L’intelligence artificielle est-elle en train de révolutionner la fabrication ? Dans cet entretien, Barbara Caputo, Professeur à l’Université polytechnique de Turin, en Italie, nous guide à travers les promesses d’amélioration de l’efficacité des processus et de solutions numériques innovantes, tout en abordant les défis auxquels les entreprises peuvent être confrontées lorsqu’elles intègrent l’IA dans leurs flux de travail.
Barbara Caputo
- Professeur titulaire à l’université polytechnique de Turin, en Italie, où elle dirige le Centre d’intelligence artificielle de l’université.
- Cofondatrice du Laboratory for Learning and Intelligent Systems Society, ELLIS Fellow, et responsable du programme de doctorat sur l’IA et l’industrie 4.0 de 2021 à 2022.
- Conseillère du recteur en matière d’IA à l’école polytechnique.
- Elle a contribué en tant qu’experte à la rédaction de la stratégie nationale italienne en matière d’IA.
- Elle figure dans les listes 2018 « Inspiring Fifty » et « 100 Experts for Italy » de la Bracco Foundation.
- Administratrice indépendante au sein des conseils d’Ites Reale, Ites Reale España, Teoresi SpA et Infocamere.
- Cofondatrice et présidente de FocoosAI, une entreprise dérivée de Polito.
- Lauréate du PNI 2023, le Prix national italien de l’innovation.
L’intelligence artificielle est un vaste concept. Comment la définiriez-vous par rapport à l’industrie ?
Aujourd’hui, dans l’industrie, l’IA appliquée est principalement l’automatisation du traitement des données numériques. Tout devient données : nos conversations, nos images et nos gestes sont transformés en informations par des capteurs de plus en plus abordables. L’achat d’une caméra constituait autrefois un investissement important ; aujourd'hui, il est acquis que chaque appareil en possède un. Ces données représentent une source de valeur infinie car elles ne s’usent pas et peuvent être réutilisées indéfiniment. En automatisant le processus d’extraction de valeur, l’IA permet d’analyser en temps réel une masse de données et d’informations que notre capacité humaine, analogique, ne peut traiter avec la même rapidité. D’un point de vue industriel, de plus en plus d’applications démontrent la valeur de l’utilisation et de la transformation des données ; c’est pourquoi l’intelligence artificielle est et restera centrale.
Quelles sont les principales applications de l’IA dans l’industrie manufacturière aujourd’hui ?
Toutes les industries bénéficient déjà grandement de ce que nous appelons l’IA générative. L’IA générative simplifie la rédaction de documents tels que les manuels et les brochures, en permettant de créer une première version sur laquelle une personne peut ensuite vérifier les informations et ajouter des détails uniques.
Dans le secteur de la fabrication, je vois trois applications distinctes :
L’analyse et le suivi pour détecter rapidement et précisément toute imperfection ou défaut dans le produit. Le prototypage numérique, ou jumeaux numériques, pour tester les produits sans avoir à les fabriquer physiquement, ce qui contribue à réduire les stocks et les invendus. La maintenance prédictive, qui permet d’optimiser les chaînes de production en apportant de petites modifications pour éviter les temps d’arrêt coûteux et réduire les baisses de productivité.
Quels sont les défis auxquels les sociétés sont confrontées lorsqu’elles intègrent l’IA dans leurs processus de production ?
D’une part, il existe une incertitude quant à savoir « à qui s’adresser ». Les sociétés ont le sentiment que si elles n’agissent pas assez rapidement, elles risquent d’être distancées et de laisser leurs concurrents franchir le pas et gagner des parts de marché. Les informations sur le sujet sont bruyantes et variées, ce qui rend difficile de savoir ce qu’il faut faire. Les différents niveaux de numérisation constituent un autre défi. Dans de nombreux secteurs, en particulier dans les petites et moyennes entreprises, la numérisation a eu lieu à différents moments : dans les années 1980, une technologie a été introduite, dans les années 1990 une autre, et ainsi de suite. Il en résulte des systèmes d’exploitation obsolètes qui manquent souvent d’interopérabilité ; pour une entreprise dont l’objectif est de vendre des produits et de veiller à ce que les recettes dépassent les coûts, la mise à jour et la normalisation des systèmes informatiques constituent un défi de taille. Mais sans une base numérique solide, l’IA générative et le prototypage restent fragmentaires. C’est comme si l’on passait d’un modèle sur papier à une couturière qui crée un costume sur mesure : L’IA, dans son état actuel, a besoin de ce « petit plus » pour être adaptée aux besoins spécifiques de chaque société. En période d’expansion, et pour les entreprises disposant de ressources suffisantes, cet investissement peut valoir la peine ; mais pour les petites sociétés qui ne sont peut-être pas encore en pleine croissance, il représente un défi considérable.
Quelles compétences les sociétés doivent-elles développer pour tirer parti de l’IA ?
Si vous souhaitez devenir une société spécialisée dans l’IA, vous avez besoin d’une équipe technique de haut niveau - des personnes ayant des compétences en ingénierie informatique ou dans les disciplines STEM, capables non seulement de mettre en œuvre, mais aussi de créer des solutions d’IA, car des changements interviennent tous les mois dans ce domaine. Par ailleurs, si une société manufacturière entend introduire l’IA dans le cadre de sa numérisation, il est essentiel de disposer d’experts informatiques en interne ou de faire appel à des consultants spécialisés. Toutefois, sans une base numérique solide, vous risquez de payer des frais de conseil élevés sans obtenir de résultats concrets
Comment voyez-vous la relation entre l’intelligence artificielle et le développement durable ?
D’un point de vue environnemental, je dois admettre qu’à l’heure actuelle, l’IA n’est pas vraiment dans les bons livres. Les modèles utilisés dans les centres de données sont extrêmement gourmands en énergie : en outre, le refroidissement, qui se fait souvent à l’aide de systèmes liquides plutôt primitifs - principalement de l’eau - a un impact significatif. Pour que l’IA devienne une technologie omniprésente et bénéfique à tous, l’efficacité des systèmes doit être améliorée afin que les avantages l’emportent réellement sur les coûts environnementaux.
Quels développements prévoyez-vous pour l’IA dans l’industrie au cours des 5 à 10 prochaines années ?
Le secteur manufacturier se concentre sur l’IA et sur une meilleure gestion de l’automatisation et de la robotique. Le modèle open-source avec lequel l’IA a été développée jusqu’à présent a rendu cette technologie très accessible. Il en résultera une augmentation de la capacité de production des sociétés qui l’adopteront et, par conséquent, une augmentation de l’offre de produits et de services et des économies de coûts associées. Toutefois, l’approche open source, qui a permis la croissance rapide de l’IA au cours des trois ou quatre dernières années, pourrait également être menacée par les tensions géopolitiques actuelles. Le passage à un nouveau modèle modifiera la ligne d’évolution de l’IA et les modalités d’accès à la technologie. Parler aujourd’hui d’un délai de 5 à 10 ans pour l’IA revient à se demander ce que sera le monde dans 100 ans, car nous évoluons à une vitesse incroyable ! Cependant, nous sommes convaincus que l’IA continuera à transformer radicalement l’automatisation industrielle, en la rendant plus intelligente et plus intégrée ; le défi reste de trouver un équilibre entre l’innovation, le coût et la complexité.
Que recommandez-vous aux sociétés qui souhaitent exploiter le potentiel de l’IA ?
Mon conseil est simple : commencez par le bas. Si vous êtes en retard dans la numérisation, mettez à niveau et standardisez vos systèmes avant de penser à l’IA. Ensuite, dotez-vous d’experts internes qui savent vraiment ce que signifie créer et mettre en œuvre des solutions d’IA. Rapprochez-vous du monde universitaire et des consultants pour évaluer et mesurer chaque investissement, sans céder à la pression émotionnelle qui vous entoure.
D’un point de vue industriel, de plus en plus d’applications démontrent la valeur de l’utilisation et de la transformation des données ; c’est pourquoi l’intelligence artificielle est et restera centrale. Cependant, nous sommes convaincus que l’IA continuera à transformer radicalement l’automatisation industrielle, en la rendant plus intelligente et plus intégrée ; le défi reste de trouver un équilibre entre l’innovation, le coût et la complexité.
Contenu crée à l’aide de l’IA
Cet entretien a été initialement extrait et traité à l’aide de l’IA, en fonction du sujet traité. Le résultat a été affiné par un rédacteur afin de garantir la fidélité, la cohérence et l’indispensable touche humaine. Nous avons choisi cette approche hybride pour expérimenter la puissance de l’IA, en la combinant avec l’expérience et la conscience humaines.
