L’intelligence artificielle promet des gains de performance, de fiabilité et de réactivité dans l’industrie. Mais transformer cette promesse en outil réellement utilisé suppose un apprentissage qui concerne autant la direction que les équipes opérationnelles. Avant le déploiement, l’entreprise doit dès lors déterminer ce qu’elle attend de l’IA, ce qu’elle peut lui fournir et jusqu’où elle est prête à transformer son organisation.
Apprendre à utiliser l’IA correctement
Un extrait de « Audit de maturité IA – Check-list pour lancer un projet d’IA industrielle » par Michaël TARTAR
La première étape consiste à sortir d’une logique d’expérimentation technologique pour définir une utilité réelle de l’IA. Maintenance prédictive, contrôle qualité, réduction de la consommation énergétique ou assistance à la conception n’ont de sens que s’ils répondent à un problème identifié. La réussite doit donc pouvoir être évaluée à travers un résultat métier, qu’il s’agisse d’un gain de qualité, de sécurité ou de performance. Cette précaution est loin d’être théorique. Moins d’un quart des entreprises industrielles tireraient un bénéfice réel de leurs initiatives IA et 74 % des projets n’atteindraient pas la production.
Avant même de choisir un modèle, il faut ensuite vérifier les fondations techniques. La qualité des données constitue un premier filtre. Données incomplètes, incohérentes ou issues de systèmes hétérogènes peuvent rendre inutile un algorithme performant. L’intégration technique suppose également de vérifier la compatibilité de l’IA avec les systèmes existants. Dans un environnement mêlant logiciels de gestion intégrée (ERP), systèmes de pilotage de la production (MES), objets connectés et infrastructures anciennes, l’IA doit pouvoir s’intégrer sans fragiliser les échanges ni la cybersécurité. Les performances doivent surtout être testées dans des conditions proches de l’exploitation réelle.
Cette préparation est également organisationnelle. Un projet doit avoir un responsable identifié, une gouvernance capable de prioriser les usages et un lien clair avec la direction. L’objectif est d’éviter l’accumulation de démonstrateurs indépendants et de déterminer qui arbitre, qui valide et qui assume la responsabilité lorsque le système produit un résultat erroné.
Former avant de déployer
L'article IA industrielle, comment éviter le prototype sans lendemain été publié la première fois sur le site : Techniques de l'ingenieur - Actualités
