• Commencer
  • L'intelligence artificielle est une technologie clé à fort potentiel

Unser Lesetipp

Contributions actuelles

L'intelligence artificielle est une technologie clé à fort potentiel

Durée de lecture: 5 Minutes 19.04.2022 Actualités & Tendances

Ce que font les algorithmes aujourd'hui et comment ils apportent de la structure dans le fouillis des options.

Il ne se passe pratiquement pas un jour sans qu'un article ne paraisse sur une nouvelle application utilisant l'intelligence artificielle (IA). Mais plus il y a de solutions sur le marché, plus il devient difficile de s'y retrouver et de sélectionner les approches prometteuses. Nous vous montrons comment une simple grille de lecture peut vous aider à gagner en clarté.

L'IA est depuis toujours un vaste domaine et les conceptions de ce que signifie « intelligent » ne pourraient pas être plus différentes. Tandis que certains célèbrent déjà l'interprétation correcte de notes manuscrites, d'autres la rejettent avec un doux sourire. Après tout, il n'y aurait pas encore de système capable d'égaler les capacités intellectuelles des humains. Qui a raison?

Les deux parties. Car de tels systèmes, appelés "IA forte", n'existent en effet pas encore. Les applications que nous voyons aujourd'hui sont toutes des manifestations de ce que l'on appelle l' « IA faible ». Ce qui les caractérise : Elles sont conçues et optimisées pour un scénario d'application très spécifique. Mais il existe désormais une quantité presque incalculable de ces solutions spécifiques à un cas - et de nouvelles s'y ajoutent sans cesse.

Si vous recherchez des cas d'utilisation possibles et utiles pour votre entreprise, vous serez rapidement débordé. Une grille de trois catégories vous aidera à vous y retrouver. Car la réponse à la question « Que doit ou peut faire une IA pour nous » est : juger, tirer des conclusions ou agir.

Évaluer : Décrire ce qu'il en est

Les algorithmes sont désormais capables de reconnaître et de reproduire très précisément un état de fait ou une situation sur la base de données. L'interprétation des factures entrantes en vue de leur comptabilisation ultérieure en est un exemple typique. La détection d'anomalies dans de grandes quantités de données issues de la production relève également de ce domaine. Les méthodes d'apprentissage automatique vous permettent d'évaluer beaucoup plus tôt si l’état des machines s'approche de valeurs critiques - et donc de prendre des mesures correctives à temps.

Les méthodes de reconnaissance d'images en font également partie. Si l'ordinateur se charge de l'inspection visuelle des composants, cela soulage la charge de travail des spécialistes et en même temps met l’accent sur la qualité : vous ne montez pas de pièces défectueuses et les produits défectueux ne sont pas mis en vente.

Conclusion : reconnaître ce qui va arriver

L'analyse approfondie des données est également de plus en plus souvent effectuée par des algorithmes. Leur utilisation dans des modèles de prédiction ou de recommandation va désormais bien au-delà de la maintenance prédictive classique. Avec l'aide d'une IA, il est tout à fait possible de prévoir les chiffres de vente et de mieux gérer l'achat de matériaux de longue durée et ceux sensibles aux prix ; un gros plus en période de difficultés des chaînes d'approvisionnement. Dans le domaine de la qualité de la production, beaucoup de choses sont également déjà possibles. Ainsi, une IA peut évaluer un grand nombre de données de capteurs quasiment en temps réel et les relier aux résultats du contrôle qualité. Cela permet non seulement de détecter plus rapidement les défauts des produits et de limiter le gaspillage. Vous recevez de précieuses recommandations pour les paramètres de fonctionnement des installations et des machines.

Des expériences pratiques ont déjà été réalisées avec des applications basées sur l'IA pour l'optimisation des stocks ou une gestion intelligente des connaissances pour le service après-vente. Les entreprises mettent alors rapidement et facilement à la disposition de leurs collaborateurs des connaissances contextuelles pertinentes. Les techniciens ont ainsi accès 24 heures sur 24 à des informations importantes et peuvent ainsi effectuer et traiter plus rapidement les réparations et les travaux de maintenance.

Agir : Faire le nécessaire

A un troisième niveau, les systèmes intelligents interagissent avec leur environnement, apprennent de leurs actions réussies et peuvent en déduire ce qui doit être fait à l'avenir pour atteindre l'objectif fixé. Le célèbre cas d'AlphaGo entre dans cette catégorie. Ce programme auto-apprenant a fait les gros titres en 2016 lorsqu'il a battu pour la première fois des champions humains au jeu de société chinois Go. Aujourd'hui, il existe de plus en plus de domaines d'application dans le quotidien des entreprises : par exemple, lorsque les bras robotisés apprennent à saisir des objets jusqu'alors inconnus sans les endommager ou les faire tomber. Des cas d'utilisation plus répandus de cette catégorie sont en outre la conduite autonome et les chatbots, qui ne sont pas toujours appréciés de tous.

Dans le domaine du développement ERP, les choses bougent également beaucoup dans le domaine de la commande vocale et des assistants intelligents. Mais ce n'est qu'une première étape : dans les années à venir, les systèmes ERP seront de plus en plus enrichis par des technologies d'IA, que ce soit directement ou par le biais de l'intégration avec les plateformes correspondantes. L'IA sera de plus en plus ancrée dans les processus clés, jusqu'à des processus entièrement automatisés. Les experts de l'association professionnelle Bitkom sont unanimes : l'intelligence artificielle est une technologie clé à fort potentiel disruptif pour tous les secteurs économiques. Les entreprises ont donc tout intérêt à y acquérir de l'expérience le plus tôt possible.

You want this really cool thing to download.

Download The Thing!

placeholder_200x200