L’intelligence artificielle, un outil d’évolution pour les industries du futur

Posté le 22 mai 2025
par La rédaction dans Informatique et Numérique

La transformation numérique de l’industrie offre à cette dernière de nombreux avantages. Elle est cependant également source de défis qu’il serait difficile de relever sans l’apport des techniques innovantes d’intelligence artificielle. Pour y parvenir, des méthodes et des outils avancés devront être développés afin de gérer les flux de données produits par des systèmes parfois hétérogènes. C’est tout l’enjeu de l’IA, dont les méthodes et techniques seront à même d’extraire, à partir de sources diverses, des connaissances pour aboutir à des recommandations et règles utiles.

Un extrait de « Intelligence artificielle dans le cadre de la transformation numérique », par Moamar SAYED MOUCHAWEH

L’intelligence artificielle (IA) est une composante importante de la transformation numérique. Elle intervient à partir de méthodes et techniques élaborées en fonction des objectifs recherchés, de leurs domaines d’applications, mais également des interactions entre les différents acteurs du marché visés et/ou des domaines d’application déterminés. L’IA se base sur des connaissances et données recueillies à l’aide de systèmes hétérogènes et qui seront ensuite utilisées via des outils d’aide à la décision afin de résoudre un problème spécifique. Celui-ci peut par exemple être la recherche d’une plus grande efficacité énergétique ou de maintenance, d’une protection contre les pannes ou les intrusions.

En s’appuyant sur l’Internet des objets (IoT), le cloud, l’échange de données ou encore l’analyse prescriptive, des business models innovants se construisent autour des technologies numériques. Ils aboutissent ainsi à créer de nouvelles sources de revenus et à générer de nouvelles opportunités de services. Ils sont ainsi la promesse de productivité accrue, de qualité et de rentabilité, et laissent également espérer une plus grande sécurité des systèmes industriels, le tout dans un budget qu’il convient de respecter afin de ne pas rendre le service économiquement inaccessible.

À ce stade, la transformation numérique intervient sur trois plans distincts. Le premier rassemble toutes les technologies numériques utilisées par les clients afin d’exécuter les fonctionnalités avancées, ou pour capturer des données opérationnelles.

Le second plan s’appuie sur les technologies numériques nécessaires à la connexion des parties prenantes via les réseaux de communication sans fil.

Enfin, le dernier plan correspond à la transformation des données en informations et actions valorisables afin de planifier les opérations permettant la réduction des coûts, l’atténuation des risques et la génération de revenus. C’est là qu’interviennent différentes technologies numériques, dont l’intelligence artificielle.

L’IA met ainsi en jeu des capacités analytiques dédiées respectivement à la description par le recueil de données sensorielles, au diagnostic en identifiant des causes, à la prédiction par la modélisation du futur, ou encore à la prescription à partir de laquelle des solutions pourront être élaborées.

Ces quatre types de capacités d’analyses sont complémentaires. Elles nécessitent un traitement en continu des données afin d’améliorer la précision des prévisions et d’offrir la meilleure option de décision.

Avant de déterminer la technique d’IA la plus adaptée qui sera utilisée, il convient de définir préalablement l’objectif recherché, la méthode d’apprentissage employée pour l’atteindre, et le domaine d’application. Il peut s’agir de résoudre des problèmes, de fournir des services en termes d’automatisation ou financiers, de développer la télémédecine ou d’engager son industrie sur le chemin de la transition énergétique.

Exemple d’efficacité dans le cadre de la transition énergétique

La transformation numérique est particulièrement impliquée dans la gestion, la surveillance et la planification des opérations de génération, transport, distribution et consommation des ressources énergétiques, distribuées pilotées par l’électronique de puissance. Il est ainsi possible de réduire progressivement l’inertie mécanique du réseau électrique, mais aussi de mieux gérer le déséquilibre de puissance entre production et charge. Les capacités de traitements sont également améliorées grâce au cloud computing, mais le volume de données sur la production et la consommation d’énergie est énorme. L’intelligence artificielle permet de transformer ces données en valeur afin d’offrir des informations efficaces et indispensables à la fourniture de l’énergie, tout au long de la chaîne. L’IA permet également d’anticiper les mutations à venir ou problématiques à envisager pour construire un réseau intelligent.

Les méthodes d’apprentissage utilisées

Ici, les techniques basées sur l’IA ont pour objectifs la prédiction ou l’optimisation. D’une part, il est important de pouvoir prédire la demande d’énergie électrique, dont l’origine peut être diverse et dépendre de l’état de santé des matériels. D’autre part, il est indispensable d’être en mesure de minimiser un coût ou les risques, quelle que soit leur origine, et de maximiser la flexibilité des usages.

Pour y parvenir, l’intelligence artificielle se construit à partir d’apprentissages automatiques. Ceux-ci sont respectivement supervisé, non supervisé et semi-supervisé.

L’apprentissage supervisé s’appuie sur l’interprétation de données étiquetées recueillies au préalable. Afin d’envisager de possibles évolutions, l’apprentissage non supervisé est une alternative puisque le modèle ne nécessite pas de données étiquetées. Ce faisant, cet apprentissage non supervisé n’offre pas toujours une bonne précision du mode construit. Dans ce cadre, un apprentissage semi-supervisé peut permettre le lancement de l’apprentissage du modèle puisque des données non étiquetées sont utilisées pour améliorer la précision.

Un apprentissage en profondeur permet de construire un modèle basé sur l’utilisation de données brutes.

L’IA, incontournable outil du futur

L’IA prend sa source dans différents types de données, choisies en fonction de l’objectif recherché. Les modes d’apprentissage variés qu’elle met en œuvre permettent d’élaborer de nouveaux services, de diminuer les coûts tout en offrant la meilleure efficacité et une plus grande sécurité. Composante essentielle de la transition des entreprises vers une industrie 4.0, à toutes les strates de son fonctionnement, l’intelligence artificielle permet dès lors d’envisager de nouvelles sources de revenus.

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« Intelligence artificielle dans le cadre de la transformation numérique », par Moamar SAYED MOUCHAWEH

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