L'intelligence artificielle en informatique a ouvert la voie à des processus nouveaux et plus intelligents, permettant des analyses prédictives plus précises, des systèmes autonomes, et bien plus encore. Récemment, une IA plus avancée – l'IA générative – exploitant des algorithmes d'apprentissage automatique a fait son apparition, ouvrant la voie à des capacités encore plus intelligentes.
IA générative, développée en partie à partir de réseaux antagonistes génératifs (GAN), est un type d'IA qui consiste à entraîner deux réseaux neuronaux à collaborer pour générer de nouvelles données. Au cours de l'année écoulée, l'IA générative a connu une popularité fulgurante avec l'avènement des chatbots basés sur l'IA, tels que ChatGPT.
Dans le secteur manufacturier, l'IA générative prend également une place croissante dans les solutions de fabrication intelligente, aux côtés d'autres technologies avancées comme les jumeaux numériques, la réalité augmentée et virtuelle, et les outils de l'Internet industriel des objets (IIoT). Grâce à son potentiel d'optimisation des processus de fabrication, d'amélioration de la conception des produits et d'amélioration de l'efficacité globale du secteur manufacturier, il n'est pas surprenant que la valeur marchande globale de l'IA générative dans ce secteur devrait passer de 1,2 % à 1,5 %. De 1 TP5T225 millions US en 2022 à 1 TP5T6 963,45 millions US d'ici 2032.
Mais ce n'est pas la seule technologie de pointe qui fait des vagues dans l'industrie. L'utilisation du métavers industriel – une représentation virtuelle du monde physique – se généralise à mesure que de plus en plus d'industriels se transforment numériquement, permettant l'intégration de systèmes numériques et physiques. Ensemble, l'IA générative et le métavers industriel révolutionnent l'industrie manufacturière en favorisant une efficacité, une flexibilité et une innovation accrues.
Le potentiel de l'IA générative dans le secteur manufacturier
L'IA générative est un outil puissant pour les fabricants, car elle permet de créer de nouveaux designs, procédés et produits, difficiles, voire impossibles, à réaliser avec les méthodes traditionnelles. Grâce à elle, les fabricants peuvent optimiser leurs processus, réduire les déchets et améliorer la qualité globale. De plus, elle peut les aider à identifier de nouvelles opportunités d'innovation et de croissance.
Étude de cas d'IA générative : industrie aéronautique
L'IA générative est déjà appliquée et testée dans l'industrie aéronautique pour améliorer les communications et améliorer l'expérience client, en plus de la mettre en œuvre pour améliorer la gestion des stocks. De plus, les avionneurs peuvent exploiter l'IA générative pour la fabrication de pièces d'avion, optimisant ainsi le processus de conception et de prototypage grâce à l'automatisation et aux jumeaux numériques.
De nouvelles mesures sont prises dans le secteur de l'aviation en vue d'une utilisation plus avancée de l'IA. L'Agence européenne de la sécurité aérienne (AESA) a publié son Feuille de route de l'IA 2.0 plus tôt en mai, décrivant un plan détaillé pour l’intégration de l’IA dans l’industrie.
Étude de cas d'IA générative : industrie automobile
Un autre exemple d’IA générative en action est logiciel de conception générative Dans l'industrie automobile, les constructeurs ont commencé à utiliser ce logiciel basé sur l'IA pour créer une large gamme de systèmes automobiles nouveaux et complexes, grâce au grand nombre de données et de simulations qu'il peut produire.
L'IA générative permet également aux constructeurs automobiles d'analyser plus en profondeur les données des machines et des capteurs des véhicules pour des prévisions de maintenance prédictive extrêmement précises. Cette analyse, basée sur les données historiques, permet d'identifier les problèmes beaucoup plus tôt, ce qui permet aux constructeurs de prendre des mesures proactives pour les prévenir et les résoudre, afin d'améliorer l'efficacité et de réduire le gaspillage.
Comment l'IA générative peut améliorer le métavers industriel
Bien que l'IA générative présente un potentiel énorme pour la transformation numérique de l'industrie manufacturière, elle n'est pas la seule solution numérique avancée à propulser le secteur. L'essor du métavers manufacturier a également permis une optimisation accrue des processus, grâce à la possibilité de créer des mondes virtuels grâce aux jumeaux numériques.
L'utilisation de jumeaux numériques dans la production industrielle a permis aux fabricants de gagner en flexibilité, car ils peuvent simuler les processus opérationnels, les entrées machines et l'automatisation dans une version virtuellement reproduite des systèmes réels. En combinant la puissance de l'IA générative avec le métavers industriel, les fabricants peuvent atteindre des niveaux supérieurs d'efficacité, d'agilité et d'innovation.
Par exemple, les jumeaux numériques créés à l’aide de l’IA générative peuvent être plus précis, peuvent analyser davantage de données en temps réel et améliorer la consommation d'énergie par rapport aux algorithmes traditionnels d’IA et d’apprentissage automatique. 15e rapport annuel de Deloitte sur les tendances technologiques affirme également que l’IA générative – lorsqu’elle est associée à une nouvelle informatique spatiale et au métavers industriel – sera un nouveau « catalyseur de croissance » qui permettra aux fabricants non seulement d’atteindre de nouvelles avancées au sein de leur secteur, mais également des capacités élevées.
Défis potentiels de l'utilisation de l'IA générative dans le métavers industriel
Les avantages potentiels de l'utilisation de l'IA générative dans le métavers industriel sont nombreux. Cependant, les fabricants doivent également prendre en compte les défis liés à l'utilisation de ces outils et solutions avancés basés sur l'IA.
Les processus d'IA peuvent être éprouvants Pour les organisations qui ne sont pas suffisamment équipées pour exécuter des fonctions aussi gourmandes en ressources en raison de la grande quantité de données requises. Compte tenu de la complexité des algorithmes d'IA générative, les fabricants doivent savoir équilibrer leurs ressources afin que l'infrastructure existante puisse répondre aux exigences opérationnelles quotidiennes de l'organisation.
En outre, l'utilisation de l'IA générative comporte quatre autres risques généraux. Comme indiqué dans Manuel de gestion des risques de PwC pour l'IAIl s’agit des risques liés aux données, des risques liés au modèle et aux biais, des risques liés aux invites ou aux entrées et des risques liés à l’utilisateur.
Les fabricants doivent être conscients de ces risques et savoir comment les gérer. Il s'agit notamment de développer des stratégies de gouvernance de l'IA adaptées, de garantir la non-corruption des données, d'empêcher l'utilisation de données influencées par des erreurs d'utilisateur, etc.
Préparer votre organisation à l'IA générative
L'IA générative a un impact significatif sur la fabrication intelligente et le métavers industriel. À mesure que l'Industrie 4.0 progresse, ces technologies de fabrication intelligente plus récentes et plus avancées peuvent aider les fabricants à se rapprocher de leurs objectifs de transformation numérique pour gagner en efficacité et en flexibilité, tout en réduisant les coûts, le gaspillage et les temps d'arrêt.
Cependant, les dirigeants du secteur manufacturier doivent comprendre qu'ils ne peuvent améliorer leurs opérations s'ils ne parviennent pas à identifier les axes d'amélioration. Grâce à des outils d'analyse comparative neutres et à des cadres d'évaluation de la maturité tels que le Indice de préparation de l'industrie intelligente (SIRI), ils peuvent s’attendre à de vastes améliorations organisationnelles pour faire passer leurs opérations au niveau supérieur.
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