Article
Février
2021
Jean-Michel Pou
Président Fondateur Deltamu
Intelligence Artificielle : L’histoire « simple » d’un alignement de planètes …

Dès 2015, Deltamu annonçait un bouleversement à venir dans les pratiques industrielles avec l’émergence d’une façon disruptive d’utiliser les données devenues disponibles dans un nouveau domaine :  Le Big Data.

Nous savions également que ce nouveau monde finirait par bouleverser le petit ronron de la fonction Métrologie dans les entreprises industrielles, petit ronron gentiment entretenu par les acteurs économiques de ce marché datant désormais de plus de 30 ans, j’ai nommé les auditeurs et les prestataires d’étalonnage. Avec l’avènement du Big Data et de son corollaire, l’Intelligence Artificielle, le métrologue allait, selon nous, voir sa fonction bouleversée. De gestionnaire de planning (je caricature, ne m’en voulez pas 😉 !), il allait devoir rapidement s’atteler au 4ème V du Big Data : la véracité des données. Nous avons alors mis en ligne le site mesuronslebigdata.com pour informer de cette évolution à venir. Nous avons également lancé la Smart Metrology qui décrit les nouvelles pratiques métrologiques finalement au cœur de cette nouvelle problématique de véracité, mais aussi de notre ADN depuis toujours !

Cette époque, qui n’était alors qu’une prospective, est désormais arrivée ! Il ne se passe en effet pas un jour sans que nous recevions des invitations à des événements ou webinars dédiés à la digitalisation, pas un jour sans que des articles paraissent sur ce sujet, dans la presse et/ou dans les réseaux sociaux professionnels, type LinkedIn notamment.

Pour en avoir suivi beaucoup, je reste souvent sur un sentiment un peu mitigé. On y évoque la nécessité, évidente à mes yeux, de « numériser » l’entreprise, c’est à dire de l’équiper de logiciels qui permettent de gérer, voire capter, l’activité  (CRM, MES, ERP, CAO, PLM, IOT, IIOT, et autres acronymes « barbares » pour qui ne les connait pas, donc plutôt frustrants en général pour le plus grand nombre …) et s’assurer que ces logiciels peuvent (ou pourront) communiquer entre eux pour pouvoir livrer des informations actualisées et partageables.

Malheureusement, il reste assez peu fréquent que les raisons réellement disruptives de ce besoin, voire de cette nécessité, de digitalisation soient clairement abordées. En effet, ces logiciels existent depuis bien plus longtemps que l’industrie du futur. Ils datent, pour leur grande majorité, de la fin du XXème siècle. Ils sont évidemment encore utiles de nos jours, dans l’industrie dite également 4.0, pour récupérer et partager des informations, mais l’industrie « moderne », celle dont on dit que la technologie va bouleverser (nous n’en sommes pas encore tout à fait là pour la grande majorité des entreprises) les pratiques, n’est-elle finalement qu’une forme d’aboutissement de ces outils ?

Pour ma part, la réponse est définitivement « non » ! L’industrie du futur (ou 4.0) ne se limite pas à digitaliser les informations, elle doit les exploiter pour atteindre une forme de Graal : le juste nécessaire. Et ce « juste nécessaire » s’entend aussi bien au niveau de la vente (Comment optimiser ses ressources pour vendre de façon optimale, sans dépenser inutilement ses budgets « communication » ?) mais aussi au niveau de la production (Comment optimiser les procédés de production pour réaliser « bon du premier coup et tout le temps » ?), des RH (Comment choisir de façon pertinente les « talents » – j’ai failli être has been en écrivant « candidats » 😉 ?), de la maintenance (Comment prévoir les dysfonctionnements de mes machines ?), de la conception (Comment assurer la fonctionnalité attendue en optimisant les ressources nécessaires ?), etc …

En fait, l’IA cherche sans croyance « a priori » (on parle également de technologie naïve et les anglo-saxons la définissent comme une approche fact driven), « l’équation magique » qui permettrait de prédire que tel événement va se produire, ou ne va pas se produire si on le redoute, et donc de l’éviter, si nécessaire.

Son caractère naïf la distingue des approches qui régnaient jusqu’à ce jour (qualifiées quant à elles d’opinion driven) et c’est en cela qu’elle est totalement disruptive. Elle cherche, dans le Big Data,  les conditions (les facteurs) qui expliquent la réalisation de tel ou tel événement, quelle qu’en soit la nature. L’objectif est donc, pour l’I.A, de comprendre pourquoi et quand Mme Michu va acheter tel produit (On parle ici d’Amazon par exemple) ou pourquoi Monsieur Michu va cliquer sur tel lien publicitaire (On parle ici de Facebook ou de Google par exemple) ? Dans le monde industriel qui s’ouvre désormais à cette technologie, cette quête devient : Pourquoi tel produit est conforme et cet autre non ?

Grâce à des algorithmes très nouveaux, nés de la puissance de calcul, de stockage et d’acquisition d’informations (Big Data), l’IA prétend donc pouvoir connaitre les facteurs qui vont faire que tel ou tel événement peut se produire (elle ne prétend pas encore prédire que tel événement va se produire, de façon certaine, même si cela est déjà dans ses objectifs !). Il s’agit donc, en gros, de comprendre quelles sont les planètes qui doivent s’aligner (Autrement dit : Quels sont les facteurs qui expliquent tel ou tel événement ?) et dans quelle direction doivent-elles s’aligner (Autrement dit : comment les facteurs doivent-ils être s’articuler entre eux ?) pour que l’alignement se fasse (Autrement dit : Pour que l’événement attendu/espéré, voire redouté, se réalise).

Imaginez maintenant pendant trente petites secondes que votre principal concurrent se dote de cette technologie (qui sait donc à l’avance ce qui va se passer ou qui sait comment s’organiser pour que l’événement redouté ne se réalise pas) et que vous, pris par la vitesse des événements, n’ayez pas la conscience de ce qui se passe …. Vous ne comprendrez pas pourquoi il vous devance sur le marché ! Vous expliquerez peut-être ce fait par la malchance, ou l’incompétence de tel ou tel collaborateur. Mais peut-être que l’explication se trouve plus simplement dans le fait qu’il a compris, avant vous, la puissance et la nécessité de l’IA et de la digitalisation pour améliorer sa performance, un peu comme s’il avait compris le smartphone à l’époque où vous n’étiez encore qu’au télécopieur et au téléphone…

Les spécialistes affirment « Do it or die » et j’ai bien peur qu’ils aient raison. Alors a-t-on le choix ? Pour ma part, j’ai choisi ma réponse, je ne crois pas avoir besoin de l’expliciter …

 

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