L’IA peut-elle booster l’industrie ?

Les algorithmes peuvent-ils prévoir les pannes, fluidifier les process et améliorer la performance des industries ? Experts de l’IA et industriels ont échangé le 14 mai à Leonard:Paris sur les potentiels de l’IA dans le secteur de l’industrie.

Pour notre 4ème rencontre sous la verrière de Leonard:Paris consacrée à l’intelligence artificielle, nous avons rassemblé experts, data scientists et industriels pour mieux comprendre les potentiels de l’IA dans l’industrie. Dans un secteur où la maintenance et l’optimisation des process constituent des enjeux majeurs, l’intelligence artificielle est considérée comme un outil prometteur pour gagner en performance, réduire ses coûts et détecter les anomalies qui pourraient nuire à la production. L’IA, booster de l’industrie ou mirage technologique ? Retour sur la rencontre du 15 mai.

Retrouvez l’intégralité des échanges en vidéo :

Derrière l’IA, des données et de l’humain

Si l’appétence pour l’IA est réelle, le périmètre d’intervention reste encore flou pour les clients industriels. Pour Thomas Leseigneur, Responsable Innovation chez Actemium, il est primordial de partir d’un cas d’usage en répondant à la question “Que veut-on faire ?”. “Les gens veulent et savent qu’il faut aller vers de l’IA, mais on ne peut pas le faire n’importe comment”, abonde Jean-Baptiste Léger, directeur de Predict, société de e-maintenance des installations industrielles.

Toute recherche d’optimisation par l’IA nécessite en amont de modéliser le comportement du système pour mieux comprendre le process de production. Cet important travail préalable se nourrit des données fournies par le client, élément majeur dont la disponibilité et la qualité ont des conséquences non négligeables sur la réalisation du projet. “Il est dur de développer une solution sur laquelle on ne dispose pas de données, c’est un frein” pour Maël Chiapino, Data Scientist chez DCBrain, société proposant une solution d’intelligence artificielle dédiée aux réseaux physiques. “Pour être opérationnel, le modèle requiert l’analyse du système, la récolte des données suivi de leur nettoyage”. Le traitement, la sélection et le stockage des données pertinentes pour nourrir un modèle est un travail conséquent, au coeur des travaux du CEA, représenté par Lorène Allano. Des étapes accomplies par une main d’oeuvre, elle, bien humaine.

A la clé : un super assistant pour gagner en performance

A l’issue de ce processus, les résultats de l’IA présentés par les différents intervenants vont bien au-delà de la seule optimisation des process. Barthélémy Longueville, CDO chez Vallourec, leader des solutions tubulaires pour l’énergie et l’industrie, a développé en interne des solutions pour leur propre production. “La connaissance du modèle productif a permis de faire évoluer le process de production, de réduire les coûts et d’augmenter la marge, mais il constitue aussi un élément différenciant pour nos clients” qui peuvent ainsi suivre en temps réel l’état de la production. Certains sites vont même plus loin: dans une aciérie de la société Vallourec, les process ont été optimisés de telle manière que les décisions sont prises par la machine en dessous de la minute. Dans ce cas particulier, le machine learning agit sur le process quasiment en pilote automatique.

Mais l’IA doit avant tout rester un outil d’aide à la décision pour les industriels, car si les technologies existent, elles ne sont guère encore en capacité de décider à la place de professionnels. Pour Jean-Baptiste Léger, l’objectif de l’IA est d’apprendre des contraintes du système pour mieux suggérer des améliorations de l’architecture. Un constat partagé par Thomas Leseigneur : “l’intelligence artificielle améliore la performance, mais il faut placer l’humain au coeur du système pour penser l’avenir de l’industrie. La technologie ne remplace pas l’homme.”

Les rencontres sur l’IA continuent à Leonard:Paris ! Rendez-vous le 21 mai à 9h pour découvrir des startups faisant le pari de l’IA dans leurs solutions innovantes !