Des experts font tomber les barrières de l'IA

Pourquoi n'y a-t-il pas plus de fabricants aux États-Unis qui utilisent des technologies de fabrication intelligentes comme l'IA et l'apprentissage automatique pour réduire les déchets, réaliser une maintenance prédictive et améliorer leurs systèmes d'automatisation ?

Cette question était au centre de "Le rôle de l'IA dans la fabrication", une table ronde parrainée par le CESMII, le Smart Manufacturing Institute. Les panélistes représentaient Procter &Gamble, Raytheon Space and Airborne Systems, Microsoft, UCLA et CESMII.

Les panélistes ont parlé de surmonter les obstacles tels que le "purgatoire pilote", les logiciels dépendant de la plate-forme, les scientifiques des données sans connaissance du domaine de fabrication et l'"anarchie" des données

"Il y a encore beaucoup de battage médiatique autour de cet espace, ce qui n'est pas inhabituel lorsque vous avez le potentiel de perturber toute une industrie", a déclaré le PDG du CESMII, John Dyck, le modérateur de la table ronde. "Mais cela rend encore plus important de comprendre la distinction entre ce qui est encore ambitieux et ce qui est pragmatiquement réalisable."

Ce qui nous ramène à la question de savoir ce qui empêche les fabricants d'adopter plus largement l'IA ?

De nombreuses entreprises déclarent essayer d'intégrer l'IA dans leur entreprise, mais être bloquées dans le « purgatoire pilote », incapables de faire évoluer un petit projet réussi.

Même une entreprise Fortune 500 comme Procter &Gamble admet avoir des problèmes. Encore tôt dans l'adoption de l'IA, l'entreprise a réussi à déployer certains algorithmes d'apprentissage automatique. Mais P&G est bloqué par leur mise à l'échelle.

"Vous réalisez que je n'ai pas d'infrastructure capable de diffuser les données comme je le souhaite", a déclaré Jeff Kent, responsable des plates-formes intelligentes de P&G. "Je n'ai pas de plate-forme qui contextualise bien, et je n'ai pas d'endroit où l'algorithme peut être développé très facilement par des non-experts en science des données. Donc, nous sommes à ce stade où nous avons [quelques] projets pilotes réussis, mais ils restent en quelque sorte dans le contexte de qui les a développés.

"Je pense que nous sortons du purgatoire pilote", a-t-il ajouté, "mais nous n'allons maintenir une adoption évolutive et réaliser toute la promesse de l'industrie 4.0 que lorsque tous ceux-ci seront réunis dans un processus de travail complet et un ensemble complet d'applications auxquelles P&G, nos fournisseurs et nos équipementiers peuvent tous participer. »

Kelly Dodds, directeur de la technologie de fabrication avancée chez Raytheon, a déclaré que l'entrepreneur militaire avait réussi à intégrer l'IA dans des applications robotiques utilisant la vision artificielle.

"La capacité de la vision artificielle à capter ce que vous voulez à chaque fois et à s'améliorer est un effort important", a-t-elle déclaré.

Pour aider à relever le défi de l'adoption de l'IA, Dodds a déclaré que Raytheon promeut des programmes éducatifs en science des données dans un contexte de fabrication.

"Nous avons besoin de scientifiques des données qui ont une expertise dans le domaine", a-t-il déclaré. "Donc, il est important de développer ce vivier de personnes qui ont ce contexte."

En parlant de scientifiques des données, Jonathan Wise, vice-président de la technologie du CESMII, est un développeur de logiciels qui pense que ses collègues codeurs doivent commencer leurs conceptions en gardant à l'esprit la flexibilité de déploiement.

"Nous avons une main-d'œuvre qui a développé l'intelligence dans un API au cours des deux dernières décennies, mais ces fournisseurs de plates-formes n'ont construit aucune couche d'abstraction matérielle (HAL) entre le code et l'API", a-t-il déclaré. "Dans les logiciels informatiques, en revanche, depuis quelques années, nous construisons nos logiciels... à partir de composants, et ces composants sont faiblement couplés dans une architecture particulière et attachés par des interfaces bien définies."

L'antidote aux logiciels dépendants de la plate-forme, a déclaré Wise, consiste à créer des algorithmes indépendants de la plate-forme et construits avec des interfaces d'informations communes.

De plus, les données elles-mêmes doivent être dans un format standardisé, a-t-il déclaré.

Jim Davis, vice-recteur de l'informatique à l'UCLA, a déclaré:«La façon de le faire ... est de réfléchir à la façon dont vous échangez des données, les partagez, les regroupez, les combinez, travaillez avec elles de manière collective. Donc, il y a une stratégie à l'échelle de l'industrie."

Avec la pandémie et le changement climatique qui perturbent les chaînes d'approvisionnement, la réduction des déchets et l'utilisation efficace des ressources peuvent être l'un des avantages essentiels de l'adoption de l'IA, a déclaré Walid Ali, expert en IA dans la fabrication chez Microsoft.

"Avec les processus industriels représentant près de la moitié de la consommation d'énergie de notre espèce humaine et un cinquième des émissions mondiales de gaz à effet de serre, c'est la chose éthique à faire, ainsi que la bonne décision commerciale avec certaines économies qui nous poussent à collaborer sur des réseaux fermés. -les boucles de ressources et le cycle de vie des produits, de la post-production à la consommation », a-t-il déclaré.

"C'est une période d'opportunités sans précédent qui nous permet de faire ce qu'il faut d'un point de vue technologique avec l'IA et la fabrication intelligente, ainsi que pour les opportunités de durabilité dans l'environnement dans lequel nous vivons."