer
• Restez en sécurité et privé

Une plateforme de développement d’applications low-code répond à toutes ces exigences. Mendix simplifie la gestion de vos données grâce à sa propre utilisation de l’IA.

MxAssist, notre suite de bots de développement assistés par IA, vous aide à créer des applications de gestion de données low-code intuitives et puissantes. Formé à partir de l'analyse de plus de 12 millions de logiques d'application anonymisées, il fournit des recommandations contextuelles en temps réel pendant que vous composez vos applications.

MxAssist propose :

• Modélisation et logique d'application assistées par l'IA
• Audits des meilleures pratiques appliqués par l'IA
• Logique de validation automatisée par l'IA

Et Mendix est la seule plateforme low-code qui offre une intégration IA/ML sans effort avec des services cognitifs externes. Mendix se connecte de manière transparente aux services cognitifs tiers d'Amazon, Microsoft, Google, OpenAI, Stability AI et autres. Vous pouvez l'intégrer dans votre Mendix applications des résultats des cadres de formation en apprentissage automatique tels que TensorFlow, Caffe et PyTorch.

Mendix facilite particulièrement l'intégration avec les services d'IA leaders du marché d'Amazon, notamment :

• Extrait d'Amazon
• Amazon Reconnaissance
• AWS IoT Twin Maker
• Amazon Polly
• Amazon Bedrock

Vous pouvez simplement faire glisser et déposer le connecteur de service dans votre Mendix application sans les complexités des API REST ou du code.

Cette fonctionnalité de glisser-déposer est un exemple d’un autre avantage Mendix propose une plateforme pour la mise en œuvre de vos initiatives d'IA industrielle. Son interface utilisateur graphique intuitive permet à vos experts en la matière de participer à l'initiative, quelles que soient leurs compétences en développement d'applications.

Mendix démocratise votre utilisation des modèles de simulation et l'accessibilité des données en offrant des abstractions simples de leurs expériences d'engagement. Lorsque vos opérateurs d'atelier peuvent participer sans effort à la définition des paramètres de vos jumeaux numériques et de vos modèles d'IA, vous obtenez des résultats de données plus précis et plus applicables.

Gardez à l’esprit que même si l’IA peut être un outil polyvalent et puissant, elle n’est pas la solution à tous les cas d’utilisation industrielle sans données ni objectif. Mais si vous pensez qu’elle pourrait améliorer vos opérations, tendre la main à nous aujourd'hui pour découvrir comment vous pouvez alimenter votre initiative d'IA industrielle avec Mendix.