IA : avantages, risques et impact industriel

L'Intelligence Artificielle (IA) est l'une des technologies les plus prometteuses pour la croissance actuelle. Selon des données récentes du cabinet de conseil Gartner, les organisations qui ont implémenté l'IA ont augmenté de 4 à 14 % entre 2018 et 2019.

En fait, le même cabinet inclut l'Intelligence Artificielle dans ses tendances technologiques pour l'année 2020. Plus précisément, l'IA axée sur l'amélioration de la sécurité informatique.

L'IA est une technologie clé de l'Industrie 4.0 en raison de tous les avantages qu'elle apporte aux entreprises et tous ceux qui veulent entamer un processus de transformation digitale devraient l'adopter dans leurs processus.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Le concept d'Intelligence Artificielle existe depuis longtemps. En fait, John McCarthy a créé le terme Intelligence Artificielle en 1950 et Alan Turing a déjà commencé à parler de cette réalité cette même année dans un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence ».

Depuis, cette discipline de l'informatique a beaucoup évolué.

Pour le professeur du Massachusetts Institute of Technology Patrick H. Winston, l'IA sont des « algorithmes activés par des contraintes exposés par des représentations qui supportent des modèles en boucle reliant la pensée, la perception et l'action ».

D'autres auteurs, comme le PDG de DataRobot Jeremy Achin, définissent l'intelligence artificielle comme un système informatique utilisé pour que les machines effectuent un travail nécessitant l'intelligence humaine.

Pour la responsable de l'encyclopédie technologique de Tech Target, Margaret Rose, c'est un système qui simule différents processus humains tels que l'apprentissage, le raisonnement et l'auto-correction.

Comme on le voit, les trois définitions de l'IA font référence à des machines ou systèmes informatiques qui pensent. Elles émettent un raisonnement en imitant l'intelligence humaine pour effectuer des tâches que seules les personnes peuvent faire.

Cependant, d'autres sources vont plus loin et définissent l'IA comme un système informatique utilisé pour résoudre des problèmes complexes qui dépassent la capacité du cerveau humain.

En ce sens, l'IA exploite la puissance des machines pour résoudre des problèmes complexes que l'esprit humain ne peut atteindre.

Le président de l'Institut Future Life, Max Tegmark, va dans ce sens et affirme que « puisque tout ce que nous aimons dans notre civilisation est un produit de notre intelligence, amplifier notre intelligence humaine avec l'intelligence artificielle a le potentiel d'aider la civilisation à prospérer comme jamais auparavant ».

Concernant ce sujet, Google Deep Mind et l'Université d'Oxford ont mené une recherche dont les conclusions indiquent que l'IA est capable de déchiffrer des textes grecs anciens endommagés et illisibles. Alors que le taux d'erreur des historiens et épigraphistes est de 57,3 %, le taux d'erreur de l'algorithme responsable de cet exploit est de 30,1 %.

Ces exemples nous montrent comment l'IA dépasse la capacité humaine à résoudre des problèmes complexes. Mais comment fonctionne l'IA ?

Comment fonctionne l'IA ?

L'IA fonctionne via des algorithmes qui agissent à partir de règles de programmation et de son sous-ensemble Machine Learning (ML) et des différentes techniques de ML telles que le Deep Learning (DL).

Machine Learning (ML)

C'est une branche de l'Intelligence Artificielle et l'une des plus courantes, responsable du développement de techniques pour que les algorithmes développés apprennent et s'améliorent avec le temps. Elle implique une grande quantité de code et de formules mathématiques complexes pour permettre aux machines de trouver la solution à un problème donné.

Cet aspect de l'IA est l'un des plus développés à des fins commerciales ou professionnelles actuellement, car il est utilisé pour traiter rapidement de grandes quantités de données et les déposer de manière compréhensible pour les humains.

Un exemple clair est celui des données des usines de production où les éléments connectés alimentent un flux constant de données sur l'état des machines, la production, la fonctionnalité, la température, etc. vers un noyau central.

Cette énorme quantité de données dérivée du processus de production doit être analysée pour atteindre une amélioration continue et une prise de décision appropriée, mais le volume de ces données implique que les humains doivent passer beaucoup de temps (jours) sur l'analyse et la traçabilité.

C'est là que le Machine Learning intervient, permettant d'analyser les données au fur et à mesure qu'elles sont intégrées dans le processus de production et d'identifier des motifs ou des anomalies de fonctionnement plus rapidement et précisément. Ainsi, des avertissements ou alertes peuvent être déclenchés pour la prise de décision.

Cependant, le ML est une catégorie relativement large. Le développement de ces nœuds d'intelligence artificielle a donné naissance à ce qu'on appelle maintenant le Deep Learning (DL).

Deep Learning (DL)

C'est une version encore plus spécifique du Machine Learning (ML) qui fait référence à un ensemble d'algorithmes (ou réseaux de neurones) conçus pour l'apprentissage machine et participant au raisonnement non-linéaire.

Dans cette technique, les algorithmes sont regroupés en réseaux de neurones artificiels destinés à agir comme les réseaux de neurones humains présents dans le cerveau. C'est une technique qui permet d'apprendre en profondeur sans code spécifique pour cela.

Le Deep Learning est fondamental pour effectuer des fonctions bien plus avancées permettant l'analyse d'une large gamme de facteurs simultanément.

Par exemple, le Deep Learning est utilisé pour contextualiser l'information reçue par les capteurs utilisés dans les voitures autonomes : la distance des objets, la vitesse à laquelle ils se déplacent, les prédictions basées sur leurs mouvements, etc. Ils utilisent cette information pour décider comment et quand changer de voie, entre autres choses.

Nous en sommes encore à un stade où le DL est dans une phase très précoce de développement de son plein potentiel. On voit qu'il est de plus en plus utilisé en entreprise en convertissant les données en ensembles beaucoup plus détaillés et scalables.

L'IA dans l'environnement professionnel

L'IA est déjà utilisée dans de nombreuses applications commerciales et de production, incluant l'automatisation, le traitement du langage et l'analyse de données de production.

Cela permet qu'à un niveau général, les entreprises optimisent à la fois leurs processus de fabrication, opérations et améliorent leur efficacité interne.

L'IA fonctionne via différentes règles de programmation informatique qui permettent à une machine de se comporter comme un humain et de résoudre des problèmes.

L'intérêt des entreprises pour implémenter des techniques d'IA dans leurs processus réside dans les avantages qu'elle apporte.

Avantages de l'IA

Différentes voix du secteur technologique défendent les bénéfices de l'Intelligence Artificielle (IA).

Le Product Manager d'Infinia ML, Andy Chan, lors d'un TED Talks avec plus de 40 000 vues sur YouTube, détaille les divers avantages de l'IA au travail.

Kai-Fu Lee, fondateur du fonds de capital-risque Sinovation Ventures et figure majeure de la technologie, décrit également les principaux avantages de l'IA dans une vidéo TED Talks avec plus de 600 000 lectures.

En tenant compte de ces deux experts, ce seraient les principaux avantages de l'IA appliquée au secteur professionnel :

1. Automatise les processus. L'Intelligence Artificielle permet aux robots de développer automatiquement et sans intervention humaine des tâches répétitives, routinières et d'optimisation de processus.

2. Valorise les tâches créatives. L'IA libère les gens des tâches routinières et répétitives et leur permet de consacrer plus de temps aux fonctions créatives.

3. Apporte de la précision. L'application de l'IA est capable de fournir une plus grande précision que les humains, par exemple dans les environnements industriels, les machines peuvent prendre des décisions qui étaient auparavant prises manuellement ou surveillées sans IA.

4. Réduit l'erreur humaine. L'IA réduit les défaillances causées par les limitations humaines. Sur certaines lignes de production, l'IA est utilisée pour détecter, au moyen de capteurs infrarouges, de petites fissures ou défauts dans des pièces indétectables par l'œil humain.

5. Réduit le temps consacré à l'analyse de données. Elle permet l'analyse et l'exploitation des données dérivées de la production en temps réel.

6. Maintenance prédictive. Elle permet d'effectuer une maintenance des équipements industriels basée sur les temps et conditions de fonctionnement, augmentant ainsi leur performance et leur cycle de vie.

7. Amélioration de la prise de décision aux niveaux production et business. En disposant de plus d'informations de manière structurée, elle permet à chaque responsable de prendre des décisions plus rapidement et efficacement.

8. Contrôle et optimisation des processus productifs et lignes de production. Grâce à l'IA, on obtient des processus plus efficaces, sans erreurs, avec un plus grand contrôle sur les lignes de production de l'entreprise.

9. Augmentation de la productivité et de la qualité en production. L'IA n'augmente pas seulement la productivité au niveau machine, elle rend aussi les travailleurs plus productifs et améliore la qualité de leur travail. Avoir plus d'informations leur permet d'avoir une vision plus ciblée de leur travail et de prendre de meilleures décisions.

Risques et obstacles de l'IA

Certaines voix estiment que l'Intelligence Artificielle (IA) comporte des risques. Surtout si le potentiel de l'IA est exploré et pas seulement limité à reproduire des tâches humaines. Des auteurs comme Stephen Hawking ou Bill Gates et différents chercheurs ont exprimé leur inquiétude face à l'IA.

Quant aux obstacles à l'entrée, voici quelques-uns des plus courants dans l'environnement professionnel :

• Disponibilité des données. Souvent, les données sont présentées de manière isolée dans les entreprises ou sont incohérentes et de mauvaise qualité, posant un défi significatif pour les entreprises cherchant à créer de la valeur avec l'IA à grande échelle. Pour surmonter cet obstacle, il sera vital d'élaborer une stratégie claire dès le départ pour que les données IA puissent être extraites de manière organisée et cohérente.

 

• Manque de professionnels qualifiés. Un autre obstacle fréquent au niveau professionnel pour l'adoption de l'IA est la rareté de profils avec compétences et expérience dans ce type d'implémentations. Il est crucial dans ces cas d'avoir des professionnels qui ont déjà travaillé sur des projets de même envergure.

Découvrez les projets développés par l'équipe professionnelle de Nexus Integra

• Coût et temps d'implémentation des projets IA. Le coût d'implémentation, tant en temps qu'au niveau économique, est un facteur très important dans le choix d'exécuter ce type de projet. Les entreprises qui manquent de compétences internes ou ne sont pas familières avec les systèmes IA doivent évaluer l'externalisation tant de l'implémentation que de la maintenance pour obtenir des résultats probants dans leur projet.

En résumé, l'IA est devenue une ressource très importante pour les entreprises car elle leur permet d'être beaucoup plus compétitives et d'obtenir de plus grands bénéfices, surtout dans les environnements de fabrication et de production.

C'est pour toutes ces raisons que ces types de profils professionnels sont de plus en plus demandés dans le secteur industriel, rendant essentiel de disposer de groupes d'experts dans le domaine pour développer des stratégies efficaces de transformation digitale.