Combiner expertise humaine et machine learning : le graal de l’industrie 4.0
L’engouement de l’industrie pour l’intelligence artificielle et particulièrement pour le machine learning a fait naître des interrogations quant à l’imminente prise d’ascendance de la technologie sur l’homme. Mais au fur et à mesure que ces outils hautement sophistiqués se démocratisent, il apparaît évident que les prouesses de l’intelligence artificielle n’ont que peu d’avenir devant elles si elles ne sont pas complétées par la finesse et les capacités de discernement propres à l’esprit humain.
Quand l’IA compense les faiblesses de l’humain et vice versa
Les (très nombreuses) représentations de l’Intelligence Artificielle dans la culture populaire et dans les médias ont contribué à implanter dans l’inconscient collectif une idée erronée : celle que l’intelligence artificielle pourrait outrepasser l’esprit humain, nous rendant inévitablement obsolètes.
En réalité, il n’en est rien. Tout comme le cerveau humain, l’IA et le Machine Learning, outre leurs forces indéniables, ont aussi leurs failles. Malgré des puissances de calcul et des niveaux de précision à faire pâlir d’envie les plus grands esprits de ce monde, l’IA et le ML souffrent de défauts majeurs :
- une absence totale de sens critique,
- une incapacité à prendre des risques,
- et un manque de discernement face à l’ambiguïté.
Pour l’heure, le Machine Learning a su faire ses preuves sur des tâches techniques parfois très complexes, mais n’est toujours pas en mesure de se substituer à l’intelligence ou l’expertise humaine. Notamment lorsqu’il est question d’avoir une vision globale, de faire preuve d’inventivité pour résoudre un problème, de croiser les domaines d’expertise, de faire preuve de discernement ou encore de faire face à l’incertitude.
Selon les experts sur le sujet, l’avenir de l’industrie repose en grande partie sur la collaboration entre expertise humaine et intelligence artificielle, plutôt que sur une prise de dominance de l’IA. Si les solutions actuellement développées ont pour principale ambition de pallier les faiblesses inhérentes à l’esprit humain, il nous incombe de notre côté de pallier aux faiblesses de l’IA en complétant ses forces par notre expertise.
C’est grâce à cette alliance qu’il sera possible de faire évoluer l’Industrie 4.0 de façon pérenne, viable et intelligente.
Maintenance prédictive : illustration d’une complémentarité Homme – IA/ML
La maintenance prédictive, qui séduit de plus en plus d’acteurs de l’industrie désireux de rester compétitifs, est un parfait exemple de complémentarité homme – machine. Cette méthode de maintenance repose sur l’utilisation d’algorithmes de machine learning pour identifier les signaux de défaillance d’un équipement, avant qu’il ne tombe en panne.
La maintenance prédictive permet aux équipes de maintenance de :
- planifier leurs interventions
- anticiper l’acheminement des pièces de rechange nécessaires pour assurer leur disponibilité
- maintenir la continuité opérationnelle des moyens de production.
Si la précision des données fournies par les capteurs et la sophistication des logiciels qui les interprètent relèvent de la prouesse technologique, elles n’ont que peu d’intérêt si elles ne sont pas enrichies de l’expertise des techniciens et ingénieurs qui s’en servent pour optimiser leurs opérations de maintenance (labélisation, interprétation, corrections).
Pour l’heure, le Machine Learning, tel que nous le connaissons aujourd’hui et tel qu’il nous est possible de l’imaginer dans les années à venir, est davantage un outil permettant de perfectionner les interventions humaines plutôt qu’une technologie vouée à la remplacer. La technologie apportera les informations nécessaires dans des temps permettant l’optimisation de l’intervention sur l’équipement mais le regard éclairé de l’expert vis-à-vis de cette information et ses connaissances permettront d’assurer la qualité et la pertinence de l’intervention.
Cette alliance homme – machine, constitue l’un des piliers majeurs de l’industrie 4.0 et un atout indispensable pour les entreprises qui souhaitent rester – ou se hisser – en tête de file.
L’intervention des Experts dans DiagFit
Avec DiagFit, la détection automatique d’anomalie est à portée de main sans nécessité d’écrire une seule ligne de code. Les experts métier bénéficient d’une interface fluide leur permettant d’explorer leurs données. Grâce à un guidage basé sur une méthodologie rigoureuse, les Experts Métiers peuvent également analyser et annoter leurs données pour en extraire les informations essentielles à l’élaboration de modèles. Cette technologie se met ainsi à la disposition de ceux qui détiennent le savoir et l’expertise. A terme tous ces outils, dont la détection d’anomalies, permettront aux industriels d’accéder à la maintenance prédictive.
