Conception générative dans l'industrie : l'IA "créateur" ou l'IA "assistant" ?

On s'interroge sur le rôle de l'IA générative dans les différents processus industriels de conception, fabrication et production.

La course à l’innovation technologique dans les industries ne faiblit pas. Principal point de focus actuellement, l’IA générative porte des promesses pour améliorer aussi bien les processus que les produits ou services. Mais comment aborder sereinement la conception générative avec IA ? Et, surtout, comment réussir la collaboration « robot/humain » ? Éléments d’explication avec Cédric Kalifa, France Country Manager chez PTC.

J’ai souri en voyant une publication sur Instagram qui disait en substance : « Moi, je ne veux pas que l’IA peigne ou écrive à ma place, je veux que l’IA fasse ma lessive et ma vaisselle ! » Je dois avouer que je suis plutôt d’accord avec ce commentaire… En tant que dirigeant d’une entreprise leader dans le logiciel industriel, je suis directement confronté à cette problématique : comment intégrer l’IA dans les processus ? Et, partant, quelle place accorder à cette technologie pour que nos outils aident concrètement nos clients à se développer ?

Autrement dit, l’IA générative doit-elle être « créatrice » ou « en support » ? Aujourd’hui, la tendance est de dire que toute conception générative se conçoit comme une assistance. En effet, un ingénieur imagine une amélioration produit et rédige un prompt pour que l’IA lui propose des idées ou des méthodes d’implémentation. Pourtant, on peut tout à fait imaginer demander à l’IA : « comment améliorer ce produit d’un point de vue écologique ? » Charge ensuite à l’outil de proposer des idées puis à l’ingénieur de les concrétiser… En gros, tout est possible ! Mais qu’est-ce qui est envisageable voire souhaitable ? À mon sens, l’objectif aujourd’hui est de pouvoir utiliser cette ressource technologique pour gagner du temps et augmenter l’impact. Il s’agit de nourrir votre IA propriétaire avec vos données pour utiliser la technologie générative afin d’identifier des axes d’amélioration qui vous correspondent (à vous et votre marché, vos clients, vos fournisseurs…). 

La conception générative n’est pas nouvelle. Dans l’automobile, celle-ci est utilisée pour optimiser les pièces de véhicules dont on cherche à réduire le poids ou améliorer la résistance. Plus le nombre de scénarii envisagés est élevé et plus les paramètres considérés sont nombreux, plus les évolutions produit ont des chances d’être un succès. Et, dans ce cadre, l’IA est capable de challenger l’humain pour aboutir in fine à une solution plus ambitieuse et plus efficiente !

L’intérêt de la conception générative avec IA s’entend comme une collaboration « robot/humain ». Un véritable dialogue entre l’homme et la machine pour créer des composants plus légers, plus résistants, plus propres, … C’est ce dialogue qui est intéressant et c’est ce dialogue que les ingénieurs ou les opérateurs doivent pouvoir engager lorsqu’ils utilisent nos solutions logicielles. Donc, je ne crois pas que le débat se situe sur l’IA « créateur » ou l’IA « assistant » mais bien sur la manière dont chacun organise sa conversation avec l’IA pour atteindre ses objectifs.

 La révolution de l’IA générative ne sera cependant possible que si les industries se posent sérieusement la question de leurs données et de la disponibilité de celles-ci. Pour que l’IA soit réellement efficace, vous devez la nourrir avec vos données et vos façons de faire. Vous devez vous l’approprier pour qu’elles produisent les résultats que vous espérez ! En effet, la qualité des résultats génératifs dépend directement de la qualité des données utilisées pour entraîner les modèles.