Industrie 4.0 : l'IA Générative réinvente la chaîne de valeur manufacturière

Selon Satya Nadella, PDG de Microsoft, la recherche assistée par l'IA est " la plus grande avancée pour l'entreprise depuis le développement du cloud il y a 15 ans ".

Selon Satya Nadella, PDG de Microsoft, la recherche assistée par l'IA est " la plus grande avancée pour l'entreprise depuis le développement du cloud il y a 15 ans ". Mais comment cette nouvelle technologie fait-elle des vagues dans le secteur manufacturier ?

L'un des problèmes les plus courants rencontrés par les entreprises, en particulier celles qui travaillent dans des environnements de grande taille, est la localisation et l'accès à leurs données. Une enquête conjointe menée par Sinequa et CMSWire en 2022 a révélé qu'un tiers des employés ne parviennent pas à trouver les informations qu'ils recherchent dans leur espace de travail.

Face à des pressions externes croissantes, comme la réduction des délais de commercialisation et les menaces de perturbation de la chaîne d’approvisionnement, les dirigeants ont besoin que leurs équipes fonctionnent efficacement et ne peuvent plus se permettre de mettre en œuvre des processus et des technologies inefficaces. C’est là que les innovations en matière d’IA prennent le devant de la scène.

Quels sont les problèmes courants auxquels sont confrontés les fabricants ?

Pour les fabricants, il est particulièrement important de connecter les utilisateurs aux données pertinentes. La plupart des grandes entreprises manufacturières disposent de plusieurs systèmes de gestion du cycle de vie des produits (PLM) de fournisseurs leaders comme Dassault Systèmes, PTC ou Siemens qui catégorisent et organisent les informations relatives à la conception de leurs produits. La fonction de recherche dans bon nombre de ces applications se limite à une recherche en texte intégral avec une utilisation limitée des ontologies et de la sémantique, de sorte qu'il y a peu de possibilités de découvrir des données que les utilisateurs ne recherchent pas explicitement, mais qui peuvent être liées à leur requête.

Si l'on ajoute à cela le fait qu'une grande partie des informations sur les produits se trouve en dehors des environnements PLM, par exemple dans des applications collaboratives, des systèmes de fichiers partagés, d'autres systèmes d'entreprise tels que le CRM ou l'ERP, ou d'autres référentiels, la tâche de localisation du contenu pertinent devient encore plus difficile. Cela signifie que les utilisateurs doivent franchir des obstacles supplémentaires pour passer d'une application d'entreprise à une autre, ce qui peut être une source de frustration pour les employés et, en fin de compte, avoir un impact négatif sur la productivité.

Le problème ne se limite pas aux employés frustrés, mais constitue également un obstacle à l'efficacité opérationnelle et aux délais de commercialisation. Dans le secteur manufacturier, cela peut avoir un effet domino déclenchant :

Des cycles de développement de produits plus longs : les retards dans l'accès aux données et informations critiques entravent la capacité de votre équipe à progresser dans le développement de produits, ce qui entraîne des délais peu fiables.
Des problèmes de qualité : vous risquez de rencontrer des problèmes de qualité si votre équipe n'a pas accès aux recherches et informations antérieures. Cela pourrait se traduire par des coûts financiers pour votre entreprise.

Une augmentation du temps de résolution : si le temps passé à rechercher des informations augmente, le temps nécessaire pour obtenir les bonnes réponses à vos questions augmente également. Cela peut avoir un impact sur le délai de traitement, la satisfaction client et la qualité du produit.

De plus, lorsqu’ils sont combinés, ces obstacles et difficultés d’accès sont susceptibles de nuire au produit final et à la réputation de votre entreprise et pourraient avoir un impact négatif sur la satisfaction des clients.

Comment l’IA est-elle déployée pour avoir un impact ?

Pour surmonter ces problèmes, les leaders de l’industrie manufacturière recherchent des innovations en matière d’intelligence artificielle pour combler le fossé. La recherche basée sur l’IA est un élément clé pour les DSI, les responsables informatiques, ainsi que les vice-présidents de l’ingénierie et les vice-présidents des succès client pour mettre en œuvre une stratégie de continuité numérique réussie. Ces continuités numériques ou digital thread permettent de créer un flux continu d’informations sur les produits, de la conception à la fabrication et au support. Grâce aux technologies disponibles aujourd’hui, la continuité numérique cognitive couvre l’ensemble du cycle de vie du produit au sein d’une entreprise et s’étend vers l’extérieur, aux fournisseurs, aux clients, ainsi qu’aux produits et aux personnes sur le terrain.

Au cours de l’année écoulée, l’IA générative est devenue un élément clé de la technologie sur le lieu de travail. Cependant, outre ses avantages, elle s’accompagne d’une série de problèmes. La confidentialité des données, les hallucinations et le manque de visibilité sur les sources de données ne sont que quelques-unes des limitations que les entreprises craignent de voir affecter leurs résultats.

Cependant, c’est là que la recherche basée sur l’IA, comme la recherche neuronale, ouvre la voie. Les modèles de recherche neuronale sont conçus pour utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les données de l’entreprise et générer des résultats précis aux questions. Cela peut donner aux utilisateurs des réponses spécifiques en utilisant les données de leur entreprise, réduisant ainsi le temps d’analyse et permettant à tous les employés d’accomplir leur travail efficacement.

En outre, certains dirigeants utilisent des outils qui combinent la recherche neuronale avec les avantages de l’IA générative. Ces modèles alimentent les résultats précis générés par la recherche neuronale dans un Large language model (LLM) pour produire des résumés automatisés des résultats. Cela permet aux équipes d’ingénierie d’obtenir des réponses rapides et précises sur les pièces et les produits avec lesquels elles travaillent à partir de toutes les sources d’informations possibles et, en fin de compte, de rationaliser les flux de travail et d’améliorer la collaboration entre les services. Grâce à l’utilisation du RAG (Retrieval Augmented Generation), cela peut être fait sans divulguer aucune information confidentielle de l’entreprise à l’extérieur de l’organisation tout en bénéficiant de la puissance du modèle LLM.

De la même manière, les équipes de maintenance et d’assistance peuvent également utiliser le RAG pour trouver des réponses pertinentes dans de grands documents techniques lorsqu’elles testent des procédures. Au lieu d’être chargées de lire toutes les réponses potentielles, de scanner chaque document individuellement et de les combiner manuellement dans un seul rapport, ces outils peuvent aider les utilisateurs à créer des résumés basés sur des données précises et traçables propres à leur entreprise. Cela constitue un avantage considérable pour les entreprises qui cherchent à utiliser des technologies d’IA génératives tout en évitant les pièges associés en matière de précision et d’hallucination.

Le chemin pour accélérer l'innovation

Il est essentiel que le secteur manufacturier reconnaisse ces problèmes courants et prenne des mesures proactives pour les résoudre. Les technologies avancées, telles que la recherche neuronale combinée à l’IA générative, offrent des solutions prometteuses pour combler le fossé entre les silos d’information, permettant aux fabricants de prendre des décisions plus éclairées, d’améliorer la collaboration et d’optimiser leurs opérations.

En connectant le digital thread, les dirigeants peuvent :

Améliorer leur productivité grâce à un accès sécurisé en temps réel aux données critiques et à la logistique

Exploiter les connaissances « perdues » et mettre à profit les recherches antérieures quelle que soit la source et le format tout en respectant la sécurité.

Réduire la redondance en localisant et en ré-utilisant des contenus encore inconnus qui se trouvent dans des bases de données.
Favoriser une innovation plus rapide et une meilleure collaboration entre les services pour les utilisateurs internes et externes.

En investissant dans les bonnes innovations, les fabricants peuvent rationaliser leurs processus, réduire les coûts, améliorer la qualité des produits et, en fin de compte, rester compétitifs sur un marché dynamique.