Le nouveau et l'ancien monde de la fabrication : IA, conception et innovation

Mon intention initiale pour cette chronique était de discuter d'une expression très en vogue últimement : l'intelligence artificielle (IA). Par toute mesure, l'intérêt pour l'IA croît exponentiellement, tant dans le nombre d'articles qu'on peut lire sur le sujet que, selon Google Trends, dans le nombre de recherches pour ces articles.

Il existe d'autres formes d'IA, comme l'optimisation de conception et de forme, la conception générative et l'analyse prédictive — pour n'en citer que quelques-unes — et on pourrait croire que les travailleurs intelligents devraient se sentir menacés. Certains experts disent que l'intelligence artificielle pourrait bien nous remplacer tous.

Je ne le pense pas. Je pense qu'elle nous aidera grandement, en nous augmentant plutôt qu'en nous remplaçant.

L'IA, c'est « juste » des mathématiques

Pour comprendre pourquoi, considérez que ce que les gens appellent IA n'est que des mathématiques. Oui, vous avez bien entendu : ce sont juste des chiffres combinés à des fonctions et calculs incroyablement complexes. J'ai une certaine expérience dans ce domaine. J'ai bidouillé dans ce secteur plus tôt dans ma carrière, en programmant un réseau de neurones simple, l'une des bases de nombreuses formes d'IA trouvant une acceptation plus large aujourd'hui. Je l'ai fait pour mieux comprendre comment utiliser l'IA en analyse d'image, et j'ai réalisé quelques choses.

La première, c'est que la forme d'IA qui utilise d'énormes quantités de données pour reproduire l'action « humaine » n'est qu'une forme de modélisation statistique et d'analyse de régression — bien qu'une forme incroyablement extrême. Des données, beaucoup, sont nécessaires pour entraîner l'algorithme. Il en va de même, avec des mathématiques différentes, pour l'optimisation ou la conception générative. L'IA, ce sont juste des mathématiques très complexes packagées sous une forme plus facile à utiliser.

Une autre réalisation : combien de temps nous devions attendre pour obtenir une réponse passable il y a 20 ans. Cela contraste fortement avec la facilité avec laquelle des problèmes bien plus difficiles sont résolus aujourd'hui grâce à l'informatique puissante. Des capteurs bon marché et omniprésents fournissent d'immenses jeux de données. Vous n'avez pas non plus à programmer les fonctions d'IA vous-même, comme je l'ai fait. Vous pouvez acheter ou louer des modèles, comme les « deep neural nets ». Watson d'IBM et la Neural Network Toolbox de MathWorks sont deux exemples. Vous fournissez les données et obtenez votre propre solution IA unique. Aujourd'hui, l'IA rend les robots d'atelier plus polyvalents et aide les ingénieurs à concevoir des pièces par optimisation.

Mais les mathématiques, les capteurs et les données restent tous des outils à façonner par les désirs des ingénieurs et des ouvriers. Ils peuvent exécuter des tâches individuelles mieux que les humains, mais lesquelles tâches effectuer et pourquoi restera toujours du ressort des humains. L'intelligence artificielle est vide de but. Ce sera toujours notre travail.

Pas toujours le bon outil

Enfin, les mathématiques sophistiquées comme l'IA sous ses diverses formes ne sont pas toujours le bon outil. C'est là qu'intervient la partie « ancien » du titre de cette chronique. Cela m'a frappé quand je recherchais un article pour le ME de ce mois sur les comparateurs optiques, une technologie de métrologie dont les racines remontent aux années 1920. Bien que la plupart des modèles actuels soient mis à jour avec une électronique numérique rudimentaire, l'idée de base reste la même — projeter l'ombre agrandie d'une pièce sur un grand écran et faire faire la mesure par un humain. On trouve ces machines partout dans la fabrication, avec divers degrés d'amélioration numérique de l'idée de base, jusqu'à la vision machine. Une de mes sources m'a dit que son entreprise avait récemment rénové un modèle de 50 ans.

C'est cette coexistence de technologie futuriste comme l'IA avec l'éprouvé qui est la réalité continue de la fabrication et de l'ingénierie. Peut-être une partie est-elle simple réticence des ingénieurs à adopter pleinement la nouvelle technologie. Comme me l'a dit la même source, il doit parfois insister sur le fait que des technologies plus récentes, même dans les comparateurs optiques, sont disponibles. Néanmoins, des technologies comme les comparateurs optiques, micromètres, pieds à coulisse et les humains qui les utilisent ne seront probablement jamais entièrement remplacés par quelque chose de plus sophistiqué.