Tirer les leçons du passé
Les enseignements issus de l’automatisation constituent une feuille de route pour réussir le déploiement de l’IA.
La mise en œuvre des technologies d’automatisation a présenté des défis et des opportunités comparables à ceux auxquels les entreprises sont confrontées aujourd’hui avec l’adoption de l’IA. Malgré certaines difficultés initiales, l’automatisation a finalement généré des gains tangibles sur des objectifs très proches de ceux désormais assignés à l’IA, notamment en matière d’innovation, d’efficacité opérationnelle et d’exploitation des données.
À la lumière de cette expérience, ingénieurs et dirigeants s’accordent sur le fait que les facteurs ayant permis une adoption réussie de l’automatisation constituent également une base solide pour l’IA, notamment :
1. Définir une vision claire et partagée du RSI.
2. Mettre en place des programmes pilotes afin de démontrer la valeur des nouveaux concepts avant leur déploiement à grande échelle.
3. Former les collaborateurs pour maximiser l’impact de chaque
initiative.
En appliquant ces principes, les entreprises pourraient tirer un profit encore plus important de leurs initiatives en IA. Deux tiers des ingénieurs, soit 66 %, et 58 % des dirigeants estiment que l’IA a le potentiel de générer des bénéfices plus larges encore que ceux issus de l’automatisation.
Analyse TE
À mesure que la production industrielle devient plus rapide et plus complexe, une leçon clé issue de l’automatisation traditionnelle s’impose : les systèmes qui créent une réelle valeur sont ceux qui ne se contentent pas d’inspecter, mais qui mesurent, décident et s’ajustent en continu, en temps réel. Ce principe de boucle fermée, établi de longue date dans l'automatisation, influence désormais directement la manière dont nous concevons les systèmes de vision intégrant l’IA. Plutôt que de s’appuyer sur des contrôles réactifs, la vision par IA favorise une surveillance en cours de processus, capable de détecter immédiatement des anomalies telles que des broches mal alignées ou d’autres dérives, et d’ajuster de manière proactive les paramètres machine afin de prévenir les défauts. De la même manière que les équipements automatisés reposent sur des consignes paramétrées avec précision et des modules standardisés, la vision par IA s’appuie sur des modèles robustes et réutilisables ainsi que sur des seuils maîtrisés, afin de stabiliser la qualité et de faciliter un déploiement rapide à l’échelle des lignes de production. Pour pérenniser cette transformation, des interfaces intuitives et un effort continu de montée en compétences permettent aux responsables de ligne et aux ingénieurs de former, d’affiner et de déployer des modèles de vision avec le même niveau de maîtrise et de confiance que celui appliqué aux systèmes d’automatisation.
Jim Tobojka
Vice-président principal
Opérations mondiales