L’IA sur votre ligne de production, 3 idées reçues qui peuvent freinent votre compétitivité
L’IA pour la production, c’est cher et compliqué ?
Nous vous proposons de lever les préjugés les plus fréquents.
Chaque avancée technologique est une opportunité de transformation. L’intelligence artificielle ne fait pas exception. À l’instar de l’automatisme qui a révolutionné les lignes de production par le passé, l’IA est une évolution majeure en termes de pilotage. Pourtant, elle fait l’objet de croyances limitantes : coût de sa mise en œuvre, complexités, données…
1ère idée reçue, le coût.
L’IA, c’est cher.
« L’IA, c’est un investissement colossal réservé aux géants de l’automobile ou de l’aéronautique. Je n’ai pas les moyens. »
Aujourd’hui, c’est faux. L’écosystème a changé : le modèle SaaS (logiciel en tant que service) a tout changé. Plus besoin d’investir des sommes importantes dans des serveurs et des licences. On parle d’abonnements mensuels plus accessibles. Et le ROI est direct et rapide. Une IA qui réduit de 2% votre consommation d’énergie ou qui diminue de 5% vos rebuts se rembourse en quelques mois, pas en quelques années. C’est un investissement opérationnel.
2ème idée reçue, la complexité.
L’IA, c’est compliqué.
« C’est une boîte noire. Mes équipes, opérateurs, ingénieurs process ne comprendront rien et n’auront pas confiance. »
L’objectif de l’IA est de vous livrer des recommandations claires et actionnables. L’IA est un assistant, elle ne remplace pas votre opérateur, elle lui donne le meilleur conseil au bon moment. Exemple : « Pour le lot en cours, augmenter la consigne de température du réacteur 2 de +1.5°C pour garantir la viscosité cible. » L’humain garde le contrôle : les meilleures solutions fonctionnent en boucle ouverte. L’IA suggère, l’expert métier valide. Cela permet de construire la confiance et de capitaliser sur le savoir-faire de vos équipes.
3ème idée reçue, les datas.
Pour faire de l’IA, il faut beaucoup de données.
« Je n’ai pas assez de données (…) celles que j’ai sont de mauvaise qualité. Mon projet risque d’échouer. »
Vous avez bien plus de données de valeur que vous ne l’imaginez. Votre ERP, votre MES sont des mines d’or. Même si les données sont bruitées ou avec des manques, il est possible de gérer ces imperfections.
On commence petit. Nul besoin d’avoir 10 ans de données parfaite.Un projet d’IA sur ligne de production peut démarrer sur un périmètre très ciblé, une seule machine, un seul défaut qualité, avec quelques mois de données pour prouver sa valeur, ce qu’on appelle un PoC, Proof of Concept.
Le bon point de départ ? Choisissez un « irritant » métier bien connu : un défaut qualité récurrent, une surconsommation sur une ligne, une panne difficile à prévoir. Identifiez et qualifiez vos données. L’IA vous permettra de les rassembler dans une seule et même plateforme (en soi, il s’agit d’un premier ROI !).
Une fois centralisées, l’IA propose plusieurs usages : analyse, alerte, maintenance, analyse de comportement de courbe, détection de pics…
Et vous, quelle est votre idée reçue à propos de l’IA ?
L’IA peut-elle contribuer à sauver la marge ? Réponse dans notre podcast AuTopSI
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