L’intelligence artificielle dans l’industrie permet à des systèmes informatiques de réaliser des tâches « humaines ». C’est pourquoi, ces technologies nécessitent qu’un programmateur décrive chacune des tâches à réaliser.
A l’inverse, il existe des techniques de « machine learning » qui, comme son nom l’indique, permettent à l’ordinateur d’apprendre tout seul via la récolte de différentes données.

Que permet donc de simuler l’intelligence artificielle ?

Dans son sens le plus strict, l’AI vise a simuler la façon dont un humain perçoit et agit. Aussi, la puissance de l’AI résulte également dans le fait que cette dernière va permettre de définir des tâches qui dépassent la perception ou les capacités humaines en analysant par exemple des données dans des espaces ayant des dizaines de dimensions.

Quel est le potentiel de l’IA?

Sur l’utilisation des données personnelles, l’AI a un fort potentiel : elle peut permettre de prévoir ou de simuler par exemple, les comportements humains tels qu’un acte d’achat. Dans les domaines industriels, son rôle essentiel tourne autour de la prédiction : elle va permettre d’anticiper et d’optimiser le comportement des machines. Aujourd’hui, même si les industries ont compris l’importance d’analyser les données, peu exploitent l’ensemble de leur data. L’amélioration du processus de l’entreprise, la baisse des coûts et de l’incertitude sont autant d’indicateurs importants et non négligeables, notables grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Les deux types d’usages de l’intelligence artificielle :

• le premier usage concerne la planification et la gestion des systèmes complexes afin de mieux contrôler les paramètres d’un processus comprenant des machines multiples et beaucoup de sources d’incertitudes. Ces dernières peuvent être liées à des interventions humaines mais aussi à des conditions météorologiques.
• le deuxième usage de l’intelligence artificielle est celui concernant la maintenance prédictive qui permet de réparer les équipements ou systèmes critiques avant que ne survienne une panne. Dans ce cas, l’AI va plus loin et peut même réorganiser un process mis en place afin de ne pas perdre en productivité à cause d’une panne.

Vous l’aurez compris, les technologies d’intelligence artificielle sont souvent très utiles pour palier le moment où les modèles physiques ont leurs limites. Dans l’industrie, la réalité de ces technologies est davantage celle de « l’intelligence artificielle augmentée », dans laquelle la connaissance physique et l’expérience humaine permettent de tirer le maximum de l’intelligence artificielle.