L’intelligence artificielle, un incontournable pour les industriels ?

L’équipe de Cross Data à eu la chance de participer à un événement sur la thématique : « l’intelligence artificielle, un incontournable pour les industriels ? » Cette journée a été organisé par l’Agence Régionale des Pays de la Loire dans le cadre de ses activités « Territoires d’Innovation ». Elle fut rythmée par des ateliers et des conférences. Revenons ensemble sur cette journée pour vous faire profiter de ce que nous y avons découvert et apprécié. 

Quel était le programme? 

Dans un premier temps, nous sommes revenus avec Vincent Leblond, Scientific Experts & Sales chez EdgeMind sur la notion d’IA. En effet, son but est d’imiter le cerveau humain tout en y incluant des processus de réflexion intellectuellement impossible pour l’Homme. Par exemple, dans un jeu comme Dota 2, l’humain est incapable de réfléchir à toutes les options stratégiques lors de la partie. Or, c’est ce qu’on demande à l’IA de faire. En terme de giga, un cerveau humain à une capacité limitée de 1go à l’inverse de l’IA qui a une capacité illimitée. Un robot peut donc stocker autant d’information que nécessaire afin d’avoir toutes les clés stratégiques pour agir. 

 

A cette réflexion est venue s’ajouter la question des données nécessaires pour un projet d’IA réussi. Pour Monsieur Leblond, certes la data est essentielle dans la programmation d’une IA mais certains acteurs de cette technologie se cachent derrière ce manque de data pour justifier un manque de résultat. Il insiste sur le fait que même sans une grosse base de donnée l’IA est accessible. C’est ce que fait Cross Data pour ses clients sur la prospection commerciale. 

 

De ce fait, QUID de l’IA moderne dans tout ce processus d’industrialisation du futur ? Les ateliers sont une première piste de réponse à cette interrogation. Il est donc venu le temps pour les membres de Cross Data, Pierre, Jean-Charles et Jane de se séparer afin de pouvoir assister aux plus d’ateliers possible proposés lors de la journée. 

J’irais où tu iras : Humains et robots dans le même espace

L’atelier nommée « robotique » a été animé par Vincent Frémont qui est enseignant chercheur au département automatique productique informatique de la LS2N et Assia Aguedach, ingénieur robotique chez Proxinnov. 

 

En plus d’être une chanson de Céline Dion, c’est l’un des défis de la diffusion de la robotique en entreprise et sa coexistence avec des humains dans un lieu partagé qu’il soit dans une usine ou sur la route. 

 

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Pour Assia Aguedach, l’industrie se voit évoluer avec deux types de robots : les robots collaboratifs et les robots coopératifs. Le premier a été créé dans le but de travailler ensemble, l’humain et le robot sont donc sur une même mission au sein d’un espace de travail commu, non délimité par des barrières par exemple. Une des limites de ce partage est la vitesse réduite d’un cobot par rapport à un robot seul sur une espace. En effet, une trop grande vitesse d’exécution du robot fait peser des risque plus importants sur l’opérateur. De même, les outils de coupe ne sont pas autorisé sur ce type de robot. Le système coopératif détermine une tâche à chacun de manière successive sur le même espace de travail et permet de réaliser d’autres tâches de manière plus rapide mais exige que l’opérateur sorte de la zone et remette en place des sécurités. 

 

En plein boum actuellement, les voitures autonomes s’invitent au débat par la voix de Vincent Frémont. En effet, nos intervenant pensent que les routes de demains seront à partager avec ces nouvelles voitures. Certaines d’entre elles y sont déjà. Notamment la Waymo de Google qui a déjà sillonnée 13 millions de kilomètres aux Etats-Unis. Selon les dernières études, 1 accident se déclarait tous les 160 millions de kilomètres. Aujourd’hui, les waymo n’ont donc pas encore parcouru assez de kilomètres pour rassurer de leur fiabilité. De plus, la voiture autonome est très difficile à modéliser en environnement urbain, en effet, comme pour les cobots, le comportement inattendu des piétons et des cyclistes ne permet pas aux voitures de prédire et réagir assez efficacement. 

 

Pour conclure, les intervenants nous citent des solutions d’IA et de robotique essentiels pour les années à venir : 

  • L’arrivée de système de robotique à préhenseurs souples s’adaptant au lieu de travail et aux objets fragiles (comme des œufs par exemple) 
  •  La détection de la dénaturation de paramètres initiaux du robot de manière automatique, lui permettant de se corriger seul et de réduire la maintenance

 

J’ai l’impression que les données et l’IA sont liées

Leader mondial dans l’impression et notamment sur les technologies de ruban de transfert thermique, Armor développe un plan ambitieux d’intégration des données et de l’IA au cœur de ses usines. 

 

Dans l’atelier nommé « qualité, contrôle et IA », Tony Connradt, Industrial Digital Systems Manager chez Armor et  Anthony Mouraud, Responsable projets numériques et IA chez CEA TECH Pays de la Loire sont revenus sur les fondamentaux et les innovations qu’ils mettent en place dans leurs projets. 

 

Selon Tony Connradt “ une culture de l’IA doit être précédée d’une culture des données dans l’entreprise.” Il est aujourd’hui plus facile de récupérer de nombreuses données de manière structurées dans le usines.  Pour les utiliser à bon escient il faut avant tout les traiter correctement. Cependant la facilité de création de points de données peut entraîner un nombre trop important à gérer par une équipe de data scientists. Ainsi, l’IA va pouvoir renforcer l’aide à la décision. Ainsi à terme, Armor souhaite que les solutions déployées l’aident à corréler les process chimiques et la consommation d’énergie. 

 

Dans les innovations d’usage qu’Armor souhaite mettre en place au quotidien, l’équipe envisage d’intégrer des chatbots. C’est à dire une application qui simule une conversation avec un humain. Celui-ci est souvent utilisé à des fins plutôt commerciales dans un optique de service après vente. L’utilisation de chatbot va se mettre en place dans les usines dans une optique de gagner en temps et en productivité. En effet, il remplace l’usage des manuels et l’appel à la maintenance. Evidemment, celui-ci doit toujours être alimenté en information afin de pouvoir répondre au mieux aux employés faisant face à un problème. Il est donc fondamental de cultiver la récolte de données et de les stocker en toute sécurité. Le leader mondial veut donc aider à améliorer son usage de l’IA dans sa prise de décision. Selon Tony Connradt cela peut passer par un retour de l’IA symbolique appelée aussi GOFAI (Good Old Fashion AI). Cette IA est fondée sur la réalisation d’un raisonnement logique. Des symboles formels permettent donc d’effectuer des représentations et des manipulations de connaissance. Ces opérations vont donc servir pour répondre à des questions de logique formelle pour résoudre des problèmes associant des règles connues. S’appuyant sur des équipes métiers et ayant moins de connaissance techniques en algorithme et sur les données issues du système, cet usage nous montre que les clefs résident dans la data et les humains. 

La curiosité n’est pas toujours un vilain défaut

L’équipe Cross Data n’a pas pu assister aux ateliers sur l’optimisation de process et la maintenance prédictive. Ce n’est pas pour autant que ces problématiques ne nous questionnent pas. 

 

Entre deux cafés et un petit four, nous avons ainsi demandé à d’autres participants ce qu’il fallait retenir de ces ateliers. La maintenance prédictive se développe dans certaines entreprises comme SPIE (représentée par Stéphane Regner, chef de service maintenance aéronautique) . Malgré tout, les employés ne sont pas convaincus de son intérêt. En effet, ils pensent que s’il y a un problème c’est l’usure normal de la machine et qu’il faut tout simplement changer la pièce défaillante. Les ROI de cette maintenance n’ont pas encore été chiffrés par SPIE. Aujourd’hui il n’est pas encore possible, preuve à l’appui de convaincre les plus réfractaires. Pour ce qui est de l’optimisation des process elle commence à s’implanter doucement mais surement dans les industries via les chatbot, la maintenance prédictive… via l’IA tout simplement. 

 

L’équipe de Cross Data est satisfaite d’avoir pu assister à cette conférence. Elle a pu y rencontrer les acteurs clés de sa région dans le domaine de l’IA au service de l’industrie, débattre sur les sujets de demain et partager avec vous cette expérience. Nous continuerons à partager avec vous ce type d’événement tout au long de l’année 2019 pour encore plus d’IA, plus de Data et plus d’échanges. 

 

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Basé à Angers, Cross Data est un spécialiste de l’intelligence artificielle pour l’efficacité commerciale. L’objectif de Cross Data est d’aider les entreprises à atteindre les prospects les plus rentables pour son équipe. 

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