Comment l'IA générative transforme la fabrication : Principaux cas d'utilisation et exemples concrets

L'IA générative est partout, et l'industrie manufacturière ne fait pas exception.

Il y a beaucoup de bruit (et une bonne part de scepticisme) autour de ce que cela signifie pour l'atelier. Voici donc la vraie question : L'IA générative peut-elle réellement aider vos opérations aujourd'hui ?

La réponse ? Oui, mais seulement lorsqu'elle est appliquée de manière réfléchie.

L'IA générative n'est pas seulement pour l'avenir. Elle aide déjà les fabricants à créer des outils numériques plus rapidement, à découvrir des informations sur la production de manière plus intuitive et à assister les opérateurs en temps réel.

Chez Tulip, nous pensons que la technologie doit renforcer les personnes qui font le travail, et non les remplacer. Nous abordons l'IA de la même manière : comme un outil permettant à vos équipes d'avancer plus rapidement, de résoudre les problèmes plus intelligemment et de se concentrer sur ce qui compte le plus.

Dans ce billet, nous allons vous montrer à quoi ressemble l'IA pratique et ancrée dans l'atelier, et comment vous préparer à l'utiliser avec succès.

Regardez le webinaire : Dépasser le battage médiatique derrière l'IA générative pour les opérations →

Depuis des années, les fabricants utilisent l'intelligence artificielle pour analyser les données dont ils disposent - repérer les défauts grâce à Vision par ordinateur, prédire quand une machine pourrait avoir besoin d'être entretenue sur la base des données des capteurs, et bien d'autres choses encore. Historiquement, l'accent a été mis sur la compréhension du présent à partir des données existantes.

L'IA générative, quant à elle, a la capacité de créer quelque chose de nouveau.

Qu'il s'agisse de numériser des instructions de travail, de traduire des applications d'atelier dans différentes langues, de tirer des enseignements des données de production ou même de créer des logiciels personnalisés. Il apprend des modèles à partir d'énormes quantités d'informations (texte, code, images, etc.) et utilise cet apprentissage pour produire des résultats entièrement nouveaux.

Cette capacité de conversation, comme nous le voyons avec des outils tels que ChatGPT, est ce qui en fait un outil pratique pour votre personnel.

Bien que cette technologie ne soit pas nécessairement toute nouvelle, l'accès accru aux grands modèles de langage (LLM) a considérablement augmenté l'adoption de l'IA générative au cours des dernières années.

Des modèles tels que ChatGPT, Gemini, Claude et d'autres sont désormais capables de saisir le langage humain naturel et le contexte d'une manière que l'IA précédente ne pouvait pas, ce qui les rend suffisamment flexibles pour être appliqués à un grand nombre de tâches quotidiennes. Comme ces modèles continuent d'évoluer, nous sommes maintenant dans une phase où cette technologie peut être utilisée pour des applications réellement utiles.

Comment cela se passe-t-il dans l'industrie manufacturière en particulier ?

Un rapport d'Infosys suggère que les dépenses manufacturières en IA générative ont doublé en 2024 pour atteindre 2,4 milliards de dollars par rapport à 2023 - ce qui vous indique que les entreprises pensent que c'est important pour rester compétitif.

Mais la traduction de cette effervescence en une utilisation quotidienne dans l'atelier est encore un travail en cours pour beaucoup. Examinons quelques applications pratiques que nous avons vues jusqu'à présent.

D'après les conversations que nous avons eues avec les fabricants, certains schémas deviennent assez clairs :

L'IA générative n'est plus un simple battage médiatique. Elle fait déjà son apparition dans les ateliers de production, aidant les équipes à travailler plus rapidement, à résoudre les problèmes plus intelligemment et à naviguer dans la complexité un peu plus facilement.

Parlons de quelques-uns des domaines dans lesquels il fait déjà une réelle différence.

Dépannage et assistance à l'opérateur grâce à l'IA

Nous avons tous vu des opérateurs se débattre avec des manuels complexes ou essayer de déchiffrer des codes d'erreur sur une machine. Au lieu de perdre un temps précieux, imaginez avoir la possibilité d'utiliser une fonction de chat in-app - comme le fait Tulip's Frontline Copilot™ - directement dans leur interface de travail.

Ils pourraient simplement demander : "Que signifie le code d'erreur 123 sur cette machine CNC ?" et obtenir une réponse claire, étape par étape, synthétisée à partir des procédures opératoires normalisées, des manuels ou des guides de dépannage spécifiques que vous avez mis à la disposition de l'IA.

C'est le type d'aide pratique que l'IA générative peut offrir, agissant presque comme un collègue expérimenté qui connaît parfaitement la documentation. Et comme ces outils gèrent si bien la langue, cette aide peut souvent être fournie instantanément dans la langue maternelle de l'opérateur, ce qui est un énorme avantage pour les équipes internationales. Un dépannage plus rapide signifie moins de temps d'arrêt, tout simplement.

Analyse et exploration des données

Les installations de production produisent des quantités infinies de données. Mais comment transformer ces informations brutes en quelque chose d'utilisable ? Historiquement, c'est une opération lente, technique et réservée aux spécialistes.

L'IA générative, grâce à des fonctionnalités comme AI Insights deTulip, abaisse considérablement cette barrière. Les ingénieurs et les superviseurs peuvent demander ce dont ils ont besoin en langage clair - "Montrez-moi les raisons de rejet de qualité supérieure sur la ligne 3 hier" - et obtenir une réponse. Rapide. Visuelle. Actionnable.

Au lieu d'attendre des rapports personnalisés ou d'élaborer des tableaux de bord complexes, les personnes qui connaissent le mieux les processus peuvent interroger les données elles-mêmes - et avancer plus rapidement grâce à cela.

Bien sûr, comme pour tout outil, la qualité des réponses dépend toujours de la qualité de vos données. Mais une fois que cette base est en place, la rapidité d'adaptation et d'amélioration de l'équipe s'en trouve améliorée.

Aide au développement d'App No-Code

Nous constatons également que l'IA générative influence la manière dont les outils numériques sont conçus pour l'atelier. L'idée des"développeurs citoyens" - des ingénieurs ou des membres d'équipes opérationnelles qui créent leurs propres applications à l'aide de plateformes sans code - n'est pas nouvelle. Mais l'IA peut désormais agir comme un puissant accélérateur.

Par exemple, des outils tels que AI Composer deTulip de Tulip sont spécifiquement conçus pour aider les ingénieurs à convertir instantanément des documents existants - PDF, SOP, instructions de travail - en applications interactives, presque prêtes pour la production, en quelques clics seulement. Au lieu de partir d'une toile blanche, les ingénieurs peuvent obtenir une application de base fonctionnelle reflétant leur processus documenté en quelques secondes.

Bien qu'il ne construise pas automatiquement une logique extrêmement complexe (pour l'instant !), les premiers résultats ont montré qu'il peut économiser un temps de développement significatif et réduire considérablement la barrière pour les équipes qui souhaitent transformer des connaissances statiques en applications dynamiques collectant des données. Cela permet d'augmenter les compétences déjà présentes dans votre équipe et de faire évoluer la transformation numérique plus rapidement.

La traduction des langues pour les opérations mondiales

Enfin, pour les entreprises qui exercent leurs activités dans différents pays et différentes langues, nous avons constaté que les capacités de traduction offertes par l'IA générative étaient incroyablement puissantes.

Pensez à normaliser la manière dont les descriptions de défauts sont saisies, qu'un opérateur au Mexique les saisisse en espagnol ou en Allemagne en allemand.

L'IA, par le biais d'actions de déclenchement spécifiques basées sur l'appli ou intégrées à Frontline Copilot™, peut gérer cette traduction à la volée, en prenant en charge des dizaines de langues et en veillant à ce que les données soient toujours cohérentes pour l'analyse. Elle peut également traduire instantanément les instructions de travail, les alertes de sécurité ou les supports de formation, pour s'assurer que tout le monde est sur la même longueur d'onde. Nous avons intégré ce type de traduction pilotée par l'IA directement dans Tulip précisément parce qu'elle résout un point de friction si commun et si réel pour les fabricants internationaux.

Ces exemples mettent en évidence certaines des façons tangibles dont l'IA générative peut prêter main-forte à l'atelier, en passant d'un potentiel abstrait à des outils concrets intégrés dans des plateformes telles que Tulip. Mais pour exploiter efficacement ce potentiel, il ne suffit pas de brancher la technologie ; il faut réfléchir soigneusement à la mise en œuvre, à la stratégie en matière de données et à la gestion des risques associés.

Vous voyez donc le potentiel de l'IA générative - vous avez peut-être identifié des façons spécifiques de l'appliquer à vos opérations. C'est une excellente chose. Mais il ne suffit pas de brancher la technologie - la façon dont vous abordez la mise en œuvre fait toute la différence entre un projet pilote réussi et une impasse frustrante.

Adopter l'architecture Composable

L'une des premières choses dont nous parlons souvent avec les fabricants est la base sur laquelle ils s'appuient. Si vos systèmes actuels sont rigides, monolithiques et difficiles à mettre à jour ou à connecter à de nouveaux éléments, il sera difficile, voire impossible, d'essayer d'y intégrer des outils d'IA de pointe. Vous avez besoin de flexibilité.

C'est pourquoi l'adoption d'une approche plus "composable" devient si importante. La construction et l'évolution d'une architecture composable vous permettent d'échanger facilement des composants, de connecter de nouvelles technologies telles que des agents d'intelligence artificielle et de procéder à des améliorations continues sans avoir à tout démanteler.

Essayer d'innover sur des systèmes hérités inflexibles est souvent l'endroit où les projets prometteurs meurent. Une approche agile de la plateforme, qui est au cœur de la façon dont nous pensons à Tulip, est vraiment essentielle pour être en mesure de s'adapter et d'utiliser efficacement les nouveaux outils au fur et à mesure qu'ils apparaissent.

La gestion des données comme fondement

Et puis il y a l'éléphant des données dans la pièce. Nous y revenons sans cesse parce qu'il s'agit d'un élément non négociable pour l'IA : l'entrée et la sortie des données. Mais ne vous laissez pas effrayer par des années de paralysie analytique en essayant de perfectionner toutes vos données.

La voie pratique que nous voyons fonctionner consiste à se concentrer sur l'obtention des bonnes données, avec le bon contexte, pour le problème spécifique que vous voulez que l'IA aide à résoudre en premier lieu. Ces données sont-elles propres ? Sont-elles accessibles ? Reflètent-elles la réalité du processus ? Commencez par là. Construisez l'infrastructure dont vous avez besoin au fur et à mesure, mais n'attendez pas que les données soient parfaites avant d'essayer quoi que ce soit. Tirez parti d'un cas d'utilisation spécifique, apprenez et développez.

Le partenariat entre l'homme et l'IA

Et surtout, parlons des gens. Il est compréhensible que l'on s'inquiète de voir l'IA remplacer les emplois. Mais de notre point de vue à Tulip, ce n'est pas la bonne façon de voir les choses.

La véritable valeur ajoutée réside dans le renforcement de votre équipe - en lui donnant des outils qui facilitent son travail et lui permettent de se concentrer sur ce qu'elle fait le mieux. Cela signifie qu'il faut laisser les gens aux commandes, en particulier pour les décisions critiques.

L'IA peut être un excellent copilote, signalant des problèmes ou suggérant des actions, mais elle n'a pas le bon sens ou l'expérience approfondie de votre équipe.

Il est essentiel d'instaurer la confiance. Cela implique de former les gens à travailler avec l'IA, d'être transparent sur ce qu'elle peut et ne peut pas faire, et de gérer le changement de manière réfléchie pour qu'il soit perçu comme une aide et non comme une menace.

Gestion des risques et des limites

Enfin, vous devez absolument être conscient des risques. Les modèles d'IA d'aujourd'hui, en particulier les modèles génératifs, peuvent commettre des erreurs - parfois en inventant des choses en toute confiance, ce que l'on appelle souvent des "hallucinations". Vous avez besoin de processus pour vérifier les résultats, en particulier dans les situations où la qualité est critique ou réglementée.

Le fait d'ancrer l'IA dans les documents spécifiques de votre entreprise permet de minimiser ce problème, et il est important d'adopter des principes tels que "mieux vaut dire que je ne sais pas que d'inventer quelque chose". La supervision humaine reste essentielle. Et la sécurité des données et la protection de la vie privée ? Ce sont des enjeux de taille. Assurez-vous de comprendre comment vos données sont traitées, qu'elles restent les vôtres et qu'elles ne sont pas utilisées pour former des modèles pour d'autres.

Travailler avec des partenaires qui prennent au sérieux la sécurité de l'entreprise (comme la conformité à la norme SOC 2 Type II), qui offrent des contrôles solides en matière de confidentialité des données et qui s'associent à des fournisseurs de services en nuage de confiance comme Microsoft et AWS. La mise en place de garde-fous intelligents et de politiques claires est essentielle pour assurer le succès de l'IA.

Il est essentiel d'appliquer ces stratégies correctement - en se concentrant sur une base flexible, des pratiques de données intelligentes, en responsabilisant votre personnel et en gérant les risques - pour transformer le potentiel de l'IA générative en une valeur réelle et durable pour vos opérations de fabrication.

Il est intéressant d'envisager l'avenir de l'IA générative dans la fabrication, car les choses évoluent à une vitesse fulgurante. Bien que nous ayons parlé de ce qui est pratique aujourd'hui, vous pouvez certainement commencer à voir les grandes lignes de ce qui pourrait venir. En fin de compte, nous nous efforçons d'identifier les tendances actuelles qui semblent s'orienter logiquement vers l'avenir.

Systèmes autonomes pilotés par l'IA (avec supervision humaine)

Une chose qui semble inévitable est que l'IA prenne davantage de décisions de routine, peut-être en optimisant certains paramètres à la volée pour des raisons d'efficacité ou de qualité. Mais je ne pense pas que cela débouchera bientôt sur des usines entièrement gérées par l'IA. Dans un avenir prévisible, il sera nécessaire de maintenir les humains dans le circuit.

Imaginez que l'IA s'occupe des ajustements standard dans des limites sûres, mais qu'elle signale tout ce qui est inhabituel ou critique pour qu'une personne l'examine et l'approuve. L'IA va continuer à devenir très performante dans la gestion des tâches prévisibles, libérant ainsi les personnes pour les tâches complexes ou inattendues. Pour l'instant du moins, cette vérification de bon sens n'est pas quelque chose que vous pouvez facilement automatiser.

Expériences IHM intégrées avec assistants IA

Ce qui devient également intéressant, c'est la manière dont les gens interagiront avec ces systèmes. L'écran typique de l'interface homme-machine pourrait devenir beaucoup plus dynamique.

Au lieu de tableaux de bord statiques ou de boutons, imaginez qu'un assistant IA, peut-être une évolution de quelque chose comme le Frontline Copilot™ de Tulip, soit là en tant qu'interface principale. Vous pourriez lui poser des questions en anglais, obtenir de l'aide pour le dépannage ou lui demander de résumer les performances sans avoir à fouiller dans les menus. Cela laisse entrevoir une manière beaucoup plus fluide et moins lourde pour les opérateurs d'obtenir les informations et l'assistance dont ils ont besoin pendant leur travail.

Expériences personnalisées des opérateurs

Dans la foulée, l'IA devrait commencer à rendre l'expérience de l'opérateur beaucoup plus personnelle.

À l'heure actuelle, les instructions de travail ou la formation sont généralement uniques. Mais vous pouvez envisager que l'IA adapte et personnalise les conseils en fonction de la personne qui les utilise - en offrant peut-être plus de détails à un opérateur débutant ou en soulignant des points spécifiques en fonction de problèmes de qualité récents sur cette ligne.

Adapter ce flux d'informations à l'individu pourrait s'avérer très utile pour accélérer les courbes d'apprentissage et améliorer les performances en première ligne.

Évolution vers des modèles d'IA manufacturière conçus à cet effet

Enfin, si les grands modèles généraux d'IA comme ChatGPT sont impressionnants, je m'attends à ce que nous assistions à une forte évolution vers l'IA spécifiquement formée pour la fabrication. Pensez à des modèles qui comprennent parfaitement la terminologie de l'ingénierie, le contrôle des processus, les normes de qualité ou les procédures de maintenance parce qu'ils ont appris à partir de quantités massives de données de fabrication pertinentes, et pas seulement à partir de l'internet en général.

Obtenir les bonnes données pour former ces modèles spécialisés est sans aucun doute un défi. Mais l'IA spécialisée qui comprend vraiment les nuances de la production pourrait être beaucoup plus efficace et fiable pour les applications spécifiques de l'atelier que les outils généralistes utilisés aujourd'hui. C'est certainement sur ce point que nous concentrons nos efforts chez Tulip : contextualiser l'IA pour résoudre des problèmes opérationnels réels.

Ces tendances émergentes laissent entrevoir un avenir où l'IA sera encore plus profondément tissée dans le tissu de la fabrication, agissant comme un partenaire intelligent pour améliorer les capacités humaines et favoriser l'excellence opérationnelle.

Comme nous l'avons vu, des outils tels que Frontline Copilot™ et AI Composer de Tulipaident déjà les équipes à travailler plus intelligemment - en donnant aux opérateurs des réponses instantanées, en accélérant le développement d'applications à partir de documents existants, en supprimant les barrières linguistiques et en facilitant l'utilisation des données au quotidien.

Mais pour transformer l'IA en valeur réelle dans l'atelier, il ne suffit pas de la brancher. Il faut commencer par les bases : avoir des systèmes flexibles sur lesquels vous pouvez réellement construire, placer vos données dans un endroit où elles sont utiles, et mettre les gens au centre de tout cela. Vous devez également être honnête sur les risques - comme les mauvaises données, les erreurs de modèle ou les lacunes en matière de sécurité - et les prévoir dès le départ.

La réalité est que l'IA ne va nulle part. Elle ne fera que s'intégrer davantage dans le fonctionnement de l'industrie manufacturière, qu'il s'agisse de créer des instructions de travail intelligentes ou d'accélérer la prise de décision. Mais elle fonctionne mieux lorsqu'elle est utilisée pour aider les gens, et non pour les remplacer. C'est là que réside la véritable opportunité : donner à votre équipe de meilleurs outils, afin qu'elle puisse faire encore plus de ce qu'elle sait faire.

Si vous êtes prêt à voir comment l'IA pourrait fonctionner pour vos opérations, nous serions ravis de vous montrer ce qu'il est possible de faire. Explorez la suite d'outils d'IA de Tulip conçus pour la première ligne - ou contactez-nous pour entamer la conversation.