J’aime souvent dire que les données sont comme l’eau. La raison en est qu’il coule constamment, vous ne pouvez pas survivre sans y avoir accès, et il est constamment utilisé, nettoyé et recyclé. L’eau sale, cependant, est en grande partie inutilisable – laissée à stagner dans des réservoirs d’eau ou de stockage, elle est rapidement oubliée et jetée. Mais lorsque nous traitons cette eau avec soin et que nous nous assurons qu’elle est propre, nous permettons sa réaffectation, son utilisation et sa réutilisation cohérentes de manières très différentes dans la vie quotidienne.
Les données sont exactement les mêmes. Si les entreprises ne disposent pas des bonnes données, accessibles, propres, sécurisées et cohérentes, les projets d’IA ne survivront pas.
La preuve de l’intégration croissante de l’IA a été mise en évidence dans Rapport sur l’état de l’IA 2022 de McKinsey. Il a montré que l’adoption de l’IA a plus que doublé depuis 2017, 50 % des organisations déclarant utiliser désormais l’IA dans au moins un domaine d’activité.
L’innovation étant au centre des projets, l’IA est de plus en plus adoptée dans des secteurs tels que le commerce de détail et les services publics. Cependant, l’IA a le plus grand impact dans l’industrie manufacturière.
Les produits basés sur l’IA tels que Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL) facilitent les usines intelligentes capables d’optimiser des processus multi-étapes de plus en plus complexes. Ces outils leur permettent de devenir plus durables, efficaces et rentables.
Mais la grande question pour les entreprises qui cherchent à intégrer l’IA dans leurs processus de fabrication est : par où commencer ? Et comment m’assurer que des données propres sont au cœur du processus ?
Construire une base solide pour la sécurité des données
Le pilier essentiel d’une solution d’IA performante dans le secteur manufacturier est la sécurité et la propreté des données. Cela est dû à la dépendance de longue date vis-à-vis de systèmes hérités obsolètes, ce qui signifie que le stockage des données est tombé dans la liste des priorités.
Heureusement, nous commençons à voir le début d’un changement de mentalité dû à la numérisation de l’industrie manufacturière. Les DSI du secteur comprennent désormais l’importance non seulement de collecter et de saisir des données, mais aussi de les stocker de manière sûre et propre, en particulier lorsqu’il s’agit de stocker des secrets de pointe ou des données personnelles.
En donnant la priorité à la conviction que les données doivent être nettoyées et stockées de manière sûre et sécurisée, les entreprises pourront planifier et réaliser avec succès des projets alimentés par l’IA.
Les données et l’IA comme catalyseurs
Actuellement, les data scientists perdent environ 80% de leurs heures de travail sur la collecte, l’effacement et la détection des données défectueuses – au lieu de créer des informations exploitables. Comme le savent de nombreux leaders de l’industrie manufacturière, la façon dont vous choisissez d’aborder la gestion de vos données peut faire ou défaire un projet.
Comme l’eau, des données propres sont essentielles. Lorsqu’il s’agit de former des algorithmes d’IA utilisant des données non nettoyées, cela peut être préjudiciable. Cependant, s’assurer que les données utilisées sont propres peut permettre aux entreprises de faire des prévisions précises sur les priorités d’une usine de fabrication, telles que les pannes ou les temps d’arrêt des machines. Une meilleure hygiène des données aide les entreprises à intégrer de manière transparente les informations dans les programmes logiciels existants. Ils peuvent ensuite déployer l’IA pour automatiser le processus, ce qui améliore l’efficacité et la productivité.
Le succès des projets d’IA dans le secteur manufacturier repose bien sûr sur la qualité et la quantité des données qu’ils traitent – meilleures sont les données, meilleurs sont les résultats.
Intégrez l’IA dans vos opérations commerciales
Lors de la mise en œuvre d’outils technologiques dans votre pile technologique, ils doivent apporter une valeur stratégique et contribuer au fonctionnement quotidien de votre entreprise. Ce n’est pas différent pour l’IA.
Lorsqu’ils cherchent à intégrer des capacités d’IA dans leur entreprise, les dirigeants doivent tenir compte de ce qui est nécessaire, des coûts, des défis et des éventuelles limites. Mais faire appel au bon partenaire pour vous conseiller sur votre stratégie d’IA devrait avoir un impact immédiat, moins cher et plus sophistiqué.
Dans l’ensemble de la fabrication, l’intégration de l’IA peut ressembler à l’introduction d’une maintenance intelligente des machines, à l’amélioration de l’efficacité du contrôle qualité, à l’agilité de la gestion de la chaîne d’approvisionnement ou à l’augmentation de l’automatisation alimentée par l’IA pour exécuter de meilleurs processus.
Les dirigeants doivent s’assurer qu’ils dirigent depuis le sommet et montrer à leurs employés que ces outils sont utiles pour assurer le succès du déploiement. La mise en œuvre d’une technologie parfois complexe peut être fastidieuse, mais il est essentiel de s’assurer que vos employés la comprennent et soient capables de l’utiliser au mieux. Les dirigeants doivent se concentrer sur l’investissement dans la formation afin que l’ensemble de l’entreprise puisse adopter l’innovation.
Comme le savent de nombreux chefs d’entreprise de l’industrie manufacturière, l’IA offre un énorme avantage concurrentiel, uniquement si elle est configurée et utilisée de la bonne manière. Il est essentiel de commencer par le bon ensemble de données, propre et sécurisé. Transformer véritablement l’approche d’une entreprise en matière de données et de technologie prouvera le potentiel de l’IA.
A propos de l’auteur
Kirsty Biddiscombe, responsable britannique de l’IA, du ML et de l’analyse chez NetApp
Elle joue un rôle crucial dans la promotion d’un engagement réussi dans l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’analyse de données, en aidant les organisations à atteindre leurs objectifs commerciaux autour de leur présence en IA. Son expertise dans l’expérience des solutions de centres de données, l’engagement basé sur les résultats et l’industrie informatique au sens large sont à l’origine de la transformation de NetApp et positionnent l’entreprise en tant que fournisseur leader de solutions de données cloud de pointe.
