Comprendre l'IA de production : enjeux, défis et opportunités
Intégrer l'intelligence artificielle au service de la performance industrielle
Dans un contexte de contraintes de ressources humaines et d'exigences croissantes de performance industrielle, l'intégration de l'IA permet une digitalisation avancée des processus et la mise en place d'une assistance adaptative en temps réel. Elle contribue à optimiser la conformité opérationnelle et soutient l'objectif de zéro défaut.
Comprendre l'IA pour mieux l'intégrer
L'intelligence artificielle devient progressivement un outil opérationnel au service des entreprises industrielles.
Elle repose sur des modèles mathématiques capables d'analyser des données, d'identifier des tendances ou des anomalies et, selon les technologies utilisées, de produire de nouveaux contenus. Son efficacité dépend notamment de la qualité et de la quantité des données disponibles, mais surtout de la bonne définition du besoin auquel elle doit répondre.
Deux approches, deux logiques
01
IA génératives prêtes à l'emploi
ChatGPT, Copilot, Gemini et d'autres solutions permettent de travailler à partir de textes, d'images, de sons ou encore de vidéos.
Leurs atouts :
- des modèles déjà entraînés ;
- une grande polyvalence ;
- une prise en main relativement rapide.
Les points de vigilance :
- la confidentialité des informations ;
- la cybersécurité ;
- la maîtrise des données transmises aux outils.
02
IA spécifiques ou open source
Ces solutions peuvent être entraînées et configurées pour répondre aux besoins propres de l'entreprise, avec un hébergement sur des serveurs internes ou dans un environnement cloud sécurisé.
Leurs atouts :
- une meilleure maîtrise des données ;
- une personnalisation poussée ;
- un niveau de confidentialité adapté aux contraintes de l'entreprise.
Les contraintes :
- des investissements techniques plus importants ;
- la nécessité de disposer de compétences adaptées.
La Computer Vision au service de la production
La Computer Vision, ou vision par ordinateur, permet à une intelligence artificielle d'analyser et d'interpréter des images. Dans un environnement industriel, elle peut notamment être utilisée pour assister les opérateurs, détecter des anomalies ou automatiser certaines opérations de contrôle qualité.
01
Assister les opérateurs
L'intelligence artificielle peut accompagner l'opérateur tout au long d'une opération d'assemblage. L'assistance peut notamment s'adapter :
- à la complexité du produit
- au niveau de qualification de l'opérateur
- aux différentes étapes du processus.
La combinaison de la Computer Vision et de dispositifs d'assistance permet de réduire le risque d'erreur et la charge cognitive de l'opérateur.
02
Automatiser le contrôle qualité
La Computer Vision peut analyser automatiquement des produits ou composants afin d'identifier des anomalies et de fiabiliser les opérations de contrôle.
Elle peut notamment contribuer à :
- détecter précocement les non-conformités
- homogénéiser les contrôles
- renforcer la traçabilité des opérations.
Quelques applications possibles
01. Détection et contrôle
Détecter des taches ou anomalies sur des pièces mécatroniques, identifier des composants manquants sur une carte électronique ou analyser des soudures.
02. Reconnaissance et lecture
Réaliser de la reconnaissance d'objets et lire automatiquement des informations grâce à l'OCR.
03. Assistance et traçabilité
Assister les opérations de maintenance tout en assurant une analyse et une traçabilité en temps réel.
Les bénéfices pour l'entreprise
01
Améliorer la qualité
Détecter automatiquement certaines anomalies et réduire les erreurs humaines.
02
Optimiser les processus
Automatiser certaines opérations de contrôle et faciliter le travail des équipes.
03
Accompagner les opérateurs
Mettre à disposition une assistance adaptée à la tâche réalisée et au niveau d'expérience.
04
Exploiter les données
Transformer les informations collectées pendant la production en données utilisables pour le suivi et l'amélioration continue.
Où déployer l'IA de production ?
Secteurs d'application
01
Manufacture
- Optimisation des processus
- Réduction des déchets
- Efficacité énergétique
02
Industrie Chimique
- Gestion des processus complexes
- Identification des pertes matières et énergie
03
Agroalimentaire
- Réduction des pertes de matières premières
- Optimisation de la transformation
Un triple impact
01
Économique
- Réduction des coûts cachés
- Amélioration de l'efficacité
- Optimisation des ressources
02
Environnemental
- Moins de déchets
- Réduction de l'impact carbone
- Production plus durable
03
Réglementaire
Anticiper les cadres européens relatifs à la gestion des matières critiques.
Soutien de la Région Grand Est
Les Parcours de transformation : le Diagnostic IA
Pour accélérer les transformations des entreprises, la Région Grand Est déploie des Parcours de transformation offrant un accompagnement sur mesure adapté aux défis actuels et donnant accès à une aide régionale. Ils sont déployés sous différents modules, dont le Diagnostic IA.
01
Un outil opérationnel pour les entreprises du Grand Est
Le Diagnostic IA est un outil opérationnel destiné aux entreprises du Grand Est. Il permet notamment :
- d'aider le dirigeant à prendre des décisions éclairées ;
- de cibler l'intégration de briques d'IA dans un ou plusieurs processus internes.
02
Une expertise IA mobilisée
Le Diagnostic IA est déployé par des prestataires experts en intelligence artificielle, référencés par la Région Grand Est.
L'accompagnement s'appuie sur des technologies d'IA matures, avec des solutions éprouvées et adaptées aux besoins de l'entreprise.
03
Des cas d'usage à la feuille de route
Objectif : identifier des cas d'usage concrets et adaptés à chaque entreprise afin de faire émerger des opportunités d'intégration de l'intelligence artificielle.
L'accompagnement aboutit à la définition d'une feuille de route dédiée permettant de structurer les prochaines étapes du projet.
Pour approfondir
Présentation
Guides et outils méthodologiques