Intelligence artificielle: du battage médiatique à une utilisation productive

D^r Paul Ammann, formation continue TI, BFH

Peter Burkhalter, formation continue TI, BFH

L’intelligence artificielle (IA) est un terme générique qui recouvre plusieurs technologies. Elle désigne les efforts de programmation d’un ordinateur afin qu’il puisse traiter les problèmes de manière relativement autonome. Pour cette étude de cas, les auteurs ont interrogé les entreprises suivantes: BKW, BLS, La Poste, Endress Hauser, F&P Robotics, Imoberdorf, Marcaro, La Mobilière, Monnier-Zahner, netcetera, SAAB Bofors et les CFF. Trois approches de l’IA ont ensuite été traitées.

• Le Natural Language Processing (traitement automatique des langues) traite de l’interaction entre les ordinateurs et les humains moyennant le langage courant.
• Le Machine Learning (apprentissage automatique) est une application qui permet aux systèmes d’apprendre automatiquement en se basant sur des observations et de s’améliorer sans être explicitement programmés pour le faire.
• La Robotic Process Automation/Cobotics (automatisation des processus robotisés/cobotique) traite de la gestion intelligente de robots collaboratifs ou cobots. Un cobot – contraction de l’anglais «collaborative robot» – est un robot qui collabore avec les humains et n’est pas séparé de ces derniers par des dispositifs de protection. Le roboticsLab de l’Institute for Human Centered Engineering de la BFH est une référence dans la recherche en cobotique.

Dans l’étude de cas, les étudiant-e-s travaillent sur ces approches de l’IA en utilisant des exemples issus des entreprises interrogées. Ce sujet très vaste deviendra ainsi tangible pour eux.

Un processus de call center bien organisé est essentiel pour le succès de BKW puisqu’il garantit la satisfaction des client-e-s. Cependant, les services d’assistance technique sont très couteux car ils reposent sur des personnes. Le traitement automatique des langues est une technologie qui permet d’automatiser certaines parties de ces services à la clientèle et, en même temps, d’obtenir la meilleure qualité possible de réponses à une question avec une certaine intelligence. BKW peut ainsi répondre à des questions simples de manière très efficace et avec une précision de plus de 98%. Le fait que les client-e-s aient parfois du mal à parler à une machine représente un défi important. L’avantage principal est de délester les ressources humaines, qui peuvent être affectées à des tâches plus complexes et de plus grande valeur.

Le constructeur de machines Imoberdorf AG fournit aux fabricants de pièces individuelles complexes des installations à transfert rotatif. Pour les client-e-s, la priorité est de réduire au maximum les temps d’arrêt des machines. La Predictive Maintenance (maintenance prédictive) joue en l’occurrence un rôle important. Elle intervient avant que des problèmes n’affectent une machine. Ces derniers peuvent ainsi être résolus sans interrompre le fonctionnement du dispositif ni devoir planifier une maintenance avec le client. En matière de Predictive Maintenance, l’approche suivante est mise en œuvre: les données de référence de chaque installation sont collectées lors de sa mise en service. Lors de l’exploitation chez les client-e-s, les données réelles sont comparées aux données de référence. Les écarts induisent des notifications et, éventuellement, l’intervention du service de maintenance. Deux approches sont concevables en tant qu’applications IA. Les broches d’usinage sur lesquelles les outils sont fixés peuvent être surveillées en permanence par des capteurs. La combinaison des données de référence avec les méthodes de Machine Learning permet d’évaluer en permanence l’état de la broche et d’avertir au plus tôt l’opérateur ou l’opératrice de problèmes éventuels. Une seconde approche d’IA envisagée est le Machine Learning dans l’analyse vibratoire de la machine. Le dépassement des fréquences autorisées est surveillé et l’opérateur ou l’opératrice est averti-e. L’introduction de l’IA est freinée par le manque de données. Les machines ne sont en effet pas équipées de tous les capteurs nécessaires et l’entreprise n’a qu’un accès limité aux données de ses client-e-s. L’avantage pour ces derniers est d’éviter les temps d’arrêt qui entraînent des frais élevés et de lourdes pertes de chiffre d’affaires.

Les cobots sont déjà utilisés dans plusieurs homes et cliniques de réadaptation suisses (illustrations). F&P Robotics a conçu le cobot LIO dans cette optique. Dans les homes, il assume des tâches importantes: distribution d’objets (médicaments) dans un service et accompagnement des personnes dans l’institution, promotion de la santé et divertissement pour les résident-e-s et les patient-e-s via une interaction active ainsi que des exercices mentaux et physiques. L’utilisation de robots représente un avantage pour les homes, leur personnel et les résident-e-s. F&P Robotics a volontairement évité de donner une apparence humaine à son robot, pour souligner la différence entre l’homme et la machine et ne pas conforter les résident-e-s et le personnel dans leurs idées préconçues et leurs craintes. Les cobots ont l’avantage d’accroître l’autonomie des résident-e-s des homes et de simplifier le travail du personnel.

Sur la base de cette étude de cas, les étudiant-e-s pourront découvrir les opportunités et les risques liés à l’utilisation de l’IA dans les entreprises suisses. Pour les personnes interrogées, la technologie n’est jamais un positionnement stratégique, mais un moyen de mieux répondre aux besoins de la clientèle. Fait très intéressant, la disponibilité des données est un défi majeur pour de nombreuses entreprises. En matière d’intelligence artificielle, les approches sont souvent basées sur la disponibilité – rare – de très grands volumes de données de bonne qualité. Les entretiens menés avec les entreprises montrent en outre que les applications de l’IA trouvent de plus en plus souvent leur place dans un environnement productif, que ce soit dans les entreprises de services, de transport et de logistique ou dans l’industrie.

Dans ce CAS, les étudiant-e-s apprennent à intégrer l’intelligence artificielle, les chatbots, la réalité mixte, l’IdO (internet des objets) et d’autres technologies dans leurs processus de service et à développer par ce biais des offres de service innovantes.

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