Le cabinet d’analystes américain Forrester vient de dévoiler ses prévisions pour 2024 concernant le Smart Manufacturing. A cette occasion nous avons rencontré Paul Miller, VP & Principal Analyst for Smart Manufacturing chez Forrester. Il prévoit une amélioration sur l’IA Générative et un refroidissement de l’engouement autour des Métaveres industriels. Et ce n’est pas juste une question de saison !

CAO.fr L’IA serait aujourd’hui la solution à tous les problèmes de l’industrie. Est-ce juste du marketing ou une réalité ?

« Il y a une certaine réalité. Le Machine Learning et l’IA en général sont utilisés dans le secteur manufacturier depuis des années, pour la maintenance prédictive, pour déterminer des ‘‘golden batchs’’ et des ‘‘golden runs’’ dans les processus de fabrication. On intègre toutes les informations de production dans un système utilisant l’apprentissage automatique pour arriver à la meilleure combinaison, afin de réduire l’énergie, d’améliorer la qualité ou de minimiser les coûts. C’est l’essence même du Machine Learning et nous faisons cela depuis 10 à 20 ans. Ce qui a changé, c’est tout le battage médiatique fait autour de l’IA Générative, qui permet de créer du nouveau contenu, avec des outils grand public tel ChatGPT. Ce qui n’a pas manqué de susciter de l’intérêt chez les industriels qui ont cherché à voir comment ils pouvaient en tirer parti. »

« Nous constatons dans nos recherches, que ce sont les entreprises qui ont travaillé dur pendant des années pour collecter des données, les nettoyer, bâtir des modèles sémantiques, qui sont les mieux placées pour en tirer parti et elles ont donc appliqué des techniques d’IA Générative pour créer une interface conversationnelle autour de leurs données. Par exemple, un ingénieur de maintenance face à une pompe en panne va décrire, dans un outil basé sur les connaissances liées à la machine, les différents problèmes qu’il constate sur le terrain, afin d’obtenir des recommandations pour les résoudre. »

CAO.fr Mais tout cela reste basé sur l’expérience du passé, en optimisant l’utilisation des données collectées. Cela ne permet pas d’innover ?

« Certes, mais déjà cela évite à l’ingénieur de parcourir des centaines de pages de documentation technique ou de notes manuscrites gribouillées par ses prédécesseurs, pour espérer trouver une solution, si cela s’est déjà présenté. Là il est guidé automatiquement vers ce qui semble être la meilleure solution possible. Par contre, il faut qu’il dispose des compétences et de l’expérience nécessaires pour faire la part des choses en disant : c’est une bonne idée à laquelle ont avait jamais pensé, ou l’on ne peut pas faire cela pour telle raison. C’est lui qui reste décisionnaire. »

CAO.fr Donc l’IA est avant tout le meilleur moyen de bien comprendre le passé ?

« Tout à fait. Si vous disposez des bonnes données et des personnes compétentes, oui l’IA est un très bon moyen de combiner ces éléments pour comprendre le passé, mais aussi pour formuler de bonnes recommandations pour l’étape suivante. Par exemple, en combinant le jumeau numérique d’une éolienne, contenant toutes les informations du passé mais aussi tout son comportement physique, avec des prévisions météorologiques et des perspectives d’évolution du prix de l’énergie, vous allez pouvoir anticiper le pilotage de cette machine, aujourd’hui, demain ou la semaine prochaine. Vous savez comment votre machine va réagir à des rafales de vent à 150 km/h ou à une baisse de température de 10°C, comment vont se comporter les matériaux la constituant dans de telles situations. L’IA vous permet de combiner facilement et rapidement les connaissances physiques, les comportements passés et des données extérieures telles la météo ou le prix de l’énergie pour prendre une décision éclairée et non plus faire des paris. »

CAO.fr Et quel est le spectre d’utilisation de l’IA Générative dans l’industrie ? C’est uniquement pour des applications ponctuelles ou ce sera plus global ?

« Je pense qu’à court terme, ce seront des solutions ponctuelles. Il s’agira d’outil type Field Service Agent, qui fourniront des éléments ponctuels contribuant à un processus de conception, afin que les solutions individuelles soient ciblées sur un cas d’utilisation. Mais il existe un intérêt croissant pour un accès plus large à l’ensemble des bonnes données contribuant à un process de conception plus global. Le PLM est une très bonne source de données de fond, tout comme votre ERP, votre MES ou votre IoT industriel. C’est pourquoi nous voyons des entreprises comme Aviva, Microsoft, Schneider etc., parler de cette idée de structure de données ou de hub de données, pour extraire certaines données de ces systèmes afin de les rendre disponibles pour ajouter de la valeur en aval. L’intérêt et les investissements dans ce domaine vont croitre, ce qui permettra de développer des API pour accéder rapidement aux hub de données. »

CAO.fr Pensez-vous qu’il est possible d’avoir des applications de conception basées sur l’IA, car la conception c’est souvent synonyme d’innovation ?

« Absolument. Déjà, nous avons depuis une dizaine d’années la Conception Générative. Ce n’est pas de l’IA, c’est simplement l’exécution de modèles prenant en compte la physique, les propriétés des matériaux et un certain nombre de contraintes imposées par le concepteur (poids, prix, conditions d’utilisation…). On trouve de tels outils dans les offres de différents éditeurs (Autodesk, Dassault Système, PTC, Siemens…). De tels outils proposent des centaines de solutions possibles, charge au concepteur de sélectionner la meilleure. »

CAO.fr Mais il s’agit juste d’optimisation topologique sous contraintes. Ce n’est pas une aide à l’innovation ?

« C’est vrai, mais nous voyons arriver un rapprochement entre l’IA Générative et la Conception Générative. C’est ce qui a été annoncé la semaine dernière à Las Vegas par Autodesk lors de son Autodesk Unisersity. L’IA permettrait de piloter les informations que l’on entrerait dans les outils de Conception Générative. On pourrait aussi imaginer des application d’IA qui décortiquerait le ‘‘langage de conception’’ d’un constructeur automobile tel Renault qui font qu’une Renault n’est pas une Peugeot. L’IA Générative pourrait alors imposer à la Conception Générative de respecter ces éléments mis en bibliothèque. Outre les solutions déjà connues, on pourrait alors voir poindre des solutions qui n’ont plus le carcan des comportements acquis des concepteurs. Certaines seront farfelues, mais d’autres pourront être acceptées. Au final ce sera toujours le concepteur qui prendra la décision finale, mais après avoir exploré quelques idées peut-être pas si folles que cela ! »

CAO.fr L’IA Générative pourrait donc donner des lignes directrices novatrices pour la conception ?

« Oui, en repoussant les limites au-delà de ce qu’un concepteur peut imaginer. Il ne sera plus limité à ses 5 ou 6 ‘‘recettes’’ favorites, mais il pourra en explorer rapidement des milliers qui pourront être remises à jour en permanence en fonction de l’évolution de paramètres extérieurs. »

CAO.fr Mais cette combinaison de l’IA Générative et de la Conception Générative ne risque-t-elle pas d’être rejetée par les concepteurs, qui y verraient un moyen de les remplacer ?

« Pour le moment il ne s’agit pas de les remplacer mais de les ‘‘augmenter’’ grâce à un assistant leur suggérant de nouvelles idées qu’ils valideront ou pas grâce à leur expérience. Ce n’est rien de plus. Je pense que le danger viendrait si l’on commençait à dire : ‘‘on n’a plus besoin de l’ingénieur, l’IA peut le faire’’. Ce serait une mauvaise idée pour le moment… »

CAO.fr Pour le moment !

« Pour le moment certes, mais ne cédons pas trop vite aux ‘‘hallucinations de l’IA Générative’’ car elle peut générer des choses idiotes (infabricables, trop chères, dangereuses…). Dans tous les cas, elle devra justifier ses choix en faisant référence à des sources faisant autorité. Et l’utilisateur devra, quant à lui, faire preuve d’un esprit critique associé à une autorité lui permettant de rejeter une solution proposée par l’IA Générative. Cela doit rester un outil d’assistance. »

CAO.fr Mais les directions générales ne seront-elles pas tentées de sabrer dans les effectifs en ne gardant que quelques experts assistés par de l’IA plutôt que des bataillons de concepteurs ?

« Notre expérience de terrain montre que l’entreprise a plus intérêt à miser sur une ‘‘augmentation’’ de ses concepteurs par l’IA que sur leur remplacement. Cette ‘‘augmentation’’ va leur permettre d’augmenter leur productivité et d’améliorer la qualité de leurs produits en leur donnant plus de temps pour mieux les tester notamment au niveau de leur impact environnemental pour répondre aux réglementations toujours plus contraignantes. L’IA va être l’un des moyens pour faire face à un travail qui est en pleine évolution, mais on ne pourra pas remplacer un concepteur par une machine ou une Apps. Pour les directions générales, l’IA sera seulement un moyen de faire face à plus de charge de travail sans avoir à embaucher massivement, en rendant les personnels en place plus productifs et innovants. »

CAO.fr A propos des Métaverses industriels, vous n’hésitez pas parlez de ‘‘l’hiver du Métaverse’’. Est-ce simplement parce que c’est une remise au goût du jour de technologies existantes par un savant marketing ? Les Métaverses industriels ont-ils encore un avenir ?

« Effectivement les technologies génériques dans le domaine manufacturier, comme la Réalité Augmentée, les Jumeaux Numériques ou l’IoT, existent depuis longtemps et nous avons vu de bons projets dans ce domaine. Lorsque le Métaverse ‘‘grand public’’ est apparu il y a deux ou trois ans. Tous les industriels se sont dit ; sautons là-dessus, parce que c’est un moyen de gagner de l’argent, de paraître cool, moderne. Mais le Métaverse ‘‘grand public’’ n’a pas vraiment tenu ses promesses et nous avons donc vu une grande partie de l’argent disparaît, tandis que Meta et quelques autres réduisaient certaines de leurs équipes. Du coup, beaucoup d’industriels ont pris du recul par rapport à leurs projets de Métaverses industriels pour se refocaliser sur leurs projets de Jumeau Numérique ou de Réalité Augmentée. Du coup, le Métaverse industriel ne fait plus la une des médias, mais le travail de fond sur les technologies génériques se poursuit. Du coup, elles se sont améliorées et sont devenues plus performantes, plus facilement utilisables, plus évolutives avec des spectre plus larges. Les vocables marketing ne doivent pas masquer les réalités du terrain ! »

CAO.fr Qu’en est-il réellement de l’acceptation par l’industrie de l’IA Générative, du Métaverse industriel et des technologies sous-jacentes ? Est-on toujours dans une phase d’évaluation, dans un début d’adoption ou vers une généralisation ?

« Pour le Métaverse industriel, c’est une mise en sommeil, par contre les technologies sous-jacentes sont adoptées. Ainsi, environ 70 % des fabricants utilisent l’IoT en production. Déjà toutes les nouvelles machines sont équipées d’un grand nombre de capteurs IoT. Le plus grand défi des industriels concerne les actifs existants pour lesquels ils doivent, soit installer des capteurs sur une machine existante, soit décider de remplacer cette machine. Des technologies tels que la Réalité Augmentée sont largement adoptées pour des cas d’utilisation spécifiques, notamment l’assistance à distance ou la formation à de nouveaux flux de travail avec de nouvelles machines. L’utilisation dans le secteur manufacturier reste assez faible, environ 10 à 20 %, mais elle est en croissance. Il ne s’agit donc plus simplement de démonstrateurs. Quant à l’IA Générative, elle est beaucoup plus récente. ChatGPT n’a qu’un an. Je pense donc qu’il s’agit là beaucoup plus d’une phase d’expérimentation et nous voyons environ la moitié des fabricants expérimenter l’IA Générative sous une forme ou une autre. »

Jean-François Prevéraud