3 avancées qui vont changer l’avenir de l’intelligence artificielle dans la fabrication

Par Peter Dorfman
- 29 Mai 2018 - 8 min De Lecture
avenir de l intelligence artificielle

Les usines d’aujourd’hui évoquent des ruches futuristes automatisées, où les robots industriels imitent le mouvement des ouvriers et, semble-t-il, leurs intentions.

Les robots d’aujourd’hui travaillent non seulement plus rapidement et de manière plus fiable que les humains, mais réalisent également des tâches bien au-delà des capacités humaines, comme la diffusion d’un traitement médical de façon très ciblée. Mais beaucoup d’entre eux sont plus stupides qu’ils n’en ont l’air : leur dextérité n’est supérieure à la nôtre que pour un nombre limité de tâches. De nombreux robots sont trop dangereux pour qu’on les laisse travailler à proximité des humains et il faut littéralement les mettre en cage ou les contrôler de manière à protéger le personnel qui travaille avec eux.

À mesure que la technologie évolue, que les coûts baissent et que les fabricants découvrent des applications où les algorithmes de l’intelligence artificielle permettent de prendre des décisions complexes, cette dernière trouve sa niche dans la fabrication. Au fur et à mesure que son emploi se répand, son avenir dans le secteur manufacturier se réalise déjà sur les marchés émergents. L’IA présente des capacités sensorielles améliorées et, hors des ateliers, nous prédit ce qui sera nécessaire et quand.

human supervised robotic printing

1. L’avènement de l’intelligence artificielle sur les nouveaux marchés

Dans le secteur industriel, les investissements de capitaux sont élevés et les marges de profit, souvent minces. Ces conditions sont à l’origine de nombreuses délocalisations vers des pays où les bas salaires et où les coûts de main-d’œuvre très faibles ne justifient pas l’investissement de capitaux dans l’intelligence artificielle et l’automatisation qu’elle permet. Toutefois, l’amélioration des conditions de vie et des salaires dans des régions comme l’Inde l’a rendue plus intéressante. D’ailleurs, la Chine a déjà investi beaucoup dans son utilisation dans les secteurs de la fabrication et du commerce électronique.

Les ouvriers américains accusaient l’automatisation de les mettre au chômage. La même chose se produit maintenant dans les usines chinoises. Bien qu’à court terme, nombre d’ouvriers soient remplacés par des robots, la finalité est de les reformer pour qu’ils puissent effectuer des tâches plus délicates dans les domaines de la conception, de la programmation ou de la maintenance. Le véritable moteur du changement, cependant, sera l’emploi de l’intelligence artificielle, qui non seulement automatise certaines tâches, mais permet aussi de réaliser des procédures complètement nouvelles, comme la configuration personnalisée de produits selon les exigences individuelles des clients.

2. Plus le robot est élaboré, moins il est dangereux

L’intelligence artificielle trouve ses racines dans les travaux des années 1950, mais n’a suscité un grand intérêt qu’avec l’élaboration d’algorithmes d’apprentissage automatique qui, lorsqu’on les lâchait sur un corpus de données, permettaient d’identifier des tendances, sans programmation préalable délibérée. « Sans les algorithmes flexibles, les ordinateurs sont incapables de faire autre chose que ce qu’on leur dit », explique Michael Mendelson, développeur de programmes à l’Institut de l’apprentissage profond du groupe NVIDIA Corporation, un fournisseur américain de microprocesseurs. « De nombreuses tâches, en particulier celles qui font intervenir la perception, ne peuvent pas être traduites en instructions fonctionnant avec des règles. Dans le contexte de la fabrication, certaines des applications les plus intéressantes dans l’immédiat impliquent la perception ». Cela rendrait les robots d’usine plus compétents et plus capables d’interagir avec les humains et de leur obéir.

the future of human-robot collaboration

La vision artificielle est l’une de ces applications. Concevoir des caméras beaucoup plus sensibles que l’œil humain était la partie la plus facile. Ce que l’intelligence artificielle leur apporte est la capacité à donner du sens aux images, ce qui se révèle de plus en plus utile. Landing.ai, une start-up lancée par Andrew Ng, un vétéran de la Silicon Valley, étudie les problèmes des procédures de fabrication comme l’analyse précise de la qualité. La société a développé des outils de vision artificielle qui détectent les défauts microscopiques de produits tels que les circuits imprimés, à des résolutions bien au-delà de la vision humaine, au moyen d’un algorithme d’apprentissage automatique qui s’est exercé sur un volume d’échantillons remarquablement faible.

Ceci a constitué un défi à petite échelle. D’autres problèmes se posent à plus grande échelle : comment un robot peut-il apprendre à détecter ce qui se passe autour de lui et éviter de gêner les manœuvres ou de mettre des personnes en danger. Cette question se pose aussi pour les véhicules autonomes, qu’on devrait bientôt voir sur nos routes. Dans les usines, les chariots élévateurs intelligents et autonomes ont sans doute leur place pour transporter les matériaux et les produits finis.

Les robots ne se déplacent généralement pas, mais ils risquent tout de même de percuter des objets ou des personnes qui traversent leur zone de travail. En cas d’obstruction potentielle, les capteurs de mouvement ou la vision artificielle peuvent obliger les robots à cesser leur activité. Toutefois, le marché en expansion concerne les robots vraiment collaboratifs ou « cobots », qui peuvent travailler de manière productive au côté d’êtres humains. Grâce à l’intelligence artificielle, ils comprennent les instructions humaines, même si on leur en donne de nouvelles, que leur programmation initiale n’avait pas prévue. Pour cela, machines et humains ont besoin d’un langage commun, qui pourrait bien finir par être la parole. Ce modèle a déjà été testé à l’Université de Rochester et au MIT.

« Cela fait des milliers d’années que les êtres humains s’expliquent les choses oralement, tandis que l’écriture est une invention beaucoup plus récente, et souvent plus maladroite, rappelle Michael Mendelson. Parler aux robots nous permet de leur transmettre des concepts qu’il nous serait plus difficile de signifier avec du texte. »

future of artificial intelligence includes smart products

3. L’intelligence artificielle au service de la chaîne logistique

Il est clair que grâce à l’intelligence artificielle, les robots sont plus compétents et interagissent mieux avec les humains. Mais elle aura aussi un rôle à jouer dans d’autres domaines que la robotique, comme les chaînes logistiques par exemple : grâce aux algorithmes, on peut surveiller l’évolution de la demande pour un produit donné, sur une période donnée, dans une région donnée et pour une catégorie socio-économique donnée, tout en tenant compte des cycles macroéconomiques, du contexte politique et même des conditions météorologiques. La production peut répondre à la demande du marché, et à son tour orienter l’approvisionnement en matières premières, la main d’œuvre, les financements, les stocks, l’entretien des installations et la consommation d’énergie.

L’intelligence artificielle joue également un rôle croissant dans la prévision de l’entretien de l’équipement, où via des capteurs, elle surveille l’état et le fonctionnement de l’outillage des usines, apprend à prédire les pannes et les dysfonctionnements, et prend ou recommande des mesures préventives. « Dans d’autres domaines, c’est déjà chose aisée », observe Som Shahapurkar, directeur de l’apprentissage automatique chez FICO, une entreprise qui commercialise l’intelligence artificielle depuis plus de 40 ans. « Son application s’est étendue à plusieurs champs, comme les systèmes sophistiqués de courriel automatique à la clientèle des concessionnaires automobiles ou la prédiction des défaillances de “serveurs lames” dans les installations de Facebook ou de Google. »

Une grande partie des données proviendra des capteurs intégrés dans l’équipement de traitement, non seulement dans les ateliers, mais également dans les installations des fournisseurs. Elles serviront à faire l’inventaire continu des pièces détachées ou d’autres intrants et à surveiller la qualité des produits dans les points de vente.

artificial intelligence on the factory floor

En fait, l’intelligence artificielle peut fournir des indices aux fabricants qui, avant de lancer leur production, souhaitent prévoir quelle sera l’ampleur de la demande. En 2010, le professeur d’informatique Johan Bollen et ses collègues de l’Université de l’Indiana ont démontré que les algorithmes pouvaient lire et interpréter l’évolution de l’opinion sur les flux de Twitter, avec suffisamment de précision pour prédire celle de la bourse. Il pense que des analyses similaires pourraient être utilisées pour prévoir la demande de produits ou même de marques spécifiques, d’autant plus que dorénavant, les consommateurs échangent quotidiennement leur opinion avec les assistants personnels intelligents de Google ou d’Amazon. Une grande partie du travail récent de Johan Bollen a porté sur l’influence des réseaux sociaux sur les opinions politiques, mais il a également étudié le comportement des consommateurs.

Pourtant, les partisans de l’intelligence artificielle affirment que la technologie n’est qu’une forme évoluée d’automatisation, un résultat inéluctable de la quatrième révolution industrielle. Elle peut être efficace pour faire des choses, les améliorer et les rendre moins chères. Mais quand il s’agit de répondre à un changement inattendu des goûts et des exigences, de fabriquer un produit ou au contraire, de ne pas le fabriquer, rien ne remplace le génie humain.

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