L'IA dans la transformation digitale industrielle : Où en sommes nous ?

Comprendre l'IA : Types et applications

L'Intelligence Artificielle, ou IA, englobe un ensemble de technologies visant à doter les machines de capacités intellectuelles similaires à celles des humains. On distingue deux types d'IA : l'IA faible, spécialisée dans des tâches spécifiques, et l'IA forte, capable de généraliser ses compétences à divers domaines. Ces dernières années, les avancées ont été nombreuses, notamment dans le domaine de l'apprentissage automatique (Machine Learning) et de la vision par ordinateur.

 

L'IA et ses différents visages : De la reconnaissance à l'apprentissage automatique

Avant de plonger dans les détails, il est crucial de comprendre la diversité de l'IA. Des systèmes de reconnaissance d'image permettent aux machines de "voir" et d'interpréter visuellement le monde, tandis que l'apprentissage automatique donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données et de s'améliorer avec le temps. Ces deux facettes, entre autres, convergent pour transformer la façon dont nous concevons et fabriquons. Voyons enssembles les différents types d'IA éxistantes :

1. IA Faible (ou IA Spécialisée) :

   • Conçue pour une tâche spécifique et limitée, l'IA faible excelle dans des domaines restreints. Elle ne peut pas généraliser ses compétences à d'autres contextes.
   • Exemple : Les systèmes de reconnaissance vocale (comme Siri de Apple ou NX Voice Command Assist)
      

2. IA Forte (ou IA Générale) :

   • Contrairement à l'IA faible, l'IA forte est conçue pour généraliser ses compétences à divers domaines, similaire à la capacité cognitive humaine.
   • Exemple : Un système capable d'apprendre et de performer dans des domaines variés, allant de la reconnaissance d'images à la résolution de problèmes complexes.
      

3. IA Réactive :

   • Programme informatique qui répond de manière prédéfinie à des situations spécifiques sans pouvoir apprendre de nouvelles informations.
   • Exemple : Les échecs informatiques qui suivent des règles prédéfinies pour chaque mouvement possible.
      

4. IA d'Apprentissage Automatique (Machine Learning) :

   • Les systèmes d'apprentissage automatique utilisent des algorithmes pour permettre aux machines d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances au fil du temps.
   • Exemple : Les algorithmes de recommandation, où le système apprend les préférences de l'utilisateur à partir de ses actions passées.
      

5. IA Profonde (Deep Learning) :

   • Une sous-catégorie du machine learning, l'IA profonde utilise des réseaux neuronaux artificiels composés de nombreuses couches (d'où le terme "profond").
   • Exemple : Les réseaux de neurones profonds sont utilisés dans la reconnaissance d'images, la traduction automatique, etc.
      

6. IA Symbolique :

   • Elle manipule des symboles en utilisant des règles logiques pour effectuer des tâches complexes, souvent associée à une approche basée sur la connaissance.
   • Exemple : Les systèmes experts utilisés pour diagnostiquer des problèmes médicaux basés sur des règles logiques.
      

7. IA Évolutive (ou IA Génétique) :

   • Inspirée du processus biologique de l'évolution, cette approche utilise des algorithmes génétiques pour résoudre des problèmes complexes en évoluant progressivement des solutions.
   • Exemple : Optimisation de la conception de structures complexes, comme dans l'aéronautique.
      

8. IA Quantique :

   • Utilise les principes de la mécanique quantique pour effectuer des calculs plus complexes et traiter des ensembles de données massifs de manière plus efficace que les ordinateurs classiques.
   • Exemple : Recherche de solutions optimales dans des domaines tels que la cryptographie ou l'optimisation des chaînes logistiques.

Cela illustre bien la diversité des approches et des capacités de l'Intelligence Artificielle, montrant comment elle peut être spécialisée ou généraliste, réactive ou apprenante, basée sur des règles ou sur l'apprentissage profond, et même influencée par des domaines de pointe tels que l'informatique quantique.

IA dans l'industrie manufacturière : Des bénéfices tangibles

Les bénéfices concrets de l'IA dans l'industrie manufacturière sont incontestables. Des entreprises ont adopté des solutions basées sur l'IA pour optimiser la planification de la production, réduire les temps d'arrêt grâce à la maintenance prédictive, et améliorer la qualité des produits par le biais de la détection automatisée des défauts. Ces avancées contribuent non seulement à une productivité accrue, des coûts réduits, et une agilité opérationnelle mais donc également à la compétitivité globale des entreprises.

Exemples concrets d'avantages dans Siemens NX

Un exemple concret des avantages de Siemens NX est la génération automatique de géométries complexes. Les algorithmes d'IA analysent les conceptions antérieures, identifient les schémas récurrents, et génèrent automatiquement des formes géométriques optimisées en fonction des contraintes et des objectifs du projet. Mais ce n'est pas tout :

• Le module intégré de modélisation algorithmique via la fonction Algorithmic Modeling dans Siemens NX permet d’ouvrir la voix à des conceptions surprenantes de façon itératives et intuitive. Ce nouveau modèle de conception simplifie les processus de conception complexes en permettant aux concepteurs de décrire « l’intention » de leur conception avec des règles et une logique pour définir ses caractéristiques fondamentales, telles que les épaisseurs, la torsion ou la conicité d'un objet, d'un produit ou même d'un batiment. 
   
• Les commandes Selection Prediction et Select Similar utilisent l’Intelligence Artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (Machine Learning - ML) pour la reconnaissance des formes afin d’identifier rapidement les composants géométriquement similaires.
   
• Avec L'IA, l'inteface utilisateur devient d'avantage personnalisée et prédit vos besoins. Nouvelle technologie intégrée il y a quelques années,  basée sur l’apprentissage automatique (ML) cette fonction prédit les commandes en fonction de l’utilisation de NX et du modèle d’utilisateur. Elle collecte des données pendant que vous interagissez avec le système et utilise ces données comme source régulière de données d’apprentissage. L’interface utilisateur adaptative propose alors un ou plusieurs choix dans l’ordre qui sera le plus adapté à la tâche en cours.
   
• Le logiciel NX CAD/CAM embarque également avec lui un assistant de commande vocale NX Voice Command Assist, une IA faible comme expliqué précédemment. Cet assistant permet à l’utilisateur d’exécuter des commandes, de naviguer dans les menus et opérations à plusieurs niveaux. En plus des commandes basiques l'utilisateur peut apprendre au système des mots ou des phrases afin d’effectuer des tâches courantes. Par exemple, demander à NX : « avons-nous déjà créé quelque chose de ce genre ? », et il effectuera une recherche de forme en utilisant la technologie Geolus® de Siemens.

Perspectives d'évolution : Vers un futur industriel intelligemment connecté

Alors que nous célébrons les réussites passées, l'avenir de l'IA dans la fabrication et le design s'annonce encore plus prometteur. Les prochains mois et années verront probablement une intégration plus poussée de l'IA dans les processus de fabrication, avec une attention particulière portée à l'automatisation intelligente et à l'interopérabilité des systèmes. Les collaborations homme-machine seront également au cœur des évolutions, permettant une synergie optimale entre l'intelligence humaine et artificielle.

L'Intelligence Artificielle a profondément modifié la façon dont nous concevons et fabriquons. Les avantages sont palpables, des chaînes de production optimisées à la créativité débridée des designers. Alors que nous nous tournons vers l'avenir, il est clair que l'IA continuera de catalyser l'innovation, ouvrant la voie à une ère où la complémentarité Homme/Machine, intelligence humaine et artificielle deviendront la norme. 

 

En bref 

En conclusion, Siemens NX et d'autres logiciels de pointe démontrent que l'IA n'est pas seulement une tendance, mais une réalité tangible qui transforme profondément la manière dont nous concevons et fabriquons. Alors que nous anticipons les prochains mois et années, nous pouvons nous attendre à voir une intégration encore plus poussée de l'IA dans les logiciels de CAO & FAO, avec des fonctionnalités innovantes qui continueront à définir les normes de l'industrie.