Quelles perspectives ouvre l’IA dans l'industrie manufacturière ?

Ce billet de blog a été coécrit avec Matthias Bastian.

Ce qu’il faut retenir

• L'Intelligence Artificielle (IA) industrielle révolutionne l’analyse et l’interprétation des données, leur transmission et leur intégration dans des solutions numériques et applications métiers.
• Les données jouant un rôle à tous les niveaux de l’entreprise manufacturière (analyse, documentation, formation…), l’utilisation de l’IA peut être un atout pour tous les services.
• Associée à des dispositifs intelligents connectés, l'IA permet d'optimiser les opérations, notamment en simulant des configurations et des scénarios hypothétiques.
• Assistance en temps réel, affichage immersif : la réalité augmentée offre l'interface la plus conviviale pour les solutions alimentées par l'IA.

IA et industrie manufacturière

L'industrie manufacturière est très génératrice de données. Jusqu’à présent, celles-ci étaient peu exploitées au niveau des process d’assemblage. Fait nouveau : l’IA peut aujourd’hui traiter et transmettre l’information extrêmement rapidement, de sorte qu’elles soient à disposition immédiate de l’ingénieur qui supervise la ligne de production.

Nous parlons ici de la plus captivante des technologies émergentes qui est en train de changer notre monde de manière radicale et disruptive, de l’art au divertissement, de nos modes de consommation, jusqu’aux usages industriels. Cet article propose une exploration des atouts de l’IA pour l’industrie manufacturière.

Les cas d’usages potentiels sont légion, à commencer par l'automatisation complète de certains processus. Actuellement, dans la plupart des cas d’utilisation, l'IA a surtout pour but de mettre à disposition des équipes une plus importante quantité d’information de grande qualité. Elle facilite ainsi les missions de l’expert, accélère aussi l’apprentissage des débutants ou facilite la prise de fonction d’un employé sur un nouveau poste. Loin de « voler le travail des hommes », l’IA renforce leurs compétences. Ils pourront ainsi occuper des postes que l’entreprise peine à pourvoir.

Applications actuelles de l'IA dans l'industrie manufacturière

L’objectif premier de la collecte et de l’analyse de données a toujours été l’amélioration de la productivité. Auparavant, cela supposait de récolter la data sur le terrain pour ensuite l’analyser en bureau et, enfin, renvoyer ces « résultats d’analyse » vers le terrain.

Moyennant une supervision humaine, l’IA industrielle peut mener l’ensemble de ce processus sur le terrain et communiquer l’information aux ingénieurs en temps réel, en fonction de leurs besoins. Le flux d’information d’une ou plusieurs journées se voit ainsi comprimé en quelques fractions de secondes. Certaines tâches, telles que la commande automatisée de pièces avant épuisement, sont déjà prises en charge par des systèmes d’IA relativement simples. Il en va de même pour l’évaluation des risques sur le lieu de travail, et l’accompagnement des employés dans leurs tâches quotidiennes. Elle permet également l’analyse, la compilation et la transmission d’informations sous forme de document ou tout autre support de communication facilement exploitable. Les progrès de l’IA permettront de continuer à optimiser ces usages, et surtout, d’en explorer d’autres.

Une plus-value considérable pour le secteur

L’inspection visuelle assistée

L’IA a déjà apporté de très significatives améliorations au contrôle qualité et à l'inspection visuelle. Vuforia Step Check de PTC aide les experts à créer et entraîner un modèle d'IA, sur des produits physiques et leurs représentations numériques, pour développer un programme qui va assister les opérateurs dans leur procédure d’inspection afin d’identifier d’éventuels problèmes, voire de les résoudre. Step Check automatise ensuite le processus de documentation, augmentant ainsi l'efficacité des travailleurs.

Maintenance des équipements et gestion des installations

À partir des données fournies par l’IIoT (l’Internet industriel des objets), l’IA peut soumettre des recommandations en matière de maintenance prédictive. Cette dernière, appliquée aux machines en état de fonctionnement est gage d’une production optimisée. Les coûteux temps d'arrêt sont évités grâce à une planification de maintenance qui devance la réparation. Kepware de PTC permet aux opérateurs de connecter des dispositifs intelligents et d’avoir une vue temps réel sur l’analyse de ces données de production.

Dans un même ordre d'idées, les fabricants intègrent aux inventaires des systèmes d'IA industrielle afin d’automatiser la commande de pièces et de fournitures essentielles avant leur épuisement. Lorsque les chaînes d'approvisionnement sont problématiques, l'IA évite bien des retards.

CAO assistée par l'IA

L'IA générative a démontré sa capacité à créer un contenu exploitable à partir de prompts, y compris dans le domaine de la CAO. Les outils industriels de référence, comme Creo de PTC, sont susceptibles d’être progressivement augmentés par une IA spécialisée dans la conception de produits.

Vers une nouvelle main d’œuvre

En outre, le monde industriel est façonné par l’essor des processus entièrement automatisés et des « cobots ». Il s’agit de machines fonctionnant aux côtés de l’opérateur humain, en effectuant des tâches guidées qui seraient dangereuses ou impossibles pour lui.

L’utilisation croissante de cobots et robots dans l’industrie manufacturière, mise au regard des progrès des grands modèles de langage (LLM), nourrit le rêve de robots véritablement intelligents qui communiqueraient de façon organique avec leurs collègues humains. Ce n’est pour l’instant qu’une projection.

L’IA et de la RA : un duo de choc

La réalité augmentée est une autre technologie émergente dont l’industrie fait déjà usage. Les modèles 3D de RA remplacent de plus en plus les maquettes physiques dans les premières phases de conception, ce qui permet d'économiser sur les coûts de matériaux et le temps d'itération. Ils facilitent la collaboration à distance, permettant ainsi d’économiser les frais de déplacement, et peuvent aussi être intégrés à des modules de formation. Ces modèles 3D de RA peuvent dès à présent être générés à partir des données CAO.

Pour illustrer la synergie entre l’IA et la RA, citons l’exemple de la filiale de Magna International, Nascote Industries, qui utilise Vuforia Step Check à la fois pour la formation des nouveaux employés et pour l’optimisation de leur processus d'inspection visuelle. Le logiciel a même pu identifier une « pièce de connexion trop souple ». Bien que celle-ci passait les tests de qualité avec succès, elle se distendait à l’usage.

Initialement, l’IA est entraînée à partir des images d'un produit physique ou de modèles existants. Cependant, des IA puissantes peuvent ensuite générer leurs propres images et modèles simulant différentes situations et conditions. Cette « génération de données synthétiques » optimise la conception de produits. Elle prépare aussi un système d'IA industrielle à traiter des situations nouvelles à l’instar d’un humain imaginant ce qu'il ferait dans une situation à venir.

La capacité de la réalité augmentée à présenter des informations contextualisées en fait un outil remarquable pour partager et exploiter ce volume d’informations générées par l’IA. C’est une formidable interface entre l’homme et l’IA, au service d’opérations optimisées.

Modes opératoires et documentation : une nouvelle approche pour les produire et les appliquer

Step Check ne se contente pas de scanner les défauts. Le programme intègre des instructions de travail qui guident l'ingénieur d'inspection à travers tout un workflow d'inspection visuelle : déplacement autour de l’objet, recommandations pour résoudre les problèmes courants. Enfin, le programme génère automatiquement un rapport sur chaque inspection et mentionne tout problème éventuellement détecté.

La génération automatique de rapports, la mise à disposition des instructions et modes opératoires à suivre sont des processus alimentés par l’IA qui peuvent bénéficier à d’autres opérateurs au-delà des seuls ingénieurs d’inspection. Ils sont nombreux à vouloir s’affranchir de la production et de la gestion de rapports ou autres documents

Et puis les solutions de RA possèdent un charme tout particulier. Bien qu’il ne s’agisse pas de jeux, elles stimulent l’esprit et apportent de salutaires changements de rythmes dans les tâches banales et répétitives. En découle une plus grande satisfaction au travail.

Et puis les solutions de RA possèdent un charme tout particulier. Bien qu’il ne s’agisse pas de jeux, elles stimulent l’esprit et apportent de salutaires changements de rythmes dans les tâches banales et répétitives. En découle une plus grande satisfaction au travail.

L’IA permettra aussi aux plus aguerris de transmettre leurs connaissances aux collègues moins expérimentés. Entraîner l'IA avec des experts humains fait d’elle un expert à part entière. Comme l’ingénieur, elle ne cesse jamais d’apprendre. Toute cette expérience est ensuite mise à disposition des nouveaux entrants à travers des affichages en RA intuitifs. Avec les progrès des modèles de langage naturel, nous pourrions bientôt voir des IA qui gèrent l’intégration de nouveaux employés et leur mise à niveau, de manière plus efficace et plus sûre que les méthodes de formation conventionnelles.

Après l’expédition du produit

Mais, l'histoire ne s’arrête pas aux seules applications d’IA en production. Des applications similaires peuvent être développées pour le service après-vente de sorte que les équipes en charge de la maintenance puissent intervenir sur les produits sans devoir les renvoyer au fabricant. Un jour, ces outils d’assistance à distance pourraient être mis à disposition des clients.

Bien que le potentiel de l'IA dans le service après-vente soit considérable, il reste auparavant des questions à résoudre. Par exemple, une IA formée sur des données propriétaires soulève le sujet de la sécurité lorsque l’usage devient public. Et, quid des barrières linguistiques quand un programme destiné aux ingénieurs commence à communiquer avec des non-spécialistes ? Enfin, à qui attribuer les éventuelles conséquences négatives de ces situations ?

Tandis que les entreprises et particuliers se familiarisent avec l'IA, les interrogations qu’elle suscite ne doivent pas entraver l’exploration des possibles. Qu’elles soient plutôt des guides pour étudier de nouvelles applications.

L’adoption de l’IA et ses défis

Les problèmes de confidentialité et de sécurité sont de sérieuses préoccupations pour les entreprises. Celles ayant des contrats de défense, ou traitant avec des clients sensibles, sont soumises à de strictes réglementations, en particulier pour les services impliquant l'utilisation d'une caméra. Ces problèmes sont souvent résolus par des solutions sur site, mais qui ne se prêtent pas toujours bien à l'IA. Cependant, on parvient de mieux en mieux à répondre à ces enjeux sécuritaires grâce à l’infrastructure de cloud privé ou Edge qui héberge les informations sur l'appareil.

L’une des principales inquiétudes autour d’une adoption de l'IA concerne le remplacement des travailleurs humains. En réalité, le déficit croissant de compétences dans l'industrie manufacturière risque de laisser des millions d'emplois critiques vacants au cours de la prochaine décennie. En venant renforcer la compétence des collaborateurs, l’IA leur permettra d’occuper ces postes vacants si difficiles à pouvoir.

Dans de nombreuses situations, le recours à l’IA, et notamment des cobots, ont fait évoluer les missions des opérateurs humains. Pour éviter une difficulté physique ou un péril, le travailleur supervise à présent une machine qui réalise pour lui les opérations délicates. Dans l’industrie manufacturière, l’IA ne met pas les hommes au chômage, elle les met plutôt à l'abri du danger

En tant que puissantes technologies de changement, les systèmes d’IA doivent susciter la saine confiance qu’offrira une conformité réglementaire préservant hommes et entreprises. Cette réglementation pourrait, par exemple, stipuler que les décisions critiques seront prises par des humains plutôt que des machines. Elle pourrait aussi exiger que l'argent dépensé en infrastructure d'IA soit accompagné d'un budget formation, pour permettre aux salariés de monter en compétences sur les systèmes concernés, ou pour se reconvertir vers des emplois que les technologies émergentes ne peuvent investir.

IA et industrie manufacturière : quel avenir ?

Malgré son essor massif, l’IA ne sera pleinement opérationnelle dans ce secteur qu’à la faveur d’une adoption conjointe de technologies complémentaires, telles que la réalité augmentée et les systèmes de données avancés. En effet, elles rendent accessible les bénéfices de l’IA aux équipes et participent ainsi à accroître leur efficacité au travail.

L'avenir de l'intelligence artificielle industrielle, c’est aussi l’avenir de ses utilisateurs et bénéficiaires. En réduisant les matériaux, les déplacements et les temps d'arrêt, les entreprises verront aussi la réduction des coûts de production et de leur impact environnemental.

En automatisant les tâches les plus répétitives et les plus dangereuses de leur quotidien, l’IA améliore la satisfaction au travail des opérateurs. Enfin, les clients bénéficieront de produits plus abordables et plus fiables, plus facilement réparables et maintenus en conditions opérationnelles.

Conclusion

L’interprétation et la gestion des données industrielles sont déjà confiées à l’IA. Nous commençons tout juste à percevoir les secousses provoquées par son entrée dans l’atelier de production, grâce aux robots, aux cobots, à l'IA générative et aux technologies émergentes comme la RA. Sur le terrain, dorénavant, les ingénieurs accèdent aux données de l’IA en temps réel. C'est une période passionnante pour toutes ces entreprises tournées vers l'avenir qui commencent à intégrer l'IA dans leurs flux de travail existants et à connecter leur infrastructure existante.