Google lance Visual Inspection AI pour réduire défauts et temps d'arrêt

La première plateforme manufacturing-spécifique de Google automatisera les inspections produit pour réduire le coût de l'erreur humaine.

Google vient d'annoncer le lancement de son Visual Inspection AI, une plateforme Google Cloud (GCP) qui aidera les fabricants et entreprises de biens de consommation à réduire les défauts. Les défauts coûtent des milliards de dollars aux fabricants chaque année, représentant 15 % à 20 % du chiffre d'affaires global. De plus, 23 % de tous les coûts d'arrêts de production imprévus résultent de l'erreur humaine. Pourtant, selon McKinsey et le Forum Économique Mondial, l'Industrie 4.0 — l'automatisation des processus de manufacturing — pourrait créer 3,7 billions $ de valeur en 2025.

Comment fonctionne l'IA de Google ?

Comme l'a expliqué Dominik Wee, directrice manufacturing et opérations industrielles de GCP, la solution Visual Inspection de Google abordera deux cas d'usage : détecter les défauts cosmétiques et inspecter l'assemblage produit. « Nous voyons beaucoup plus de demande, et je pense que c'est parce qu'on arrive à un point où l'IA devient vraiment répandue », dit-elle. Maintenant, grâce à la technologie de vision par ordinateur, les responsables de ligne peuvent corriger les défauts avant l'expédition des produits — ce qui améliorera le rendement, augmentera les taux de conformité, et réduira les coûts de retour.

Quelles entreprises seront concurrentes ?

Sans surprise, Amazon est aussi pionnier de la technologie de vision manufacturière. Après tout, c'est maintenant un marché massif. Oxford Economics s'attend à ce que la Chine automatise 12,5 millions d'emplois manufacturiers, et McKinsey & Co. s'attend à ce que les US suivent, automatisant au moins 30 % de ses emplois manufacturiers dans un futur proche.

Pour suivre, Amazon a lancé sa solution Lookout for Vision, qui à bien des égards miroir la version de Google. Elle analyse les images pour les défauts, zoome sur fissures et bosses, et attrape couleurs et formes irrégulières. Plusieurs grandes organisations, comme GE Healthcare, Basler et Dafgards, ont déjà choisi la solution d'Amazon, et l'entreprise s'étendra sans doute davantage dans le domaine.

Pourtant, Google se battra pour sa part de marché. Depuis le lancement de Visual Inspection AI par GCP, Renault, Foxconn et Kyocera se sont inscrits pour ses services. De plus, le track record et l'influence de Google dans l'industrie tech pourrait bien influencer d'anciens partenaires Amazon à suivre. Pour ceux qui veulent des résultats rapides, le nouveau programme de Google est déjà bien lancé. Dit Wee : « Renault surveille déjà les défauts de peinture en temps réel. »

Qu'est-ce qui différencie la solution de Google ?

Contrairement aux plateformes de machine learning génériques, le Visual Inspection AI de GCP est efficace et effectif. Il est capable de construire des modèles avec 300 fois moins d'images étiquetées par des humains — parfois aussi peu que 10. De plus, le machine learning augmentera la précision de la plateforme au fil du temps. Cela aidera les fabricants à optimiser leurs chaînes d'approvisionnement, atténuer les risques qualité, et gérer les stocks produits. « Cela donne basically facilité de déploiement et la tranquillité d'esprit de pouvoir l'exécuter sur le shop floor », explique Wee.

Et il n'y a pas de meilleur moment que le présent. Dans une enquête PricewaterhouseCoopers 2020, les entreprises manufacturières ont rapporté que sur les cinq prochaines années, elles s'attendent à ce que la transformation numérique rende leurs opérations nettement plus efficaces. Dans cela, comme dans de nombreuses initiatives tech récentes, Google entend mener la charge. Comme le dit Wee : « Nous essayons de mettre la capacité de l'IA à grande échelle dans les mains des fabricants. »