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L’IA générative désigne les systèmes d’intelligence artificielle conçus pour créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique, en apprenant des modèles à partir de données existantes. Dans le secteur manufacturier, cela inclut la capacité à concevoir de nouveaux produits et à créer des données synthétiques, telles que des images, des vidéos ou du texte réalistes, pour soutenir l’innovation industrielle et l’apprentissage de l’IA. L’utilisation de grands modèles de langages (LLM) et du traitement automatique du langage (TALN) permet à ces systèmes d’analyser de vastes volumes de données, en s’appuyant sur des algorithmes avancés et des algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer la précision des prédictions et l’efficacité opérationnelle, simuler différents scénarios et générer des solutions innovantes pouvant impacter un large éventail de processus de fabrication.

Les LLMs

Les LLMS sont un type de modèle d’intelligence artificielle générative entraînés sur un volume important – parfois appelé corpus – de données textuelles. Capables de comprendre et de générer du texte de type humain, ils sont utilisés dans un large éventail d’applications, notamment le traitement du langage naturel, la traduction automatique et la génération de texte.

Dans le secteur manufacturier, les solutions d’IA générative doivent s’appuyer sur des LLM propriétaires, adaptés à leurs besoins et pré-entraînés, associés à une sécurité et des autorisations robustes. Les LLM industriels utilisent des données opérationnelles, des données de formation et de gestion des effectifs, des données sur les travailleurs connectés et l’ingénierie, ainsi que des informations provenant des systèmes d’entreprise. Ils peuvent également améliorer la recherche documentaire en trouvant, en extrayant et en synthétisant efficacement des informations issues de manuels techniques, de rapports et de dossiers opérationnels.

Le NLP ( Natural Language Processing)

Le NLP est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et les humains utilisant le langage naturel. Il implique le développement d’algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de répondre au langage humain de manière pertinente et utile.

Pour l’IA générative, le NLP est une technologie clé qui permet aux assistants de comprendre et de générer du texte de type humain, offrant ainsi des expériences conversationnelles fluides et une aide précieuse aux travailleurs de première ligne, aux ingénieurs et aux managers dans les environnements industriels et manufacturiers.

Le NLP permet à l’IA de traiter et d’interpréter les entrées en langage naturel, lui permettant ainsi d’engager des interactions de type humain, de comprendre les requêtes des utilisateurs et de fournir des réponses pertinentes et précises. Ceci est essentiel pour les tâches courantes de fabrication telles que l’assistance en temps réel, la révision de la documentation, la maintenance prédictive et le contrôle qualité.

En combinant de grands modèles linguistiques et le NLP, l’IA générative peut produire un texte cohérent et contextuellement pertinent pour des tâches telles que la rédaction, la synthèse, la traduction et la conversation, imitant ainsi la maîtrise du langage humain. La NLP permet également des expériences d’apprentissage interactives, permettant aux employés de s’engager dans le contenu de la formation, de recevoir un retour immédiat et de clarifier leurs doutes en temps réel.

Les avantages d’adopter l’IA générative dans le domaine manufacturier

Optimisation et prévision opérationnelles/de production : La technologie GenAI optimise considérablement les processus de fabrication grâce à une surveillance et une analyse en temps réel, une détection rapide des problèmes et une assistance personnalisée pour optimiser l’efficacité des opérateurs. Grâce à l’optimisation des processus et à l’amélioration de l’efficacité grâce à l’analyse et à l’automatisation des données en temps réel, les fabricants peuvent rationaliser leurs opérations, réduire les temps d’arrêt et améliorer leur productivité. De plus, les assistants IA permettent aux fabricants d’explorer plusieurs stratégies de contrôle au sein de leurs processus, identifiant ainsi les goulots d’étranglement et les points de défaillance potentiels.

Résolution proactive des problèmes :

Les outils génératifs basés sur l’IA assurent une surveillance et une analyse des risques en temps réel des opérations de fabrication, permettant ainsi d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes afin d’optimiser la production et l’efficacité. Ils peuvent détecter les événements au fur et à mesure qu’ils se produisent, fournissant des informations et des recommandations précieuses pour aider les opérateurs et les ingénieurs à identifier et à résoudre rapidement les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent. L’analyse prédictive et l’amélioration du contrôle qualité contribuent à réduire le gaspillage et à soutenir l’amélioration continue des processus de fabrication.

Réduire les temps d’arrêt imprévus :

Les solutions d’IA générative peuvent analyser de vastes ensembles de données pour anticiper les besoins de maintenance des équipements avant l’apparition de problèmes, permettant ainsi aux fabricants de planifier la maintenance de manière proactive et de minimiser les interruptions imprévues. L’IA générative peut également optimiser les plannings de maintenance et de livraison afin de réduire davantage les temps d’arrêt et d’améliorer la fiabilité de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet non seulement de réduire les temps d’arrêt, mais aussi de contribuer à la résilience opérationnelle globale des équipements critiques.

Support personnalisé et accompagnement sur le terrain :

Les outils d’IA générative peuvent être adaptés à différents rôles au sein de l’usine de fabrication, offrant une assistance personnalisée aux opérateurs, ingénieurs et managers. Ils peuvent fournir une assistance personnalisée et des analyses proactives pour comprendre les événements passés, les situations actuelles et les événements futurs potentiels, permettant ainsi aux employés d’effectuer leurs tâches plus efficacement et de prendre des décisions plus éclairées. Les solutions et applications GenAI impliquant la mise en œuvre de l’IA générative fournissent des paramètres optimisés aux opérateurs et contribuent à une gestion plus efficace des stocks.

Ces avantages démontrent l’impact significatif de l’IA générative sur les activités de fabrication de première ligne, améliorant l’efficacité opérationnelle globale, ajustant les processus si nécessaire et favorisant l’excellence opérationnelle.

Les risques liés à l’utilisation de l’IA générative dans l’industrie manufacturière

L’IA générative dans l’industrie manufacturière présente plusieurs risques, notamment la sécurité des données, les préoccupations en matière de propriété intellectuelle et les biais potentiels des modèles d’IA. La dépendance à de vastes volumes de données augmente le risque de violations de données et de cyberattaques, exposant potentiellement des informations sensibles. Des problèmes de propriété intellectuelle peuvent survenir si des conceptions ou des processus générés par l’IA enfreignent par inadvertance des brevets existants ou des technologies propriétaires. De plus, les biais dans les données d’entraînement peuvent conduire à des résultats sous-optimaux ou injustes, affectant la qualité et l’équité des décisions prises par l’IA. Il existe également un risque de dépendance excessive à l’IA, susceptible de réduire la surveillance humaine et d’entraîner des erreurs si les modèles d’IA font des prédictions erronées ou génèrent des conceptions défectueuses. Garantir une validation, une transparence et une intervention humaine adéquates est crucial pour atténuer ces risques.

L’utilisation de tout outil d’IA générative dans l’industrie manufacturière nécessite une prise en compte attentive des risques éthiques, de confidentialité des données et de sécurité, ainsi que des impacts potentiels sur l’emploi.

Notre accompagnement

NextCog accompagne les fabricants afin d’analyser de vastes volumes de données provenant de sources diverses, notamment des données machines, des données de capteurs et des données historiques, afin d’identifier des tendances et de prendre des décisions prédictives basées sur les données. Nous vous aidons à mettre en place une plateforme avancée afin de fournir des informations en temps réel sur les processus de production, vous permettant de réagir rapidement aux variations de la demande, aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement ou aux anomalies opérationnelles. NextCog peut aussi vous conseiller sur l’intègration d’algorithmes sophistiqués pour la prévision de la demande, la gestion des stocks et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, aidant ainsi les entreprises à minimiser leur impact environnemental et à maximiser leur efficacité opérationnelle.

De plus, NextCog relie les données opérationnelles, les données de formation et de gestion des effectifs, les données d’ingénierie et les connaissances/informations provenant de divers systèmes d’entreprise disparates afin de responsabiliser les travailleurs de première ligne, de rationaliser les flux de travail et d’améliorer les performances de production.

En intégrant NextCog à leurs opérations, les fabricants peuvent accroître leur productivité, réduire les temps d’arrêt imprévus et réaliser d’importantes économies. Le contrôle qualité basé sur l’IA de la plateforme garantit une meilleure qualité des produits, tandis que ses capacités d’automatisation du service client améliorent la réactivité et la satisfaction. NextCog permet ainsi aux entreprises manufacturières de garder une longueur d’avance sur la concurrence, de s’adapter aux évolutions du secteur et de s’assurer un avantage concurrentiel durable sur le marché mondial.