L'IA du monde réel est bien plus grande que l'IA génétique

Les exemples d'utilisation de l'"IA dans le monde réel", souvent appelée "IA physique", sont par exemple les robots de fabrication et les humanoïdes, le contrôle de la qualité avec des caméras IA, la maintenance prédictive des machines et des installations, les systèmes logistiques autonomes, le diagnostic médical, les voitures autopilotées et les villes intelligentes. Le Real-World AI Forum du Conseil diplomatique invite le 22 septembre à une conférence en ligne sur l'utilisation de l'IA dans les villes et les communautés.

Cas d'application Smart City

"La véritable valeur de l'IA ne réside pas dans le battage médiatique autour de la génération de textes, d'images et de vidéos, mais dans son intégration profonde dans les processus clés de l'industrie et des communes", explique Harald Müller, directeur de la Bonner Wirtschafts-Akademie (BWA) et co-président du Real-World AI Forum au Diplomatic Council. Daniel Trauth, également coprésident du forum et directeur de la société dataMatters GmbH de Cologne, illustre les avantages en prenant l'exemple de la Smart City. Selon lui, les communes pourraient économiser environ 20 pour cent de coûts et réduire les émissions de CO2 d'environ 30 pour cent rien qu'en optimisant la gestion des déchets par l'IA. Les feux de signalisation commandés par l'IA et les systèmes de gestion du trafic en réseau avec des informations en temps réel sur les places de parking permettent de réduire les embouteillages et les émissions de CO2. Une étude récente de McKinsey montre que les solutions pour les villes intelligentes peuvent réduire la consommation d'énergie dans les bâtiments publics jusqu'à 15 % (Smart Building).

Un autre exemple est l'optimisation des transports publics (TP). Daniel Trauth explique clairement la démarche : "Grâce à des capteurs LiDAR et optiques dans les bus et les trains, il est possible de déterminer avec précision combien de places assises et debout sont occupées, à quelles heures et sur quelles lignes, ou combien d'enfants ou d'adultes utilisent l'offre. Ces données sont analysées par l'intelligence artificielle qui, sur cette base, peut élaborer des recommandations en temps réel pour une utilisation optimale de ces bus et trains. Au final, cela se traduit par une meilleure acceptation des transports publics par les citoyens, une affectation plus ciblée du personnel et une réduction des coûts et de la pollution".

Domaine d'application "enlèvement de copeaux intelligent

Daniel Trauth cite l'"usinage intelligent", sur lequel son entreprise dataMatters travaille entre autres en collaboration avec l'Institut Fraunhofer pour la technologie de production IPT à Aix-la-Chapelle, comme exemple d'application industrielle de l'IA ayant des répercussions importantes. Il s'agit essentiellement de répondre mieux et à moindre coût aux exigences de qualité élevées de l'industrie de l'usinage grâce à l'IA. L'usinage, qui consiste à donner au matériau la forme et la taille souhaitées par tournage, perçage, fraisage ou rectification, constitue une base essentielle de la technique de fabrication dans de nombreux secteurs industriels, de la production automobile à la fabrication d'instruments médicaux.

Les erreurs dans le processus d'usinage peuvent avoir de graves conséquences, allant de la défaillance du produit à des problèmes de sécurité. Des contrôles de qualité stricts sont donc indispensables, mais ils sont également longs et coûteux. "La surveillance et l'analyse automatisées des processus de production à l'aide de l'IA peuvent réduire considérablement les temps de contrôle et les coûts de l'assurance qualité et améliorer la précision de l'évaluation de la qualité", explique le Dr Daniel Trauth pour illustrer l'utilité de "Real World AI" à l'aide de cet exemple d'application.

"L'usinage n'est qu'une des innombrables applications de l'intelligence artificielle dans la production", explique Harald Müller. Il s'agit en fin de compte d'usines autonomes, c'est-à-dire d'ateliers de production sans présence humaine, dans lesquels seuls des robots sont actifs. Ces "usines fantômes" seraient possibles grâce à la combinaison de l'informatique, de la mise en réseau, de l'intelligence artificielle, de la robotique et de nouveaux procédés de fabrication. Selon des études, cela permettrait de réduire les coûts d'exploitation jusqu'à 25 pour cent, d'augmenter la productivité jusqu'à 30 pour cent et de réduire les taux d'erreur jusqu'à 40 pour cent.

Smart Factory pour une meilleure compétitivité

Malgré les investissements initiaux plus élevés pour la construction d'une Smart Factory, dont environ un tiers des coûts totaux sont liés aux capteurs, aux logiciels et à l'infrastructure, la mise en place d'une usine autonome est souvent amortie dès la première année d'exploitation. La réduction significative de la masse salariale en est la première cause. "De plus, la flexibilité accrue permet de réagir plus rapidement aux changements du marché et le niveau de qualité plus élevé réduit les coûts de retouche, ce qui augmente finalement la satisfaction des clients", explique Harald Müller en décrivant les avantages concurrentiels de la nouvelle génération de production.

Le chef de BWA précise : "Il ne s'agit pas d'un regard sur un avenir lointain, mais cela commence à devenir une réalité depuis longtemps sous la forme des Autonomous Production Twins". Un APT - c'est-à-dire un jumeau numérique dans la production - combine des données en temps réel, l'intelligence artificielle et une mise en réseau avancée pour créer une représentation virtuelle du système de production capable de prendre des décisions et d'adapter les processus de manière autonome. "Un jumeau de production autonome peut contrôler activement les processus de fabrication et réagir à des événements imprévus, par exemple en adaptant la vitesse des robots, en optimisant l'alimentation en matériaux, en corrigeant les erreurs ou en replanifiant en cas de pénurie de matériaux", explique Harald Müller en donnant des exemples concrets des avantages de l'utilisation de l'IA dans la fabrication.

Il résume : "Alors que l'IA générative est un outil utile, l'IA du monde réel fournit les avantages durables en termes d'efficacité et de coûts qui détermineront l'économie et les collectivités locales de demain. Les entreprises qui reconnaissent rapidement ce changement et intègrent l'IA dans leur infrastructure physique s'assurent un avantage concurrentiel décisif. Compte tenu de la situation de crise que connaît actuellement l'Allemagne, l'industrie nationale ne doit en aucun cas manquer cette évolution".

Source et informations complémentaires : www.diplomatic-council.org/de/ki-in-der-realen-welt

Cet article est paru initialement sur m-q.ch - https://www.m-q.ch/de/real-world-ai-viel-groesser-als-genai/