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Extrait - L’intelligence artificielle expliquée Des concepts de base aux applications avancées de l’IA
Extraits du livre
L’intelligence artificielle expliquée Des concepts de base aux applications avancées de l’IA Revenir à la page d'achat du livre

L'intelligence artificielle et l'industrie 4.0

Qu’est-ce qu’une révolution industrielle ?

À travers ce chapitre, nous allons tout d’abord revenir quelques dizaines d’années en arrière.

Mais alors pourquoi, me direz-vous ? À quoi bon évoquer un passé lointain quand on parle de technologies avant-gardistes, d’intelligence artificielle et même... le mot est lâché... de nouvelle révolution industrielle.

Nous proposons de donner du sens à ce que nous avons pu voir dans les chapitres précédents et tenter de répondre à une question essentielle à l’adoption technologique : pourquoi donc créer ou adopter une intelligence artificielle dans un contexte industriel, et quels en sont les bénéfices ainsi que les problématiques dans nos vies quotidiennes ?

Sans plus attendre, entrons directement dans le vif du sujet et commençons par une définition relativement simple de ce qu’est une révolution industrielle :

Pour prétendre au statut de révolution industrielle, un tel événement doit être à l’origine d’un bouleversement radical et profond du mode de vie de la population, le tout suivi d’une période d’essor économique.

Jusqu’alors, l’humanité avait connu trois révolutions industrielles, repartons du début.

1. Industrie 1.0

La première révolution industrielle, qui a pris son essor en Angleterre à la fin des années 1760 avant de se répandre dans des pays tels que la France, les États-Unis, l’Allemagne et le Canada, représente un tournant majeur dans l’histoire économique et technologique. Un moment clé de cette révolution peut être identifié en 1769 avec le brevet déposé par James Watt pour son moteur à vapeur, qui a servi de catalyseur à la transformation économique du Royaume-Uni.

L’invention de la machine à vapeur de Watt a eu un impact déterminant sur l’économie britannique en favorisant la mécanisation du travail et en augmentant considérablement l’efficacité de la production. Cette avancée technologique...

Les technologies dites « de base »

Dans cette section, nous explorerons les technologies fondamentales qui composent l’industrie 4.0.

Comme nous l’avons déjà mentionné en introduction, l’industrie 4.0 représente une évolution majeure vers l’automatisation des processus de fabrication et l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, particulièrement importante dans un environnement concurrentiel en constante évolution. Voici un aperçu des principales technologies qui façonnent cette révolution :

1. Internet des objets (IoT) : l’IoT est une technologie qui permet aux objets « connectés » de communiquer entre eux et avec d’autres systèmes informatiques. Dans le contexte industriel, l’IoT est utilisé pour connecter des machines et des équipements, collecter des données à partir de capteurs, et offrir une surveillance en temps réel pour optimiser la production industrielle. Un exemple courant est l’utilisation de prises connectées pour surveiller la consommation d’énergie en temps réel.

2. Cloud Computing : le Cloud Computing, également appelé informatique en nuage, permet aux entreprises de stocker, de traiter et de gérer des données à distance en utilisant des serveurs distants....

Les technologies dites « complémentaires »

Dans ce chapitre, nous avons déjà exploré un large éventail de technologies fondamentales qui composent l’industrie 4.0. Cependant, il existe également un ensemble de technologies complémentaires essentielles pour soutenir la mise en œuvre de cette révolution industrielle. Voici quelques exemples significatifs :

1. Blockchain : souvent associée à tort à la cryptomonnaie, la Blockchain est en réalité une technologie de stockage et de transmission d’informations. Elle fonctionne comme une base de données décentralisée partagée par tous les utilisateurs, offrant un haut niveau de sécurité et de transparence. Dans le contexte de l’industrie 4.0, la Blockchain est utilisée pour renforcer la traçabilité des produits, notamment dans les secteurs de l’alimentation et de l’industrie.

2. Systèmes de communication sans fil : les systèmes de communication sans fil jouent un rôle central dans l’industrie 4.0 et l’Internet des objets (IoT). Ils permettent aux équipements tels que les robots, les machines-outils et les capteurs intelligents de communiquer entre eux. Ces systèmes utilisent diverses technologies sans fil, notamment le Wi-Fi, l’infrarouge, le Bluetooth, la 5G, et le Zigbee...

L’intelligence artificielle dans l’industrie 4.0

Force est de constater que l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle prépondérant dans l’industrie 4.0. Combinée à des technologies de base et complémentaires, elle offre la possibilité de diagnostiquer, automatiser, monitorer des processus et de prendre des décisions plus intelligentes, le tout en temps réel.

En somme, l’IA offre un panel technologique permettant aux industriels d’accroître considérablement tout ce dont un chef d’entreprise rêverait afin de répondre à des objectifs de productivité, de qualité, d’efficacité ou bien encore de rentabilité.

Une question subsiste tout de même, et nous allons tenter d’y répondre dans la section suivante : comment franchir le seuil et basculer dans l’ère de l’industrie 4.0 ?

L’intégration de l’intelligence artificielle dans un tissu industriel porte de bien nombreux avantages évoqués en introduction de ce chapitre.

Nous vous proposons cinq défis à relever afin de réussir sa transformation vers l’industrie 4.0.

1. Défi n°1 : la data

Le tout premier défi à relever concerne sans surprise les données.

L’IA nécessite des tonnes de données pour fonctionner convenablement et permettre l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle. Vous vous demandez sans doute ce que représente cette fameuse tonne de données.

Tout d’abord, considérez simplement qu’il n’y a pas de seuil, chaque contexte métier est et sera différent, d’où la difficulté d’émettre un seuil ou une volumétrie de données fixes. Entendez simplement que votre volume de données doit être si important qu’il dépasse les capacités humaines d’analyse.

Une fois cela fait, considérez qu’un grand volume de données ne suffit pas, encore faut-il que nos données soient de qualité. Il est par conséquent essentiel que les entreprises puissent disposer de données précises, complètes et cohérentes afin d’entraîner les modèles d’IA....

Les biais et préjugés de l’IA dans l’industrie

Depuis l’antiquité, les philosophes s’intéressent à l’éthique. L’intelligence artificielle se répand dans un nombre croissant de domaines et contextes métier. Cela pose aujourd’hui des défis éthiques et de réglementation qu’il faut impérativement prendre en considération. Les préoccupations liées à la protection de la vie privée, la discrimination, la transparence et la responsabilité vont continuer à se poser à mesure que l’IA se répandra dans de plus en plus de domaines.

Il devient alors fondamental de nous assurer que les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA sont le reflet exact de la population ciblée et de mettre en place des mesures dans le but de vérifier la présence de biais dans les modèles qui seront entraînés.

Il est tout aussi important de rendre les modèles d’IA transparents et de permettre la participation de différentes perspectives dans le processus de développement de l’IA. L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans l’industrie peut introduire de nombreux biais et des préjugés, puisque basés sur des données historiques qui peuvent refléter...

L’IA appliquée au réchauffement climatique

Cet ouvrage n’a pas pour but de dresser une liste exhaustive, voire infinie, des applications de l’intelligence artificielle, en particulier dans le contexte de l’industrie 4.0. En effet, un livre complet pourrait être consacré exclusivement à cette thématique. Cependant, à l’aube de la quatrième révolution industrielle, il est essentiel de vous présenter un ensemble restreint mais hautement significatif d’exemples illustrant l’importance de l’IA dans des contextes pratiques, notamment comment elle peut contribuer activement à la décarbonation de la planète.

1. Le phénomène de « villes intelligentes »

Le concept de « villes intelligentes » (ou smart cities en anglais) représente une approche innovante de la gestion urbaine. Il utilise des technologies de pointe pour améliorer les services publics, réduire les coûts énergétiques, stimuler la croissance économique et, par conséquent, améliorer considérablement la qualité de vie des citoyens. Le terme peut varier, incluant également les expressions « cyberville », « ville connectée » ou « ville numérique ».

Rudolf Giffinger, chercheur à l’université de Vienne, a élaboré dans son ouvrage “Smart cities - Ranking...

Conclusion

En conclusion de ce chapitre, il est essentiel de comprendre que l’IA dans l’industrie 4.0 offre des avantages considérables en matière d’efficacité, de précision et de productivité.

Les machines intelligentes, capables de communiquer entre elles et de prendre des décisions autonomes en temps réel, sont en train de transformer radicalement l’ensemble du processus de production et des chaînes industrielles.

Les systèmes d’IA peuvent alors aider les entreprises à optimiser leur chaîne d’approvisionnement, à réduire les coûts et à améliorer la qualité des produits.

Cependant, l’adoption de l’IA dans l’industrie 4.0 soulève également des préoccupations quant aux implications pour les travailleurs. Certains emplois peuvent être remplacés par des machines intelligentes, ce qui peut entraîner des pertes d’emploi et une réduction de la main-d’œuvre. Il est donc primordial pour les entreprises de mettre en place des programmes de formation et de reconversion pour aider les travailleurs à acquérir de nouvelles compétences pour travailler aux côtés des machines intelligentes.