De l’IA générative à l’IA fiable : des enjeux élevés dans la fabrication

Le cycle d’hype de l’IA a explosé en 2023 avec la sortie de l’IA générative et les injections de financement subséquentes. Avec cela est venue une sensation d’optimisme aveugle pour l’IA, où les organisations ont défendu la technologie sans une compréhension claire de son ROI et de ses cas d’utilisation pratiques. Certaines ont simplement suivi la foule de l’IA, en adoptant la technologie par peur d’être laissées pour compte. En regardant en arrière et en pensant à ce qui est à venir en 2025, beaucoup de choses ont-elles changé en ce qui concerne les attentes en matière d’IA ? Sommes-nous toujours à l’étape de l’optimisme aveugle pour l’IA ?

En bref, non. Nous avons heureusement progressé plus loin sur le chemin de la maturité. Nous pouvons voir le cycle d’hype se dissiper et progresser de l’optimisme aveugle pour l’IA à un optimisme pour l’IA éprouvé – ou, l’IA fiable. L’industrie de la fabrication, qui a réalisé des progrès considérables avec l’IA fiable, sert de cas d’étude pour ce parcours, et dont d’autres industries peuvent tirer des leçons. Mais avant de suivre ce chemin, nous devons aborder la possibilité réelle d’une bulle d’IA qui est susceptible d’éclater.

Exubérance irrationnelle de l’IA ?

L’optimisme aveugle pour l’IA – ou l’excitation autour de la technologie d’IA la plus récente et la plus brillante sans une compréhension claire de ses implications et de ses réalisations tangibles – a généré beaucoup d’attention et de capital. Par exemple, les analystes regardent Microsoft, Meta et Amazon faire des investissements importants dans les GPU alimentés par l’IA de Nvidia, mais il y a des inquiétudes que ces investissements ne produiront pas les gains de revenus que ces entreprises recherchent.

Nous commençons à voir des murmures de cette bulle d’IA spécifique qui éclate. L’économiste du MIT Daron Acemoglu a averti que l’argent versé dans les investissements d’infrastructure d’IA peut ne pas correspondre aux attentes de ROI pour les investisseurs. Les gens étaient excités par la promesse de l’IA, mais maintenant ils commencent à s’inquiéter qu’elle ne reflète pas la bulle des points com. Un tel événement pourrait déclencher d’autres investisseurs pour devenir plus sceptiques du récit de l’IA et rechercher des délais de paiement plus rapides ou réduire ces investissements. La désillusion monte.

Ne faites pas d’erreur, l’IA va changer la façon dont les industries travaillent, mais cela ne se produira pas en suivant l’objet brillant. L’IA fiable est quantifiable et offre un impact réel, généralement en arrière-plan et intégrée aux processus existants.

Alors, qu’est-ce qu’un exemple d’IA fiable qui montre déjà du succès et résistera à l’épreuve du temps ? L’industrie de la fabrication présente des cas d’utilisation importants.

Mesurer le succès de la fabrication

Une société chimique de premier plan voulait améliorer l’efficacité et la fiabilité de ses machines pour éviter les temps d’arrêt non planifiés et les perturbations opérationnelles. Ils ont investi dans une solution de maintenance prédictive alimentée par l’IA qui équipe leurs équipes d’informations sur la santé des machines et de recommandations pour résoudre proactivement les problèmes. Ils ont réalisé un ROI de 7 fois en moins d’un an.

De même, l’une des plus grandes sociétés de produits alimentaires et de boissons du monde voulait réduire les déchets de produits et optimiser la capacité de ses usines, elle a donc testé la surveillance des machines alimentée par l’IA dans quatre usines. Ils ont constaté une augmentation de la capacité de 4 000 heures par an et une réduction des déchets de plus de 2 millions de livres de produits. Les résultats étaient si impactants que le pilote a été étendu à toutes leurs installations en Amérique du Nord.

Ces exemples du monde réel démontrent l’impact mesurable de l’IA fiable, et ils s’alignent sur les tendances plus larges de l’industrie. Dans une étude récente de plus de 700 fabricants dans le monde, les principaux domaines pour quantifier l’impact de l’IA sur les objectifs commerciaux étaient la gestion/optimisation de la chaîne d’approvisionnement (41%), l’amélioration de la prise de décision avec des analyses prescriptives (41%) et la santé des processus/maximisation du rendement et de la capacité (40%).

Les résultats année après année révèlent les progrès réels qui ont été réalisés sur ce parcours d’optimisme aveugle à des résultats éprouvés. Par rapport à l’année précédente, trois fois plus de répondants sont maintenant en mesure de quantifier l’impact de l’IA sur la santé des processus et deux fois plus peuvent mesurer son impact sur les temps d’arrêt non planifiés des machines. Cela démontre que les fabricants sont de plus en plus à l’aise avec l’utilisation de l’IA, ce qui les aide à réaliser un retour sur investissement plus important.

Avec cette confiance accrue, 83% des dirigeants de la fabrication dans le monde augmentent leurs budgets d’IA – ce qui est essentiel à la croissance des entreprises et à la visualisation efficace et à l’action sur les données de l’usine. Alors, qu’en est-il des autres industries qui sont en retard dans le succès de l’IA ? Elles ne progressent pas suffisamment vite.

Progression lente

Jusqu’à présent, les fabricants et les autres dirigeants d’industrie ont été lents à adopter l’IA, ce qui a freiné la vitesse à laquelle nous avons vu des résultats significatifs. En fait, près de 7 dirigeants d’entreprise sur 10 (67%) adoptent lentement l’IA, selon un rapport tech.co.

L’IA est un outil, et non un résultat. Il doit y avoir un changement de culture pour réaliser les avantages réels de ces investissements – il doit être plus que simplement mettre des capteurs sur les machines. La main-d’œuvre qualifiée est déjà difficile à conserver et encore plus difficile à trouver. La population américaine vieillit à un rythme plus rapide avec moins de personnes entrant dans la main-d’œuvre. Maintenant est le moment de faire progresser l’IA fiable car elle est essentielle pour conserver les connaissances et faire progresser les industries.

Les outils d’IA générative comme ChatGPT sont impressionnants, mais le monde des entreprises a besoin de plus que cela. Il nécessite une IA conçue à des fins spécifiques et difficiles – et il nécessite des résultats. C’est là que l’IA fiable entre en jeu, et la fabrication a fourni un livre de jeu impressionnant.