L'intelligence artificielle dans l'informatique a ouvert la voie à des processus nouveaux et plus intelligents, permettant des analyses prédictives plus précises, des systèmes autonomes et bien plus encore. Récemment, une IA plus avancée – l’IA générative – qui exploite des algorithmes d’apprentissage automatique a fait son apparition, ouvrant de nouvelles portes à des capacités encore plus intelligentes qu’auparavant.
L'IA générative, développée en partie à partir de réseaux contradictoires génératifs (GAN), est un type d'IA qui consiste à entraîner deux réseaux de neurones à travailler ensemble pour générer de nouvelles données. Au cours de l’année écoulée, l’IA générative a connu une popularité croissante avec l’avènement des chatbots basés sur l’IA, tels que ChatGPT.
Dans le secteur manufacturier, l’IA générative devient également de plus en plus importante dans les solutions de fabrication intelligente, aux côtés d’autres technologies avancées telles que les jumeaux numériques, la réalité augmentée et virtuelle et les outils de l’Internet des objets industriel (IIoT). Avec son potentiel d'optimisation des processus de fabrication, d'amélioration de la conception des produits et d'amélioration de l'efficacité globale de l'industrie manufacturière, il n'est pas surprenant que la valeur marchande globale de l'IA générative dans le secteur passe de 225 millions US$ en 2022 à 6 963,45 millions US$ d'ici 2032.
Mais ce n’est pas la seule technologie avancée qui fait des vagues dans l’industrie. L’utilisation du métaverse industriel – une représentation virtuelle du monde physique – devient de plus en plus courante à mesure que de plus en plus de fabricants se transforment numériquement, permettant l’intégration de systèmes numériques et physiques. Ensemble, l’IA générative et le métaverse industriel révolutionnent l’industrie manufacturière en permettant une plus grande efficacité, flexibilité et innovation.
Le potentiel de l’IA générative dans le secteur manufacturier
L'IA générative est un outil puissant pour les fabricants car elle permet de créer de nouvelles conceptions, processus et produits qui seraient difficiles, voire impossibles, à réaliser avec les méthodes traditionnelles. En utilisant l’IA générative, les fabricants peuvent atteindre des niveaux plus élevés d’optimisation des processus, de réduction des déchets et d’amélioration globale de la qualité. De plus, l’IA générative peut aider les fabricants à identifier de nouvelles opportunités d’innovation et de croissance.
Étude de cas sur l'IA générative : industrie aéronautique
L'IA générative est déjà appliquée et testée dans l'industrie aéronautique pour améliorer les communications et améliorer l'expérience du service client, en plus de la mettre en œuvre pour améliorer la gestion des stocks. De plus, les avionneurs peuvent exploiter l’IA générative pour fabriquer des pièces d’avion, en optimisant le processus de conception et de prototypage à l’aide de l’automatisation basée sur l’IA et des jumeaux numériques.
D’autres mesures sont prises dans le secteur de l’aviation en vue d’une utilisation plus avancée de l’IA – l’Agence de la sécurité aérienne de l’Union européenne (AESA) a publié son rapport. Feuille de route de l'IA 2.0 plus tôt en mai, décrivant un plan détaillé pour intégrer l’IA dans l’industrie.
Étude de cas IA générative : industrie automobile
Un autre exemple d’IA générative en action est logiciel de conception générative dans l'industrie automobile. Les constructeurs ont commencé à utiliser ce logiciel basé sur l’IA pour créer une large gamme de conceptions de systèmes automobiles nouvelles et complexes grâce au grand nombre de données et de simulations qu’il peut produire.
L'IA générative donne également aux constructeurs automobiles la possibilité d'analyser plus en profondeur les données des machines et des capteurs des véhicules pour des prévisions de maintenance prédictive très précises. Cette analyse utilisant des données historiques permet d'identifier les problèmes beaucoup plus tôt, permettant ainsi aux fabricants de prendre des mesures proactives pour prévenir et résoudre les problèmes afin d'obtenir une plus grande efficacité et moins de gaspillage.
Comment l’IA générative peut améliorer le métaverse industriel
Bien que l’IA générative ait un énorme potentiel dans le parcours de transformation numérique de l’industrie manufacturière, ce n’est pas la seule solution numérique avancée qui fait avancer le secteur. L’essor du métaverse manufacturier a également conduit à une plus grande optimisation des processus qu’auparavant, grâce à la possibilité de créer des mondes virtuels grâce à l’aide de jumeaux numériques.
L'utilisation de jumeaux numériques dans le secteur manufacturier a aidé les fabricants à gagner en flexibilité, car ils peuvent simuler les processus opérationnels, les entrées des machines et l'automatisation dans une version virtuellement répliquée des systèmes du monde réel. En combinant la puissance de l’IA générative avec le métaverse industriel, les fabricants peuvent atteindre des niveaux plus élevés d’efficacité, d’agilité et d’innovation.
Par exemple, les jumeaux numériques créés à l’aide de l’IA générative peuvent être plus précis, analyser davantage de données en temps réel et améliorer la consommation d'énergie par rapport aux algorithmes traditionnels d’IA et d’apprentissage automatique. 15e rapport annuel sur les tendances technologiques de Deloitte déclare également que l’IA générative – lorsqu’elle est associée à la nouvelle informatique spatiale et au métaverse industriel – sera un nouveau « catalyseur de croissance » qui permettra aux fabricants non seulement d’atteindre de nouvelles avancées au sein de leur industrie, mais également des capacités élevées.
Défis potentiels liés à l’utilisation de l’IA générative dans le métaverse industriel
Les avantages potentiels de l’utilisation de l’IA générative dans le métaverse industriel sont nombreux. Cependant, les fabricants doivent également prendre en compte certains défis lorsqu’ils utilisent de tels outils et solutions avancés basés sur l’IA.
Les processus d’IA peuvent être éprouvants pour les organisations qui ne sont pas correctement équipées pour exécuter de telles fonctions gourmandes en ressources en raison de la grande quantité de données requises. Compte tenu de l’exigence des algorithmes d’IA générative, les fabricants doivent savoir comment équilibrer leurs ressources afin que l’infrastructure existante puisse répondre aux demandes opérationnelles quotidiennes au sein de l’organisation.
En outre, l’utilisation de l’IA générative comporte quatre autres risques généraux. Comme indiqué dans Le manuel de gestion des risques de PwC pour l'IA, il s'agit des risques liés aux données, des risques de modèle et de biais, des risques d'invite ou de saisie et des risques liés aux utilisateurs.
Les fabricants doivent être au courant de ces risques et de la manière de les gérer. Il s’agit notamment de développer les bonnes stratégies de gouvernance de l’IA, de garantir que les données ne sont pas corrompues, d’empêcher l’utilisation de données influencées par les erreurs des utilisateurs, et bien plus encore.
Préparer votre organisation à l'IA générative
L’IA générative a un impact significatif sur la fabrication intelligente et le métaverse industriel. À mesure que l’Industrie 4.0 progresse, ces technologies de fabrication intelligente plus récentes et plus avancées peuvent rapprocher les fabricants de leurs objectifs de transformation numérique afin d’atteindre une efficacité et une flexibilité accrues tout en réduisant les coûts, les déchets et les temps d’arrêt.
Cependant, les dirigeants du secteur manufacturier doivent comprendre qu’ils ne peuvent pas améliorer leurs opérations s’ils ne peuvent pas identifier les domaines à aborder. Avec l'aide d'outils d'analyse comparative neutres et de cadres d'évaluation de la maturité comme le Indice de préparation de l’industrie intelligente (SIRI), ils peuvent s’attendre à de vastes améliorations organisationnelles pour faire passer leurs opérations au niveau supérieur.
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