Humans In The Loop, épisode 2 : L'application de l'IA dans les ateliers

Dans le deuxième épisode de « The Humans in the Loop », Pete Hartnett, responsable de la gestion des produits IA Tulip, et Brennan Reamer, ingénieur en écosystèmes, se joignent à l'animatrice Madilynn Castillo pour aborder une question au cœur de l'industrie manufacturière moderne : comment l'IA peut-elle réellement changer la donne dans les ateliers ?

Alors que l'IA fait souvent l'objet de discussions théoriques, ce débat porte sur des problèmes concrets rencontrés dans des usines réelles — et sur les personnes qui les résolvent. Il s'agit des moyens concrets par lesquels l'IA peut aider les opérateurs et les ingénieurs : en leur permettant d'accéder plus rapidement à l'information, de collaborer au-delà des barrières linguistiques et de réduire les frictions entre les personnes et les systèmes, tout en plaçant le jugement humain au cœur du processus.

Les progrès Tulipen matière d’IA découlent en grande partie de ce lien direct avec les utilisateurs. Chaque fonctionnalité du produit trouve son origine dans les retours d’expérience des personnes qui utilisent Tulip : les ingénieurs, les opérateurs et les superviseurs qui savent exactement où les outils traditionnels présentent des lacunes. C’est cette vision qui fait la force de l’approche Tulipen matière d’IA : elle n’est pas développée en vase clos, mais en collaboration avec ceux qui maîtrisent le métier.

Pete commence par reconnaître une réalité bien connue de tous ceux qui travaillent dans le domaine des technologies industrielles : l'IA peut être à la fois surestimée et source de transformation. La clé, explique-t-il, consiste à se concentrer sur les types de problèmes que l'IA est particulièrement bien placée pour résoudre — ceux qui sont trop complexes, variables ou dynamiques pour les approches logicielles traditionnelles.

C'est cette approche qui définit la philosophie Tulip. L'entreprise ne se contente pas de suivre les tendances ni de développer des technologies pour le simple plaisir de le faire ; elle apporte des solutions adaptées aux spécificités du secteur manufacturier, où le contexte, la fiabilité et la sécurité sont tout aussi importants que la rapidité.

Le secteur manufacturier est un univers où la documentation occupe une place à part. Il existe des centaines, voire des milliers de procédures opérationnelles standard (SOP) et de guides de dépannage, mais nous ne les rendons pas vraiment accessibles au personnel de production.

Cette constatation, issue de nombreuses années d’expérience pratique dans le domaine de la fabrication, a conduit à la création de Frontline Copilot, une interface de chat qui met directement à la disposition des utilisateurs des connaissances vérifiées sur les processus. Formé exclusivement à partir des données propres à chaque fabricant, ce système permet aux opérateurs de poser des questions en langage naturel et d’obtenir instantanément des instructions, l’historique des opérations ou des procédures de dépannage.

Loin d'ajouter une couche de complexité supplémentaire, cette solution simplifie l'accès à l'information — en transformant la documentation statique en conseils concrets qui aident les utilisateurs à mieux accomplir leur travail.

Pour Brennan Reamer, qui anime les démonstrations au Centre d’expérience Tulip, l’objectif est de montrer comment ces outils s’intègrent concrètement dans les opérations quotidiennes. Le centre met en évidence ce qui se passe lorsque l’IA n’est pas une initiative isolée, mais fait partie intégrante des processus de travail quotidiens — un prolongement naturel de la manière dont les équipes communiquent, apprennent et réagissent aux problèmes.

L'une des démonstrations les plus populaires intègre le widget Copilot à un système Andon. Lorsqu'un opérateur déclenche une alerte, il peut ouvrir la fenêtre de discussion, consulter les alertes précédentes et découvrir comment des problèmes similaires ont été résolus. « Le système s'auto-perfectionne au fur et à mesure que vous avancez », explique M. Brennan. Chaque nouvel incident contribue à une mémoire opérationnelle partagée — un système qui apprend de la même manière que les êtres humains.

Une autre démonstration aborde l'un des obstacles les plus tenaces dans le secteur manufacturier : la communication entre différentes langues. « Vous pouvez disposer d'une chaîne de production entièrement multilingue », explique M. Brennan. « Il suffit de scanner un Identification par radiofréquence , de se connecter, et l'application passe automatiquement de l'anglais à l'espagnol puis au français, le tout grâce à des traductions basées sur l'IA. »

Cette simplicité met en évidence une vérité plus profonde : une conception efficace de l'IA commence par l'empathie envers l'utilisateur. Les meilleurs outils ne remplacent pas les personnes : ils éliminent les obstacles, permettant ainsi à l'expertise et à la créativité de s'exprimer là où elles sont le plus nécessaires.

À mesure que l'adoption de l'IA s'accélère, la fiabilité devient tout aussi importante que les capacités. Dans des secteurs tels que Sciences de la vie, l'aérospatiale et les dispositifs médicaux, la confiance est une condition sine qua non. Pete souligne que chaque fonctionnalité d'IA chez Tulip conçue de manière à intégrer un contrôle humain.

« Lorsque nous travaillons avec un modèle linguistique, nous veillons à ce qu’un humain soit toujours impliqué dans le processus pour vérifier les résultats », explique-t-il. « Vous pouvez adopter ces outils en toute sécurité, sans surcoût ni risque lié à la validation. »

Ce principe — l'intervention humaine intégrée dès la conception — est au cœur de la philosophie Tulip. L'entreprise gère la complexité technique en coulisses, de la gouvernance à la validation, afin que les fabricants puissent mener leurs expériences en toute confiance. La sécurité n'est pas une considération secondaire ; c'est elle qui permet à l'innovation de se déployer à grande échelle.

Brennan se souvient d'une récente visite chez un constructeur automobile qui s'appuie encore sur des instructions de travail imprimées. « Ils distribuaient des centaines de fichiers PDF à chaque opérateur », explique-t-il. « Désormais, ils peuvent utiliser le widget AI Composer pour les intégrer dans des Tulip . »

En quelques minutes, les fichiers statiques se transforment en applications interactives capables de capturer les données, de déclencher des alertes et de se connecter à d'autres systèmes tels que ERP les PLM. Les ingénieurs peuvent ensuite procéder à des itérations — en ajoutant des intégrations, des validations et des analyses — afin d'améliorer en permanence ces flux de travail numériques.

Pete explique que cette fonctionnalité est née d'un défi récurrent chez les clients. De nombreux fabricants entament leur transformation numérique numérisant leurs processus existants. AI Composer automatise la partie répétitive de ce travail, transformant ainsi des flux de travail très documentés en applications flexibles et axées sur les données.

En intégrant ces outils directement à la plateforme Tulip, les clients bénéficient automatiquement de fonctionnalités de gestion des versions, de validation et de sécurité — indispensables dans les secteurs soumis à des exigences de conformité.

La promesse de l'IA ne réside pas dans des gains d'efficacité ponctuels, mais dans Amélioration continue. Pete décrit le processus de développement Tulipcomme étant itératif par nature : on part d'une hypothèse, on la teste dans des environnements réels et on tire des enseignements de chaque déploiement.

Cette boucle de rétroaction reflète la manière dont les clients utilisent la plateforme. Les équipes testent, affinent et développent leurs activités, en faisant évoluer leurs processus un par un. Il s’agit autant d’un changement culturel que technique : l’innovation s’intègre désormais au travail quotidien.

Un exemple en est tiré des commentaires des clients concernant AI Composer. Des utilisateurs de longue date ont demandé à pouvoir appliquer Composer à des modèles d’applications existants, afin de combiner l’automatisation avec leurs propres bonnes pratiques. En l’espace de quelques mois, Tulip cette fonctionnalité — ce qui illustre parfaitement comment les connaissances humaines continuent de guider l’évolution de la plateforme.

Tous les problèmes ne nécessitent pas un modèle linguistique de grande envergure. Certaines des fonctionnalités les plus utiles sont aussi les plus simples. « Certaines de ces fonctionnalités de base — comme la traduction ou la reconnaissance vocale — sont extrêmement utiles, mais elles ne sont pas spectaculaires », explique Pete. « Elles permettent réellement de résoudre des problèmes. »

C'est ce pragmatisme qui caractérise l'approche Tulipen matière d'IA. L'objectif n'est pas de faire de l'effet, mais d'être efficace : choisir la technologie adaptée à chaque défi et concevoir en gardant à l'esprit l'utilisateur final. Les meilleurs résultats ne proviennent pas uniquement de l'automatisation, mais de systèmes qui rendent les tâches complexes plus intuitives.

Comme le fait remarquer Brennan, les visiteurs de l'Experience Center repartent souvent inspirés, non pas par des visions futuristes de la robotique, mais par l'élégance de solutions quotidiennes — des outils qui comblent les lacunes en matière de communication, simplifient le dépannage ou facilitent la collaboration.

Cet épisode de « The Humans in the Loop » résume parfaitement la mission Tulip: développer des technologies qui valorisent les personnes plutôt que de les remplacer. « Il s’agit en réalité de donner des superpouvoirs à l’humain », explique Pete, « de l’aider à exceller dans ce qu’il sait faire mieux que quiconque, et de lui fournir un levier pour les tâches qui ne nécessitent pas l’ensemble de ses compétences. »

Cet équilibre — l'humain aux commandes, l'IA en soutien — définit la vision Tulippour l'avenir de l'industrie manufacturière. Qu'il s'agisse de copilotes qui mettent en avant des connaissances en quelques secondes ou de traductions qui relient des équipes internationales, l'IA la plus efficace n'est ni abstraite ni autonome. C'est celle qui travaille discrètement aux côtés des personnes, intégrée au rythme du travail quotidien.