Les fabricants font passer leurs projets d'IA du stade de la démonstration à celui de la mise en œuvre dans des environnements de production. La maintenance prédictive, la vision par ordinateur, la détection des anomalies, l'optimisation de la production, la prévision de la demande, la gestion de l'énergie et l'automatisation intelligente des flux de travail deviennent des initiatives techniques concrètes offrant d'innombrables applications au sein des usines.
Cette évolution soulève un choix stratégique : faut-il développer en interne une capacité en IA, s'associer à une entreprise spécialisée dans l'ingénierie de l'IA, ou combiner ces deux approches ?
Pour la plupart des entreprises industrielles, la décision ne doit pas reposer sur l’enthousiasme pour l’IA ni sur le devis initial le plus bas. Elle doit plutôt s’appuyer sur le problème métier, l’état de préparation des données, la complexité de l’intégration, les compétences internes et le niveau de maîtrise technique, les exigences en matière de sécurité, l’environnement de déploiement, ainsi que sur l’identification des personnes chargées d’exploiter la solution après son lancement.
Ce guide complet compare les trois options et propose un cadre pratique pour choisir la bonne voie.
En bref : optez pour un modèle hybride lorsque les capacités sont importantes, mais que la rapidité l'est tout autant
Les fabricants devraient développer l'IA en interne lorsque celle-ci constitue un avantage concurrentiel à long terme, que l'entreprise dispose déjà d'équipes solides spécialisées dans les logiciels et les données, et qu'elle est en mesure de prendre en charge les algorithmes d'apprentissage automatique et l'exploitation des modèles sur le long terme.
Il est souvent plus judicieux de s'associer à une entreprise spécialisée dans l'ingénierie de l'IA lorsque le fabricant a besoin de compétences pointues, d'une intégration industrielle complexe ou d'un processus plus rapide pour passer d'un cas d'utilisation validé à un système de production.
Un modèle hybride constitue souvent la meilleure solution. Le fabricant conserve la maîtrise du problème métier, de la gouvernance des données, des décisions opérationnelles et de la feuille de route à long terme. Un partenaire technique apporte des compétences spécialisées telles que les pipelines de données, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, le déploiement dans le cloud ou en périphérie, l'analyse avancée et l'intégration avec les systèmes de l'usine.
La question essentielle n'est pas simplement : « Qui élabore le modèle ? », mais : « Qui est capable de transformer ce cas d'utilisation, à partir de données fiables, en un résultat opérationnel mesurable ? »
Pourquoi l'IA dans le secteur industriel nécessite davantage qu'un simple modèle d'apprentissage automatique
L'IA industrielle s'applique aux processus physiques, aux équipements, aux produits et aux décisions opérationnelles. C'est ce qui la distingue d'une simple expérience d'analyse de données ou d'un chatbot relié à une bibliothèque de documents.
Une solution d'IA industrielle peut être amenée à traiter des données de capteurs, des automates programmables, des systèmes d'exécution de la fabrication, des plateformes de planification des ressources d'entreprise telles que SAP, des dossiers qualité, des documents techniques, des historiques de maintenance et des flux de travail des opérateurs. Elle peut également devoir fonctionner en périphérie, car une décision de production ne peut pas toujours attendre un aller-retour vers le cloud.
Le Présentation d'IBM sur l'IA dans le secteur industriel cite des applications telles que la maintenance prédictive, les jumeaux numériques, la vision par ordinateur, l’optimisation de la chaîne logistique, la gestion des stocks, la gestion de l’énergie et la recherche de documents. Ces cas d’utilisation ont un point commun essentiel : l’IA doit s’intégrer aux données et au flux de travail au sein desquels s’effectuent les décisions opérationnelles.
C'est pourquoi une initiative d'IA appliquée à la fabrication et prête à être mise en production va généralement au-delà du simple développement de modèles :
- Définition des problèmes métier et hiérarchisation des cas d'utilisation
- Identification, préparation et évaluation de la qualité des données
- Ingénierie des données et développement de pipelines
- Développement d'algorithmes d'apprentissage automatique ou de vision par ordinateur
- Développement de logiciels et d'API
- Intégration avec des systèmes ERP, MES, SCADA, PLM, IoT ou de maintenance
- Déploiement dans le cloud, en périphérie ou hybride
- Sécurité, contrôle d'accès et gouvernance des données sensibles
- Essais et validation des modèles
- Suivi, formation continue et accompagnement permanent
- Adoption par les utilisateurs et conception des processus de travail
Monarch Innovation’s services de développement logiciel parmi lesquelles figurent les solutions d'IA et d'apprentissage automatique, l'intégration de systèmes, le développement dans le cloud, les logiciels embarqués, l'Internet des objets (IoT) et les applications industrielles. Ces compétences s'avèrent utiles lorsqu'un projet d'IA doit s'intégrer dans un système opérationnel plus large, plutôt que de rester une simple démonstration de faisabilité isolée.
Cas d'utilisation courants de l'IA dans le secteur industriel
L'IA peut soutenir les activités de fabrication à tous les niveaux de l'usine, de la chaîne d'approvisionnement, de la logistique, du cycle de vie des produits et du service d'ingénierie. Le meilleur point de départ consiste généralement à définir clairement un problème opérationnel, accompagné d'une décision identifiable, d'un responsable et d'un indicateur de réussite.
Maintenance prédictive
Un système de maintenance prédictive analyse les données relatives aux équipements afin d'identifier les tendances associées à des pannes ou à une baisse de performances. Le résultat peut prendre la forme d'un score de risque, d'une recommandation de maintenance, d'une alerte ou du déclenchement d'un ordre de travail.
Le plus difficile n'est généralement pas de choisir un modèle. Le projet doit relier les relevés des capteurs, les hiérarchies des actifs, les dossiers de maintenance, les codes de panne, les conditions d'exploitation et les processus de travail des techniciens. Si ces sources ne sont pas cohérentes, il peut s'avérer nécessaire de procéder à une normalisation des données avant de commencer à développer le modèle. L'analyse des causes profondes peut également aider les équipes à comprendre les raisons des pannes et à améliorer les décisions en matière de maintenance.
Inspection visuelle automatisée
La vision par ordinateur peut aider les inspecteurs à détecter des défauts de surface, des composants manquants, des écarts dimensionnels ou des erreurs d'assemblage. Pour être efficace, un système doit tenir compte de l'éclairage, de la position de la caméra, des variations du produit, des tolérances admissibles, des faux positifs, ainsi que de la suite des opérations une fois que le système a signalé un défaut potentiel.
Le choix du mode de déploiement a également son importance. Certains systèmes d'inspection nécessitent un traitement en périphérie à faible latence, à proximité de la chaîne de production, tandis que d'autres peuvent s'appuyer sur une infrastructure centralisée et des caméras connectées aux réseaux de l'usine.
Optimisation de la production et des processus
L'IA peut aider à identifier les relations entre les paramètres de processus et les résultats tels que le rendement, la durée du cycle, les rebuts, la consommation d'énergie ou le débit. Le système peut recommander des ajustements, simuler des scénarios ou assister les opérateurs pendant la production grâce à des retours d'information en temps réel.
L'optimisation comporte des risques lorsque le modèle fonctionne sans contraintes clairement définies. Les fabricants doivent définir des limites de sécurité, des procédures de validation, des procédures de restauration et un contrôle humain avant d'autoriser un système à influencer les paramètres de production. Cela revêt une importance particulière pour les processus à grand volume ou par lots.
Assistance en matière de demande, de stocks et de planification
L'apprentissage automatique permet d'analyser l'historique des commandes, la saisonnalité, les stocks, les performances des fournisseurs, la capacité de production, les données de vente, les données externes et d'autres variables afin de faciliter les prévisions et la planification. Ces systèmes s'avèrent particulièrement utiles lorsque les prévisions sont directement intégrées à la planification de la production et aux processus logistiques, plutôt que de se limiter à un simple tableau de bord que les planificateurs doivent interpréter manuellement.
Ingénierie et flux de travail liés au savoir
L'IA générative peut aider les ingénieurs à effectuer des recherches dans la documentation technique, à résumer les registres de maintenance, à comparer des spécifications, à récupérer des informations de conception antérieures et à préparer des premières ébauches de rapports ou d'instructions de travail. Ces applications peuvent faciliter le processus de développement de produits et constituent souvent un point de départ présentant moins de risques, car elles assistent les personnes plutôt que de contrôler directement les équipements.
Gestion de l'énergie et des ressources
L'IA peut analyser la consommation d'énergie, les modes de fonctionnement, les plannings de production et le comportement des équipements afin d'identifier les inefficacités ou de recommander des changements. Parmi les avantages potentiels figurent une réduction des coûts énergétiques, une meilleure utilisation des capacités et des opérations plus durables. La valeur ajoutée dépend de la fiabilité des mesures et de la capacité à mettre en œuvre ces recommandations dans le cadre des opérations de l'usine.
Pour plus d'informations sur l'automatisation de la production, consultez le site de Monarch Innovation : perspectives sur l'automatisation industrielle, qui englobent les usines intelligentes, l'IA industrielle, les opérations prédictives, les jumeaux numériques et les systèmes de production connectés. Ces technologies soutiennent les initiatives de l'industrie 4.0 et le développement d'usines de demain efficaces.
Première option : développer en interne les capacités d'IA
Développer en interne implique de recruter ou de former les personnes, de mettre en place les processus, les technologies et le modèle opérationnel nécessaires pour déployer et assurer la maintenance d'une IA appliquée à la fabrication.
Avantages du développement en interne
Détention à long terme : Votre équipe acquiert une expertise interne sur le processus de fabrication, les données, les systèmes et les priorités de l'entreprise.
Collaboration directe : Les spécialistes internes en IA peuvent travailler en étroite collaboration avec les équipes chargées de l'exploitation des usines, de l'ingénierie, de la qualité, de la maintenance, de l'informatique et de la direction.
Capacité stratégique : Si l'IA vient à prendre en charge de nombreux produits, usines ou processus, une capacité interne peut s'intégrer durablement au modèle d'ingénierie et au portefeuille ERP de l'organisation.
Maîtrise de l'architecture et de la feuille de route : Les équipes internes peuvent prendre des décisions technologiques en fonction des besoins à long terme de l'entreprise, de ses politiques de sécurité et de sa stratégie produit.
Un accès plus rapide au contexte métier : Les collaborateurs qui maîtrisent le processus peuvent repérer des indices utiles et des contraintes qu'une équipe externe mettrait du temps à cerner.
Les défis liés au développement en interne
Un programme d'IA en production peut nécessiter plusieurs profils professionnels, notamment des ingénieurs de données, des ingénieurs en apprentissage automatique, des développeurs logiciels, des spécialistes du cloud ou de l'edge computing, des professionnels de la cybersécurité, des responsables de produit ou de projet, ainsi que des experts du secteur industriel.
Le défi lié au recrutement n'est qu'un début. L'organisation doit également gérer :
- Recruter et fidéliser des talents spécialisés
- Coûts liés à la plateforme de données et à l'infrastructure
- Intégration avec les équipements et applications existants
- Suivi et réentraînement des modèles
- Sécurité et contrôles d'accès
- Documentation et pérennité des connaissances
- Essais dans des conditions de production variables
- Assistance après le départ de l'équipe initiale du projet
Une équipe interne peut développer des compétences solides, mais elle a besoin d'un volume de projets suffisant et du soutien de la direction pour justifier la pérennité de son modèle opérationnel. Recruter quelques spécialistes sans disposer des données, des logiciels et du soutien nécessaire en matière de fabrication peut donner naissance à une équipe capable de réaliser efficacement des prototypes, mais qui peine à les mettre en œuvre.
Deuxième option : nouer un partenariat avec une entreprise spécialisée dans l'ingénierie de l'IA
Un partenaire spécialisé dans l'ingénierie de l'IA permet d'accéder à une équipe pluridisciplinaire sans que le fabricant ait à mettre en place l'ensemble des capacités nécessaires avant le lancement du premier projet.
Avantages d'un partenariat
Un accès plus rapide à une expertise spécialisée : Une équipe bien rodée peut déjà compter parmi ses membres des ingénieurs de données, des ingénieurs en apprentissage automatique, des développeurs logiciels, des spécialistes de l'Internet des objets et des experts en déploiement.
Réduction de la charge de travail initiale liée au personnel : Vous pouvez commencer par constituer une équipe de projet dédiée plutôt que de mettre en place une structure complète dédiée à l'IA.
Une couverture plus étendue dans le domaine de l'ingénierie : Le bon partenaire est capable d'intégrer l'IA aux applications, aux appareils, aux API, à l'infrastructure cloud, aux environnements en périphérie et aux flux de travail industriels.
Capacité modulable : L'équipe peut s'adapter en fonction de l'étape du projet, de la phase d'analyse et de faisabilité jusqu'au déploiement et à l'assistance.
Réduction des risques liés à la livraison : Un partenaire disposant d'une expérience pertinente est en mesure d'identifier plus tôt les problèmes liés aux données, à l'intégration, à la validation et au déploiement.
Transfert de connaissances : Une mission bien structurée peut permettre au fabricant de disposer d’une documentation, de procédures d’exploitation et d’un personnel interne formé.
Défis potentiels liés à la mise en place de partenariats
Le recours à une prestation externe ne dispense pas de la responsabilité interne. Les fabricants doivent définir la manière dont le partenaire gérera :
- Propriété et accès aux données
- Droits de propriété intellectuelle
- Cybersécurité et gestion des identités
- Propriété de la documentation et du code source
- Explicabilité et validation des modèles
- Assistance et attentes en matière de niveau de service
- Demandes de modification et améliorations futures
- Transfert de savoir-faire et planification de la succession
- Responsabilité relative au suivi du modèle après son lancement
Le critère de sélection le plus important n'est pas de savoir si une entreprise est capable de présenter un modèle impressionnant, mais si elle est capable d'intégrer ce modèle dans un véritable processus de fabrication et d'assurer son support une fois celui-ci déployé.
Développement en interne ou avec un partenaire : quels sont les éléments à comparer ?
Facteur déterminant
Développer en interne
Partenaire en ingénierie de l'IA
Dotation initiale en personnel
Nécessite un recrutement ou une affectation interne
Fait appel à une équipe pluridisciplinaire déjà en place
Début du projet
Le processus pourrait être plus lent pendant la mise en place des rôles et de l'architecture
Souvent plus rapide lorsque le périmètre et les données sont prêts
Propriété à long terme
Propriété interne directe
Peut être défini par le biais de contrats et d'un transfert de connaissances
Compétences spécialisées
Doit être formé ou recruté
Disponible en fonction des capacités du partenaire
Contexte industriel
Un atout si les équipes internes maîtrisent les processus
Cela dépend de l'expérience professionnelle du partenaire
Évolutivité
Cela dépend des embauches et de la charge de travail
Peut s'adapter en fonction de l'étape du projet et des besoins
Maintenance
Responsabilité entièrement interne
Peut être partagé, transféré ou sous-traité
Adéquation stratégique
Un atout pour un centre d'excellence en IA à long terme
Idéal pour les phases d’accélération, les missions spécialisées ou pour combler des lacunes en termes de capacités
Un modèle hybride associe la prise en charge interne des activités à des capacités d'ingénierie externes. Il peut offrir trois avantages clés : une exécution plus rapide, un transfert de connaissances plus efficace et une meilleure adéquation entre la mise en œuvre technique et les priorités opérationnelles.
Par exemple, le fabricant peut être responsable de la feuille de route des cas d'utilisation, des politiques relatives aux données, de la définition des processus et des décisions opérationnelles. Le partenaire peut quant à lui se charger du développement du pipeline de données, du système d’apprentissage automatique, de l’application utilisateur, de la couche d’intégration et de l’architecture de déploiement. Les collaborateurs internes peuvent participer à toutes les étapes du projet et prendre progressivement en charge les responsabilités qui leur sont attribuées.
Une approche hybride concrète pourrait suivre le schéma suivant :
- Définissez le problème opérationnel. Identifiez la décision que le système doit améliorer et la personne chargée de donner suite aux résultats.
- Évaluer l'état de préparation des données. Examiner les sources de données, leur historique, leur qualité, leur étiquetage, leur accès, leur latence et leur propriété.
- Vérifier la faisabilité. Vérifiez si les données disponibles permettent d'obtenir des prévisions, des classifications, des recommandations ou une expérience de recherche pertinentes.
- Mettre en place un parcours de production ciblé. Développez le plus petit système complet possible comprenant les données, le modèle, l'intégration, le flux de travail de l'utilisateur, les outils et la validation.
- Mettre en œuvre en veillant à respecter les contrôles appropriés. Déterminez si le système fonctionne dans le cloud, en périphérie ou via une architecture hybride. Définissez les procédures d'approbation humaine et de restauration.
- Transmettez vos connaissances de manière réfléchie. Architecture du document, flux de données, comportement du modèle, surveillance, processus d'accompagnement et limites connues.
- Ne pas étendre l'application qu'après avoir obtenu des preuves. Étendre la solution à d’autres lignes de production, usines, produits ou cas d’utilisation une fois que la première solution aura démontré sa valeur opérationnelle et ses performances de pointe dans le secteur.
Cette approche permet d'éviter deux erreurs courantes. La première consiste à recruter une équipe coûteuse avant même que l'organisation ne sache quels cas d'utilisation méritent un investissement. La seconde consiste à externaliser l'intégralité du projet sans ancrer en interne la responsabilité du processus et des données.
Dans quels cas un fabricant devrait-il développer son intelligence artificielle en interne ?
Le développement en interne peut s'avérer judicieux lorsque la plupart des conditions suivantes sont réunies :
- L'IA est au cœur de votre produit ou de votre avantage concurrentiel à long terme.
- Vous vous attendez à un flux constant de projets liés à l'IA.
- Vous disposez déjà d'équipes solides dans les domaines du logiciel, des données, de la sécurité et de l'ingénierie.
- Vous pouvez recruter et fidéliser des talents spécialisés.
- Vous pouvez assurer la maintenance des modèles après leur déploiement.
- Vos données et vos systèmes sont suffisamment aboutis pour soutenir un développement continu.
- Vous devez disposer d'un contrôle direct sur l'architecture, la feuille de route et la propriété intellectuelle.
- Vous disposez du temps et du budget nécessaires pour mettre en place cette capacité comme il se doit.
- Vous souhaitez mettre en œuvre l'IA dans tous les domaines du monde des affaires liés à l'industrie manufacturière.
Si l'entreprise ne dispose que d'un seul cas d'utilisation incertain et n'a pas de modèle opérationnel interne dédié à l'IA, la constitution immédiate d'une équipe complète pourrait présenter plus de risques que d'avantages.
Dans quels cas un fabricant devrait-il s'associer à une entreprise spécialisée dans l'ingénierie de l'IA ?
Le partenariat constitue souvent le meilleur point de départ lorsque l'une ou plusieurs des conditions suivantes sont réunies :
- Il faut passer rapidement de l'idée au projet pilote.
- Votre équipe interne ne dispose pas d'expérience en apprentissage automatique, en ingénierie des données, en vision par ordinateur ou en déploiement.
- Le projet nécessite une intégration avec des systèmes IoT, ERP, MES, SCADA, PLM, SAP ou des systèmes existants.
- Vous avez besoin à la fois d'une expertise en fabrication et en génie logiciel.
- Vous testez un cas d'utilisation de l'IA avant de vous engager dans un investissement plus important.
- Vous avez besoin d'une capacité flexible pour un projet ou une phase de livraison bien définis.
- Vous souhaitez réduire la charge liée au recrutement initial et à la mise en place de l'infrastructure.
- Vous avez besoin d'aide pour élaborer une feuille de route et concevoir une architecture de production.
- Vous souhaitez comparer différentes façons de mettre en œuvre l'IA dans divers types d'usines et de processus.
Un partenaire doit renforcer vos capacités internes, et non rendre votre organisation dépendante à long terme de connaissances externes non documentées.
Comment choisir un partenaire spécialisé dans l'ingénierie de l'IA pour le secteur industriel
Évaluez le partenaire selon cinq critères plutôt que de vous limiter à l'examen de son portefeuille de solutions d'apprentissage automatique.
1. Expérience dans les domaines de la fabrication et de l'ingénierie
Vérifiez si l'équipe maîtrise les contraintes de production, les données relatives aux actifs, les processus qualité, les workflows de maintenance, la connectivité industrielle, ainsi que les conséquences des faux positifs ou des faux négatifs. Une expérience dans le domaine des chaînes d'approvisionnement – notamment avec Tecnomatix et d'autres outils de fabrication similaires – peut également s'avérer utile lorsque la planification numérique de la production fait partie de la mission.
2. Capacité de mise en œuvre « full-stack »
Une solution de production peut nécessiter de l'ingénierie des données, le développement de modèles, des services backend, des applications frontend, des API, une infrastructure cloud ou en périphérie, des systèmes embarqués et des opérations d'intégration. Déterminez qui sera responsable de chaque couche et comment les composants interagiront avec d'autres technologies.
3. Données et rigueur dans le déploiement
Demandez au partenaire comment il évalue la qualité des données, gère l'étiquetage, traite les données manquantes, valide les modèles, surveille les dérives et prend en charge le réentraînement. Demandez-lui également dans quels cas il recommande un déploiement dans le cloud, en périphérie ou hybride, en particulier lorsque la connectivité actuelle de l'usine est inégale.
4. Gouvernance et propriété
Précisez les modalités d’accès aux données, la propriété intellectuelle, le code source, la propriété des modèles, la documentation, les tests de sécurité, la vérifiabilité, ainsi que la procédure de résiliation ou de transfert de la mission. Cela revêt une importance particulière lorsque les systèmes traitent des données sensibles ou sont reliés à des contrôles opérationnels.
5. Accompagnement après le déploiement
Un modèle peut perdre de sa pertinence lorsque le matériel, les matériaux, les fournisseurs, les conditions d'exploitation ou la conception des produits évoluent. Demandez qui assure le suivi des performances, analyse les défaillances, met à jour le système et assure le support des utilisateurs après le lancement.
Questions à se poser avant de se lancer dans un projet de fabrication assistée par l'IA
Utilisez ces questions pour vérifier si l'initiative est prête à être mise en œuvre :
- Quelle décision ou quel processus de fabrication précis cherchons-nous à améliorer ?
- À qui incombe la responsabilité des résultats opérationnels ?
- Quelles sont les sources de données existantes, et dans quelle mesure sont-elles fiables ?
- Disposons-nous d'un nombre suffisant d'exemples historiques et de résultats classés ?
- La solution peut-elle s'interfacer avec les systèmes actuels de l'usine et de l'entreprise ?
- Le système nécessite-t-il un déploiement dans le cloud, en périphérie ou hybride ?
- Quel niveau d'approbation humaine est requis ?
- Comment la précision, les faux positifs, le temps de réponse et l'impact opérationnel seront-ils mesurés ?
- Qui assurera la maintenance de la solution lorsque les conditions de production évolueront ?
- Comment seront gérées la cybersécurité, le contrôle d'accès et la gouvernance des données ?
- Que doit démontrer un pilote pour réussir ?
- Quels documents et quelles connaissances doivent rester en la possession du fabricant ?
- Quelles sources de données externes, données de vente et indicateurs de production pourraient améliorer la prise de décision fondée sur les données ?
Le Recommandations du NIST sur la gouvernance de l'information dans le domaine de la fabrication intelligente souligne qu'une IA industrielle digne de confiance repose sur des pratiques en matière de données cohérentes, reproductibles et fiables. La préparation des données doit donc être considérée comme un axe de travail à part entière du projet, et non comme une évidence.
Comment Monarch Innovation peut accompagner les initiatives en matière d'IA dans le secteur industriel
Monarch Innovation associe l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique au développement de logiciels sur mesure, aux systèmes embarqués, à l'Internet des objets (IoT), à l'automatisation industrielle et aux services d'ingénierie. Son compétences en développement embarqué et en Internet des objets (IoT) peut prendre en charge des projets nécessitant de connecter des appareils et des données opérationnelles à des applications cloud, à des outils d'analyse ou à des flux de travail d'IA.
Ce modèle pluridisciplinaire s'avère utile lorsque l'initiative dépasse le cadre d'un modèle autonome. L'IA appliquée à l'industrie peut nécessiter l'intégration de données, la connectivité industrielle, le développement d'applications, une architecture de déploiement, des compétences en ingénierie et un soutien à la production pour garantir des résultats fiables. Elle peut également soutenir des applications émergentes telles que les véhicules autonomes, les technologies domotiques et d'autres systèmes connectés lorsqu'elles recoupent les opérations industrielles.
Monarch Innovation propose également développement de logiciels sur mesure pour les applications industrielles, notamment des solutions liées aux processus de production, à la gestion de la chaîne d'approvisionnement et au contrôle qualité. Le modèle d'intervention le plus adapté dépend du cas d'utilisation, de l'équipe interne, de l'environnement de données et des exigences en matière de prise en charge à long terme.
Choisir la bonne voie pour votre stratégie d'IA dans le secteur manufacturier
Le développement interne de l'IA permet d'en assurer la maîtrise directe et peut déboucher sur une capacité stratégique durable. Cela nécessite toutefois un investissement soutenu dans les ressources humaines, l'infrastructure, la gouvernance, l'intégration et l'exploitation des modèles.
Un partenariat avec une entreprise spécialisée dans l'ingénierie de l'IA peut permettre d'accéder plus rapidement à des compétences spécialisées et d'alléger la charge initiale liée à la constitution d'une équipe complète. Cela nécessite la mise en place d'accords précis concernant la sécurité, la propriété, la documentation, l'assistance et le transfert de connaissances.
Pour de nombreux fabricants, un modèle hybride par étapes offre le meilleur équilibre. Il s'agit de conserver au sein de l'organisation la compréhension des enjeux métier, la maîtrise des processus, la gouvernance des données et les décisions stratégiques. Il convient de faire appel à un partenaire technique pour accélérer l'étude de faisabilité, le développement du système, l'intégration industrielle et le déploiement. Ensuite, il faut transférer ou étendre les responsabilités à mesure que les capacités internes se développent.
Si vous étudiez un cas d'utilisation de l'IA, Contacter Monarch Innovation pour discuter de vos besoins en matière de fabrication, de logiciels, d'Internet des objets (IoT) ou d'ingénierie. Un premier entretien constructif devrait porter sur le problème opérationnel, les données disponibles, les systèmes existants et les résultats que vous souhaitez améliorer.
Foire aux questions
Les fabricants devraient-ils développer eux-mêmes leurs solutions d'IA ou s'associer à une entreprise spécialisée dans l'ingénierie de l'IA ?
Le choix approprié dépend de l'importance stratégique, des compétences internes, de la maturité des données, de la complexité de l'intégration, du calendrier et de la prise en charge à long terme. Optez pour un développement en interne lorsque l'IA constitue un avantage concurrentiel durable et que vous êtes en mesure d'assurer son suivi en continu. Faites appel à un partenaire lorsque vous avez besoin d'une expertise spécialisée ou d'une mise en œuvre plus rapide. Un modèle hybride associe souvent la prise en charge interne à une capacité de mise en œuvre externe.
Quel est le meilleur cas d'utilisation de l'IA pour débuter dans le secteur de l'industrie manufacturière ?
Le meilleur cas d’utilisation initial se caractérise par un responsable opérationnel clairement identifié, des données fiables, un résultat mesurable et un flux de travail permettant aux intervenants d’agir en fonction de ce résultat. La maintenance prédictive, l’inspection visuelle, la recherche de documents, la détection d’anomalies et l’analyse technique constituent d’excellents candidats. Évitez de choisir un cas d’utilisation uniquement parce qu’il est techniquement intéressant ou populaire.
Quelles compétences faut-il posséder pour développer en interne des solutions d'IA destinées au secteur industriel ?
Une équipe de production peut avoir besoin de compétences en ingénierie des données, en apprentissage automatique, en développement logiciel, en infrastructures cloud ou en périphérie, en cybersécurité, en intégration, en gestion de projet, ainsi que d'une expertise dans le domaine de la fabrication. La combinaison exacte dépend du cas d'utilisation. Un système d'inspection par vision artificielle peut nécessiter des compétences différentes de celles requises pour une plateforme de prévision de la demande ou un assistant IA dédié à la documentation technique.
Quelles questions les fabricants devraient-ils poser à un partenaire spécialisé dans l'ingénierie de l'IA ?
Renseignez-vous sur l’expérience en matière de fabrication, les cas d’utilisation similaires, la préparation des données, la validation des modèles, l’intégration industrielle, le déploiement dans le cloud et en périphérie, la cybersécurité, la propriété intellectuelle, la documentation, le transfert de connaissances, la surveillance et l’assistance après le déploiement. Demandez également à qui appartiennent le code source, les modèles, les pipelines de données et les procédures opérationnelles à l’issue de la mission.
Un partenaire spécialisé dans l'IA peut-il travailler avec des systèmes de fabrication existants ?
Un partenaire peut être en mesure d’intégrer l’IA à des systèmes existants via des API, des bases de données, des systèmes d’archivage, des intergiciels, des passerelles périphériques, des échanges de fichiers ou d’autres interfaces approuvées. La faisabilité dépend des systèmes, de la documentation, des contrôles d’accès, de la qualité des données et des exigences en matière de latence. Une phase d’analyse technique doit permettre d’identifier les contraintes d’intégration avant le début du développement.
L'IA industrielle doit-elle nécessairement fonctionner dans le cloud ?
Non. Le modèle de déploiement approprié peut être dans le cloud, en périphérie, sur site ou hybride. L’infrastructure cloud permet de centraliser le traitement des données et la gestion des modèles. Un déploiement en périphérie ou sur site peut s’avérer plus adapté lorsque la latence, la connectivité, la sensibilité des données ou les exigences en matière de contrôle des installations sont des facteurs importants. L’architecture doit s’adapter aux besoins opérationnels.
Comment les fabricants peuvent-ils réduire les risques liés aux projets d'IA ?
Commencez par définir un problème opérationnel précis, évaluez dès le début si les données sont prêtes à être utilisées, établissez des critères de réussite mesurables, impliquez les parties prenantes des équipes d’usine et d’ingénierie, et validez l’ensemble du flux de travail plutôt que le modèle uniquement. Définissez les modalités de supervision humaine, de sécurité, de responsabilité, de suivi et d’assistance avant le déploiement. Développez le projet à plus grande échelle une fois que la première mise en œuvre aura démontré sa valeur opérationnelle.
