Décupler le potentiel de l'automatisation avec l'intelligence artificielle

Ces dernières années, le grand public a pu constater le pouvoir transformatif de l'intelligence artificielle (IA). Les entreprises manufacturières pourraient, elles-aussi, en tirer pleinement parti.

Ces dernières années, le grand public a pu constater le pouvoir transformatif de l’intelligence artificielle (IA), avec des bénéfices immédiats si elle est employée à bon escient. Les entreprises manufacturières pourraient, elles-aussi, en tirer parti. En effet, de plus en plus d'applications industrielles s'appuient sur désormais l'IA, que ce soit pour la production, l'intralogistique ou encore le contrôle de la qualité.

Grâce à l'amélioration continue des algorithmes et à la diminution des coûts de mise en œuvre, elle trouve de plus en plus sa place dans les processus de production et les domaines connexes, permettant ainsi aux entreprises de gagner encore en efficacité et en précision. L’IA pourrait en outre les aider répondre à leurs objectifs en matière d’efficacité énergétique, tout en maintenant des performances élevées. Encore faut-il disposer des ressources matérielles et logicielles adéquates pour collecter, traiter et interpréter les données.

Les capacités d’apprentissage de l’IA au service de l’industrie

Comme pour le processus d'apprentissage d'un jeune enfant, les machines intelligentes apprennent quels sont les objets présents sur une image et comment les distinguer les uns des autres. Ainsi, l'algorithme d'apprentissage d'un modèle d'IA reçoit un grand nombre d'images représentant les objets à reconnaître ultérieurement. À partir de ces dernières, il apprend à distinguer correctement la pièce à analyser de l'arrière-plan et des autres objets. Le modèle est ensuite créé à partir de ces reconnaissances et utilisé dans l'application d'exécution de l'IA.

Pour qu'elle apprenne à reconnaître des objets, une machine a besoin d'un grand nombre d'images sous différents angles, sur différents arrière-plans et dans différentes conditions de luminosité, dans différentes positions, couleurs et détails. Une fois cette étape franchie, elle sera à même de les distinguer sans erreur et ainsi accélérer considérablement le processus de reconnaissance.

Vers une optimisation des applications industrielles

Une grande variété de cas d’usage, intégrant des systèmes de vision, peuvent dès lors bénéficier des avantages de l'intégration profonde de l’intelligence artificielle. Par exemple, une solution d’emballage robotisée nécessite traditionnellement jusqu’à trois contrôleurs et un PC industriels. L’ensemble de ces systèmes - devant être paramétrés et programmés - requiert divers outils provenant souvent de différents fabricants.

Désormais, en intégrant l’IA dans cette opération, on peut n’avoir recours qu’à un seul système. Le processus comprendra l'entraînement du modèle, la sélection de la caméra et du matériel de contrôle appropriés ainsi que la configuration du pipeline de vision qui est utilisé pour interagir avec la caméra, et un module d'IA. Ce dernier devra être suffisamment performant pour permettre à l’entreprise de tirer rapidement le meilleur parti de l’intelligence artificielle.

Des modules d’IA pour en faciliter l’intégration

Et pour cause, pour une exploitation efficace et simplifiée de l’intelligence artificielle au sein de ses opérations, il faut disposer des bons outils, à même de l’orchestrer avec les systèmes existants. C’est pourquoi des modules accélérateurs d'inférence compacts peuvent être directement connectés aux contrôleurs.

Pour une intégration souple et un haut niveau de personnalisation, certains d’entre eux disposent d’une architecture ouverte, répondant aux besoins exigeants des applications industrielles modernes. De tels modules permettent, de ce fait, d'exécuter des tâches d'IA directement à partir du code PLC et de fournir un support robuste pour une grande variété d’applications, dont la vision.

La capacité d’analyse de données en temps réel, pour un traitement et une réponse immédiats - déterminants pour les opérations sensibles au facteur temps - constitue également un critère primordial dans la sélection de son module d’IA. Bien évidemment, il faut veiller à ce que l’outil corresponde aux normes de protection les plus élevées, respectant ainsi la souveraineté et la sécurité des données.

En impliquant des technologies d'IA comme la reconnaissance et le suivi d'objets en temps réel, les applications industrielles gagneront grandement en efficacité. La programmation et le fonctionnement au quotidien des systèmes automatisés seront plus que jamais simplifiés, tout en réduisant le temps nécessaire à la formation des actuels et futurs opérateurs. Les fabricants de solutions industrielles l’ont bien compris : ils proposent aujourd’hui des équipements facilement déployables pour permettre aux entreprises de tirer rapidement tous les bénéfices de l’intelligence artificielle au sein de leurs opérations.