Une exploration complète des applications de l'intelligence artificielle dans la fabrication

Étudiez attentivement le domaine de l'intelligence artificielle (IA), en vous intéressant plus particulièrement aux applications transformatrices de l'intelligence artificielle dans l'industrie manufacturière. La myriade de modules d'IA se décline sous différentes formes, comme l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision informatique, la robotique, les systèmes d'experts et les systèmes multi-agents. Vous pourrez ainsi faire la lumière sur la manière dont ces technologies fonctionnent et sur leurs applications potentielles dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Des algorithmes de résolution de problèmes qui imitent la prise de décisions de type humain aux modèles d'IA avancés qui peuvent comprendre et synthétiser le langage humain. Découvrez comment chaque type d'IA peut améliorer votre chaîne d'approvisionnement et en améliorer l'efficacité, la prévisibilité et l'évolutivité.

L'apprentissage automatique est-il une forme d'IA ?

Les algorithmes d'apprentissage automatique et d'IA peuvent apprendre à partir des données entrantes et répondre en fonction de cet enseignement. Ils jouent un rôle important dans de nombreuses autres formes plus spécifiques de logiciels d'intelligence artificielle. Il existe trois approches principales de l'apprentissage automatique : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. 

L'apprentissage supervisé a lieu lorsqu'un algorithme d'apprentissage automatique apprend à partir à la fois des données entrantes et du résultat attendu. L'algorithme apprend ce qui, dans les entrées, provoque la réponse attendue. Un exemple de cela dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement est l'utilisation de la reconnaissance d'images pour rejeter les produits non conformes sur une chaîne de fabrication.

L'apprentissage non supervisé intervient lorsqu'un algorithme reçoit uniquement des données entrantes, dont il doit ensuite analyser les tendances. Cette technique peut identifier les schémas dans de très grands ensembles de données de la chaîne d'approvisionnement. Il peut s'agir, par exemple, de prévoir la demande future de produits et de  détecter les anomalies dans les processus de production.

Enfin, l'apprentissage par renforcement met en jeu un algorithme qui apprend à réagir selon une fonction de récompense. L'algorithme répond aux données entrantes et reçoit des commentaires positifs ou négatifs en fonction de cette réponse. L'apprentissage par renforcement est utile dans les applications qui gèrent les stocks de la chaîne d'approvisionnement.

L'IA et le traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel vise à permettre à une application d'intelligence artificielle de comprendre ou de créer un langage humain. Les mises en œuvre de logiciels d'intelligence artificielle modernes tels que ChatGPT d'OpenAI et Bard de Google reposent sur de grands modèles de langues.

Ces modèles utilisent des réseaux neuronaux avec de nombreux paramètres formés sur un large ensemble de textes structurés. À l'avenir, ils pourraient se révéler incontournables dans toutes les chaînes d'approvisionnement mondiales. Ce genre d'applications pourrait automatiser les interactions avec les clients, y compris répondre aux demandes avant-vente, et l'assistance après-vente. Cependant, le traitement du langage naturel ne se limite pas à parler aux gens.

La cartographie automatisée des chaînes d'approvisionnement utilisant uniquement des informations écrites préexistantes devient également une possibilité.

L'IA et la vision par ordinateur

Les applications de vision par ordinateur sont des algorithmes capables d'analyser des images ou des vidéos. Vous pouvez considérer ces algorithmes comme de l'IA lorsqu'ils peuvent répondre à leurs entrées de la même manière qu'à un humain. Les entrées peuvent provenir d'une ou de plusieurs caméras ou d'autres dispositifs de détection.

Cette technologie détecte et classe les objets et événements dans les chaînes d'approvisionnement. Par exemple, un drone équipé d'une caméra et doté d'un logiciel d'intelligence artificielle pourrait surveiller de vastes champs de cultures. Il pourrait analyser l'entrée vidéo pour cartographier la propagation des parasites et des maladies ainsi que les carences en nutriments.

Robotique

Les robots sont souvent la première chose à laquelle les gens pensent lorsqu'ils envisagent des utilisations de l'intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Il s'agit de robots qui ne se contentent pas de suivre un ensemble prédéfini d'instructions programmées dans un automate.

L'IA peut leur permettre d'exécuter des tâches beaucoup plus difficiles, nécessitant des décisions rapides et complexes. Des décisions qu'un travailleur ou un opérateur humain prendrait normalement. Ces capteurs robotiques peuvent intégrer une technologie d'intelligence artificielle. Il s'agit notamment de ceux qui permettent aux robots de manipuler des objets de forme irrégulière, mobiles ou fragiles.

Systèmes experts

Les systèmes experts sont l'une des premières formes d'intelligence artificielle. Ils utilisent une base de connaissances et un ensemble de règles logiques pour résoudre les problèmes de manière prédéfinie. Un tel système peut poser à l'utilisateur une série de questions de clarification pour déterminer la bonne réponse.

Les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent utiliser un système expert pour étayer leurs décisions relatives à la sélection des fournisseurs. Un expert humain conçoit le système afin qu'il pose les questions nécessaires pour évaluer la qualité d'un fournisseur.

Le système expert peut évaluer un fournisseur. Cela se fait en utilisant la logique de décision après avoir posé quelques questions à un responsable. Cela permet au système de décider s'il s'agit d'un bon fournisseur ou non.

Systèmes multi-agents

Il s'agit de groupes de plusieurs applications d'intelligence artificielle différentes agissant en même temps. Ils travaillent ensemble pour atteindre des objectifs qui peuvent être complémentaires ou contradictoires. Souvent, ils sont capables de résoudre des problèmes qui sont soit difficiles, soit impossibles à résoudre pour un seul programme.

Un exemple de cela est la collaboration entre plusieurs chatbots pour négocier le meilleur prix d'un produit ou d'un service. Chaque chatbot peut négocier avec un fournisseur différent et disposer d'informations contextuelles uniques et d'une stratégie de négociation personnalisée.

L'intelligence artificielle offre de nombreuses opportunités de transformer la gestion de la chaîne d'approvisionnement dans l'industrie manufacturière. Des algorithmes d'apprentissage automatique améliorant les capacités prédictives aux systèmes experts aidant à la sélection des fournisseurs. De la robotique améliorant l'efficacité aux systèmes multi-agents optimisant les négociations, l'IA ouvre de nouvelles portes à l'excellence opérationnelle. Cependant, la clé pour exploiter pleinement le potentiel de ces technologies réside dans une compréhension nuancée de leur fonctionnement et de leurs applications.

Pour un étude plus approfondie des applications de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, nous vous encourageons à lire notre guide !