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« L’IA devient de plus en plus un jeu d’équipe »

« L’IA devient de plus en plus un jeu d’équipe »

2023-11-28 13:39:42

L’IA est également de plus en plus utilisée dans les environnements de production pour soulager les employés et remédier à la pénurie de travailleurs qualifiés. Vous pouvez en savoir plus sur l’utilisation potentielle de l’IA, quels sont les principaux défis et pourquoi l’éthique de l’IA est essentielle dans l’entretien avec Jens Beyer de LAVRIO.solutions du réseau CyberForum.

Par Ana López

Quels applications et avantages spécifiques l’IA offre-t-elle dans l’environnement de production actuel ? Comment utiliser les technologies de l’IA ?

Il existe diverses applications de l’IA qui apportent des changements révolutionnaires. Par exemple, nous voyons depuis plusieurs années des contrôles de qualité soutenus par des méthodes d’IA qui rendent les processus de travail beaucoup plus ergonomiques et efficaces. Alors que les environnements de production deviennent de plus en plus rapides, ce soulagement pour les employés est clairement perceptible. Outre les contrôles qualité, la surveillance en temps réel de l’ensemble du processus constitue également une application d’IA rentable. L’IA peut détecter des anomalies dans le processus et suggérer des actions correctives. De même, les méthodes de formation des nouveaux employés ou des travailleurs saisonniers sont un domaine dans lequel l’IA résout bon nombre des défis auxquels sont confrontées les entreprises manufacturières. Par exemple, les systèmes d’IA fournissent une assistance ciblée aux nouveaux employés au travail et fournissent des suggestions et des conseils pour les prochaines étapes de travail.

Mot clé « maintenance prédictive » – L’IA est déjà de plus en plus utilisée dans le domaine de la maintenance…

Dans le domaine de la maintenance, il existe différents développements qui améliorent la longévité des machines et minimisent les temps d’arrêt pour maintenance. Outre les tableaux de bord contenant des recommandations concrètes générées par l’IA pour les prochaines étapes de maintenance, la « maintenance prédictive » est bien sûr aussi un système d’IA désormais utilisé dans de nombreux endroits. Cela prédit quelle partie d’une machine pourrait tomber en panne et quand elle devra être remplacée.

Quels défis et risques sont associés à l’utilisation de l’IA dans les processus de production et comment peuvent-ils être minimisés ?

Les défis techniques résident par exemple dans la qualité des données : les systèmes d’IA dépendent fortement des données d’entraînement existantes. Des données inexactes, incomplètes ou peu fiables peuvent rapidement conduire à des erreurs. L’intégration dans les systèmes existants est également un défi technique. L’introduction de systèmes d’IA dans les environnements de production peut s’avérer complexe, en particulier lorsque des machines et des systèmes existants sont impliqués.
Il existe également un manque de spécialistes qualifiés et expérimentés à la fois dans la technologie de l’IA et dans la production. Cependant, ceux-ci sont nécessaires à l’introduction et à la maintenance des systèmes d’IA.
Les aspects sociaux et organisationnels jouent également un rôle. Un certain niveau de scepticisme à l’égard des systèmes d’IA peut entraîner des retards dans l’introduction et le contournement des systèmes, voire un sabotage de la part des sceptiques.

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Comment accroître l’acceptation de l’IA par les employés ?

Il est important d’impliquer ouvertement toutes les personnes impliquées dans le processus dès le début, de les former et de les impliquer fortement dans le processus d’introduction. La transparence des systèmes d’IA, que nous pouvons atteindre grâce à des mesures techniques (mot clé « IA explicable » ou « IA explicable, XAI ») contribue à accroître l’acceptation. L’accent mis sur les systèmes hybrides dans lesquels les suggestions de l’IA sont associées à l’expertise humaine contribue également de manière significative à renforcer l’acceptation.
Des formations et des ateliers doivent être proposés tout au long de la phase d’introduction et au début de la phase productive afin de garder un œil attentif sur les défis organisationnels et techniques. Cela signifie que vous pouvez réagir rapidement lorsqu’un nouveau défi se présente. Il s’agit d’un sujet important que nous abordons continuellement dans des projets de recherche tels que KARL (« L’IA dans le travail et l’apprentissage dans la région de Karlsruhe »).

Comment garantir que l’IA soit utilisée de manière responsable dans l’éthique de la production ?

Les implications éthiques de l’IA nous préoccupent au plus haut point, en particulier dans les domaines où elles ont un impact direct sur les lieux de travail humains, la sécurité et la vie privée. Dans le contexte de la production, cela inclut la sécurité des employés, la protection des données et la qualité des processus.
Il existe plusieurs points de départ pour utiliser les systèmes d’IA de manière responsable. D’une part, les systèmes d’IA doivent être conçus de manière transparente afin que les processus décisionnels de l’IA soient compréhensibles et explicables. Ceci est particulièrement important dans les domaines où les décisions en matière d’IA ont un impact direct sur les travailleurs. D’un autre côté, les décisions finales appartiennent aux gens. Idéalement, l’IA offre une très bonne aide à la décision.

La participation des employés est extrêmement importante, notamment d’un point de vue éthique. Seuls les employés bien formés qui comprennent la technologie de l’IA peuvent en évaluer les implications éthiques.

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Qu’en est-il de la protection des données ?

La protection des données doit également être prise en compte dès le départ. Lors de la collecte et du traitement des données, nous devons toujours vérifier dans quelle mesure les conditions-cadres en matière de protection de la vie privée et de droit du travail sont respectées.

À quoi faut-il faire particulièrement attention avec les entreprises multinationales ?

Pour les entreprises implantées dans le monde entier, une certaine sensibilité culturelle fait bien entendu également partie de l’utilisation responsable de l’IA. Selon les régions, les différences qui existent en matière d’IA doivent être prises en compte.

Quelle est l’importance des normes éthiques pour l’utilisation de l’IA ?

Il est essentiel que les entreprises élaborent des lignes directrices éthiques claires pour l’utilisation de l’IA. Nous voyons ici, dans la région de Karlsruhe, des pionniers qui travaillent sur de tels principes dans leurs laboratoires numériques. Elles ne peuvent pas encore être rigides et définitives, car la technologie de l’IA et ses domaines d’application évoluent continuellement. Mais une fondation peut et doit être créée dès maintenant. Cela augmente la confiance des salariés et constitue une bonne base pour ce gain de productivité.

De quelles compétences les salariés de l’industrie auront-ils besoin à l’avenir ?

L’objectif principal des projets d’IA que nous soutenons et que nous observons actuellement est d’utiliser les recommandations des systèmes d’IA pour alléger le fardeau des travailleurs humains, automatiser les étapes de processus non ergonomiques, réduire la vitesse et réduire le stress. Bien entendu, cela signifie que les employés doivent être ouverts à la nouveauté. Nous avons besoin de contacts qui connaissent leurs processus, mais qui acceptent en revanche les améliorations et les nouveaux processus.
Il est donc important qu’ils acquièrent des compétences ou des connaissances de base en analyse de données, en apprentissage automatique et en robotique. Ce n’est qu’alors qu’ils pourront remettre en question de manière critique les systèmes d’IA et identifier plus rapidement les problèmes émergents.

Quelles sont les bonnes pratiques ?

Heureusement, il existe désormais de nombreux exemples concrets. Par exemple, dans le projet de recherche « KARL », il existe des cas d’utilisation passionnants qui illustrent clairement les avantages en matière de production. Un système d’assistance au montage de moteurs électriques y a été développé. Divers modèles d’IA ont été utilisés pour prendre en charge l’ensemble du système, par exemple la détection des mouvements des mains à l’aide de capteurs et les modèles d’IA de l’entreprise. Cinémique ou un soutien direct aux travailleurs Optimums « Smart Klaus », qui surveille le processus de production avec une caméra et fournit des informations directes sur l’étape suivante. Ce projet vise clairement à accroître le bien-être des employés en réduisant les risques d’erreurs et de stress. Dans le même temps, cela contribue également à minimiser le « déficit de compétences », car tous les travailleurs reçoivent ce soutien.

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La grande peur est de perdre le pouvoir de décision…

Avec ces systèmes d’IA, le pouvoir de décision appartient aux personnes. Un cas d’utilisation lié à la production, par exemple, est celui en collaboration avec INIT un soutien émergent aux gestionnaires de transports dans les transports publics locaux. Nous développons ici comme LAVRIO.solutions un modèle pour soutenir les employés dans une situation critique. Les répartiteurs de trafic reçoivent non seulement une recommandation de l’IA sur ce qu’ils doivent faire ensuite, mais également une indication directe de la raison pour laquelle l’IA fait cette recommandation. Cela leur permet de décider s’ils suivent cette recommandation ou si l’IA n’a pas pris en compte tous les facteurs décisifs.

L’humain et l’IA, partenaires qui se soutiennent mutuellement ?

Absolument. Nous voyons à travers ces exemples que l’accent est mis sur le soutien aux personnes. Dans le même temps, ces cas d’utilisation sont couronnés de succès car les utilisateurs et toutes les personnes intéressées par le processus dans les entreprises respectives sont fortement impliqués dès le départ. L’IA devient de plus en plus un jeu d’équipe dans lequel les entreprises qui en tirent le plus profit sont celles qui mettent en œuvre les projets techniquement sans faille et qui, en même temps, relèvent dès le départ les défis organisationnels.

Jens Beyer est data scientist et consultant en IA chez Lavrio.solutions GmbH à Karlsruhe. Il se concentre sur le développement rapide et interactif de systèmes d’IA et sur la conception de modules d’IA pour les applications logicielles existantes. Il accompagne les éditeurs de logiciels sur leur chemin vers l’IA et conseille les entreprises sur leurs projets de mise en œuvre de l’IA.

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