Traduit à l'aide d'un plugin de traduction automatique.
Grâce à des approches concrètes, il est désormais possible pour les entreprises de rendre des systèmes complexes plus intelligents : De la prise de décision séquentielle pour les systèmes robotisés à l'évaluation des processus pour le contrôle de la qualité et la détection des erreurs, en passant par l'amélioration des paramètres de processus dans la production. Alors que les méthodes traditionnelles atteignent leurs limites face à des centaines de variables interdépendantes, les techniques d'IA telles que l'apprentissage par renforcement et l'optimisation bayésienne offrent des solutions flexibles, basées sur les données.
Le nouvel article de la SATW dans le magazine PME s'adresse aux décideurs et aux spécialistes qui souhaitent comprendre comment l'IA peut améliorer concrètement les processus industriels et quelles sont les conditions préalables au succès. L'article a été rédigé par Johan Poccard et Dr. Iason Kastanis du Centre Suisse d'Électronique et de Microtechnique CSEM.
Cet article du KMU-Magazin fait partie d'une série qui a été créée comme activité de suivi de la publication Orientation IA : défis et opportunités pour les PME suisses. Cette publication de la SATW aide les petites et moyennes entreprises à identifier les potentiels de l'intelligence artificielle et à planifier les prochaines étapes concrètes.
Le contenu a été élaboré en étroite collaboration avec les acteurs du réseau SAIROP (Swiss AI Research Overview Platform). SAIROP encourage l'échange entre la science, l'économie et la société, rend les compétences suisses en matière d'IA visibles et crée une orientation dans l'écosystème dynamique de l'IA.
Les approches traditionnelles fonctionnent bien dans des environnements structurés. Elles atteignent toutefois leurs limites dans les systèmes dynamiques comportant des centaines de variables interdépendantes. Le nombre de paramètres augmente de manière exponentielle. Les méthodes d'IA offrent ici des solutions plus flexibles, basées sur les données.
Idéal pour l'optimisation des processus : Les systèmes logistiques planifient des centaines de livraisons de manière dynamique, optimisent les voies de stockage ou réorientent les camions sur la base des données de trafic en temps réel. Dans le domaine de la robotique, les systèmes adaptent leurs actions aux changements d'environnement.
Un agent est entraîné dans un environnement simulé. Grâce à des récompenses, il apprend quelles actions mènent au résultat souhaité. La simulation permet de jouer rapidement et en toute sécurité des milliers de scénarios avant d'utiliser le système en situation réelle.
Le plus grand défi est l'écart entre la simulation et la réalité. Ce qui fonctionne en simulation peut échouer en pratique à cause des vibrations ou du bruit des capteurs. La solution : des simulations réalistes grâce à une étroite collaboration entre les développeurs et les experts en processus.
L'optimisation bayésienne trouve les meilleurs paramètres avec un petit nombre d'expériences ciblées. Les réseaux neuronaux à information physique combinent les données avec les lois physiques et réduisent considérablement le besoin de grands ensembles de données.
La collecte de données est souvent coûteuse et prend du temps, en particulier pour les tests physiques. De plus, les processus évoluent en raison de l'usure ou des changements environnementaux. Les modèles doivent alors souvent être réentraînés.
Les modèles d'IA reconnaissent dans les données en temps réel des modèles qui indiquent des erreurs ou des pannes - avant qu'elles ne se produisent. Contrairement aux systèmes rigides basés sur des règles, les méthodes modernes s'adaptent également aux écarts inattendus.
Des interfaces conviviales permettent aux experts en processus d'interagir avec les modèles et de visualiser les résultats sans avoir à comprendre les détails techniques. Cela accélère considérablement le processus d'optimisation.
Non. Chaque projet nécessite une modélisation et une validation minutieuses. Les entreprises devraient systématiquement documenter les expériences. Cela permet de créer une bibliothèque de méthodes qui accélère les futures mises en œuvre.
Le CSEM a par exemple optimisé les processus de rectification des engrenages grâce à des stratégies d'échantillonnage intelligentes et à une optimisation multi-objectifs. La vitesse de production et la qualité des produits ont pu être maximisées simultanément.
Identifiez un cas d'application concret : y a-t-il un besoin d'optimisation des processus, des paramètres ou de la surveillance ? Commencez par un projet gérable, documentez systématiquement vos expériences et développez progressivement votre expertise. La collaboration avec des partenaires de recherche comme le CSEM facilite le démarrage.
| Role | Titel + Name |
|---|---|
| Text von | Iason Kastanis , Johan Poccard |
