Le rôle de l'IA industrielle en 2022

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Sanjay Jhawar, co-fondateur et directeur de la stratégie chez RealWear, discute du rôle que l'IA industrielle jouera dans les opérations de l'entreprise en 2022

Le rôle de l'IA industrielle en 2022

L'année à venir verra l'IA industrielle continuer à aider les fabricants à générer de la valeur à partir de leurs opérations.

Le terme intelligence artificielle (IA) a été popularisé par des entreprises telles que Google et Amazone et dessine souvent des connotations de robots, d'assistance en langage naturel ou de voitures autonomes. Bien que tous ces exemples soient des exemples populaires des cas d'utilisation les plus intéressants de l'IA, la technologie souvent invisible commence déjà à avoir un impact sur la vie quotidienne. Dans le monde industriel, l'IA est une technologie pour laquelle nous trouvons de plus en plus d'utilisations et qui sera au centre des préoccupations des entreprises en 2022.

Pour les applications industrielles, l'IA combine la science des données avec l'apprentissage automatique et l'expertise du domaine pour exécuter une grande variété de fonctions critiques qui peuvent aller de la surveillance des infrastructures essentielles à la garantie que les machines continuent de fonctionner de manière aussi optimale que possible. Pour tirer pleinement parti des avantages de l'IA, les entreprises industrielles doivent s'efforcer de comprendre quels processus peuvent le plus bénéficier de l'IA et se concentrer sur un ensemble très spécifique d'efficacités opérationnelles potentielles, de gains de qualité et d'améliorations de la sécurité. Les entreprises doivent également identifier et surmonter tous les défis qui empêchent le déploiement de l'IA, la qualité des données et l'accessibilité des données, par exemple. Il est également essentiel que les employés soient informés de la valeur et des limites de l'IA, afin qu'ils puissent apprendre à faire confiance et à adopter la technologie en fonction de ses mérites.

En 2022, attendez-vous à ce que les cas d'utilisation de l'IA soient plus pragmatiques et moins prosaïques que ceux caractérisés dans les films. Les cas d'utilisation, comme reconnaître si les boulons d'une roue dans une usine automobile sont correctement positionnés, sont un processus opérationnel important qui utilise la vision par ordinateur pilotée par l'IA. L'IA commencera également à apparaître dans les applications que les gens utilisent déjà - le marquage de photos en est un exemple. Avec la technologie actuelle d'aujourd'hui, nous avons la capacité de prendre des photos claires et éclatantes à des fins d'audit ; cependant, ceux-ci ne sont pas utiles à moins d'être étiquetés pour la découverte et la recherche. Aujourd'hui, si un problème de pièces est identifié sur la photo, l'utilisateur peut ajouter manuellement une étiquette à l'image. Au cours des douze prochains mois, l'IA sur l'appareil lui-même commencera à analyser les photos en toute sécurité pour nous, en reconnaissant les objets à l'intérieur sur la base d'images similaires précédemment étiquetées manuellement et en les étiquetant automatiquement en temps réel.

De notre propre expérience, réalité assistée qui permet aux techniciens portant des casques spéciaux de partager des informations en temps réel avec leurs employés et partenaires hybrides devient de plus en plus courant dans le monde industriel. Allons maintenant un peu plus loin. En surveillant ce que font les utilisateurs les plus experts et les plus rapides, le logiciel basé sur l'IA peut guider intelligemment un travailleur de première ligne novice à travers les procédures de fabrication, d'inspection, de service ou d'audit de routine - avec peu ou pas d'intervention humaine. Cela deviendra de plus en plus courant en 2022, où les travailleurs travaillant dans des environnements difficiles ou dangereux auront accès à des logiciels basés sur l'IA.

Il est important de reconnaître cependant que l'IA industrielle n'annulera pas le besoin d'expertise humaine, du moins dans un avenir prévisible. Les ordinateurs peuvent surveiller automatiquement les capteurs IoT dans une centrale électrique, mais en fin de compte, un humain dans la boucle doit comprendre les données nécessaires pour s'assurer que les systèmes d'IA en place sont optimaux. L'IA peut aider à hiérarchiser les alarmes suffisamment importantes pour nécessiter une escalade immédiate vers un technicien expérimenté, ou indiquer un problème de maintenance sous-jacent.

Bien que nous n'ayons pas tous besoin d'obtenir un doctorat en IA, il est important que le personnel des opérations et les chefs d'entreprise acquièrent une plus grande connaissance des outils et des techniques d'IA et de leur applicabilité aux problèmes industriels. Les publics industriels généraux - y compris le secteur d'activité (LOB) et l'informatique - doivent comprendre comment l'appliquer dans leurs propres entreprises. Pour stimuler l'adoption, il est important de parler de cas d'utilisation et d'outils standardisés pour créer une expérience d'IA dont tout le monde dans l'informatique et dans le LOB peut profiter. Surveillez cet espace pour 2022 et au-delà.

Sanjay Jhawar

Écrit par Sanjay Jhawar, co-fondateur et directeur de la stratégie chez RealWear

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