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Intelligence artificielle (IA)

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L’intelligence artificielle (IA) est un terme générique qui désigne des systèmes techniques capables de produire de manière autonome des résultats tels que des prévisions, des recommandations, des décisions ou des contenus générés à partir de données et d’objectifs définis. Pour les métiers de l’ingénierie, l’IA présente un intérêt majeur, car elle permet d’analyser de grands volumes d’informations techniques et d’assister les spécialistes dans des domaines tels que la conception, le développement de produits, la fabrication et le service après-vente. (Source : NIST; Commission européenne)

En bref

Caractéristique Classification
Domaine Informatique, transformation numérique et technologies de l’information industrielles
Principaux sous-domaines Systèmes capables de produire des prévisions, recommandations ou décisions à partir de données et d’objectifs définis
Technologies clés Apprentissage automatique (Machine Learning), Deep Learning et IA générative
Applications en ingénierie Analyse de données, reconnaissance d’images, traitement du langage naturel, prévisions, automatisation et systèmes d’assistance
Terme anglais Artificial Intelligence (AI)

Table des matières :

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle est un concept englobant différents systèmes capables d’exécuter des tâches en produisant des résultats à partir de données, de modèles et d’objectifs prédéfinis. Cela inclut notamment la reconnaissance de motifs, la réalisation de prévisions, le traitement du langage naturel ou encore la génération de contenus. (Source : NIST)

L’IA ne correspond donc pas à une technologie unique. Elle regroupe plusieurs approches et méthodes, parmi lesquelles l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, le Deep Learning et l’IA générative.

Les systèmes d’IA sont capables de traiter différents types de données, comme des mesures, des textes, des images, des enregistrements audio ou encore des modèles techniques. Selon l’application, ils peuvent par exemple classifier une image de pièce mécanique, détecter une anomalie ou générer une description technique.

Contrairement aux logiciels traditionnels, qui reposent souvent sur des règles explicitement programmées, les systèmes d’IA s’appuient sur des modèles entraînés à partir de données afin d’interpréter de nouvelles situations et de produire des résultats pertinents.

Quels sont les principaux domaines de l’IA ?

L’intelligence artificielle comprend plusieurs sous-domaines. Pour une compréhension de base dans le domaine de l’ingénierie, les plus pertinents sont l’apprentissage automatique, le deep learning et l’IA générative.

Apprentissage automatique (Machine Learning)

Le Machine Learning est une branche de l’IA qui permet à un système d’identifier des schémas récurrents dans les données et de les utiliser pour effectuer des classifications ou des prévisions.

Dans un contexte industriel, il peut servir à analyser des données historiques pour détecter des anomalies ou prévoir certaines caractéristiques d’un produit ou d’un processus. La qualité des résultats dépend notamment de la qualité des données disponibles et du modèle utilisé.

Deep Learning et réseaux neuronaux

Le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning fondée sur des réseaux neuronaux multicouches capables d’identifier des relations complexes dans des ensembles de données volumineux.

Cette technologie joue aujourd’hui un rôle essentiel dans la reconnaissance d’images, la compréhension de la parole et l’analyse de données complexes. En milieu industriel, elle est souvent utilisée pour le contrôle qualité visuel ou la détection automatique de caractéristiques techniques.

IA générative

L’IA générative regroupe les systèmes capables de créer de nouveaux contenus tels que des textes, des images, des contenus audio ou d’autres ressources numériques. (Source : NIST)

Les Large Language Models (LLM), comme les assistants conversationnels modernes, sont spécialisés dans la compréhension et la génération du langage naturel. Ils peuvent notamment résumer des documents techniques, répondre à des questions ou aider à la rédaction de contenus spécialisés.

Pour l’ingénierie, l’IA générative est particulièrement intéressante, car les informations techniques sont souvent dispersées entre différents formats de documents, rapports, dessins et bases de connaissances.

Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?

Le fonctionnement d’une IA dépend de la méthode utilisée. Dans de nombreuses applications d’IA modernes, les données, un modèle et une phase d’exécution jouent un rôle central.

Lors d’une phase d’entraînement, un modèle peut apprendre certains schémas à partir de données appropriées. Une fois entraîné, il est capable de traiter de nouvelles entrées. Cette phase d’exécution est souvent appelée inférence.

De manière simplifiée, le processus peut être représenté comme suit :

  • Les données : Le système reçoit des informations d’entrée : textes, images, mesures ou données techniques.
  • Le modèle : Le modèle d’IA traite ces informations à partir de relations apprises ou définies.
  • L’inférence : Le modèle applique ses connaissances à de nouvelles données pour produire un résultat.
  • Le résultat : Celui-ci peut prendre la forme d’une classification, d’une prévision, d’une recommandation ou d’un contenu généré.
  • La validation humaine : Selon l’application, les résultats sont contrôlés et validés par un expert métier.

La performance d’une solution d’IA dépend ainsi non seulement de la qualité du modèle, mais aussi de celle des données, de leur disponibilité, de l’intégration dans les systèmes existants et de la pertinence du cas d’usage.

Comment l’IA est-elle utilisée dans l’ingénierie ?

L’intelligence artificielle peut être utilisée à différentes étapes du cycle de vie d’un produit. Son utilité concrète dépend du processus concerné ainsi que des données disponibles.

Aperçu des références en ingénierie

Domaine Application typique de l’IA Bénéfice concret
Conception Détection de modèles, fonctions d’assistance, soutien aux tâches de conception Réduction des tâches manuelles répétitives et traitement plus rapide de certaines tâches
Développement de produits Analyse d’informations techniques et soutien à la gestion des variantes ou à la prise de décision Meilleure exploitation des informations disponibles
Simulation Analyse des résultats de simulation et soutien aux prévisions Évaluation plus rapide de jeux de données complexes
Documentation technique Résumé, classification et génération de textes Soutien à la création et au traitement des informations techniques
Gestion des connaissances Recherche et structuration des connaissances de l’entreprise Accès plus rapide aux informations pertinentes
Qualitätssicherung Analyse d’images, détection d’anomalies et reconnaissance de modèles Soutien à l’identification des écarts
Production Prévisions, analyse de la qualité et surveillance des processus Détection précoce des anomalies
Service Analyse des données d’incidents et de maintenance Soutien au diagnostic et aux décisions de maintenance

L’intégration dans les systèmes existants joue un rôle important dans l’ingénierie. Les informations pertinentes se trouvent par exemple dans des systèmes CAD, PDM ou PLM, ainsi que dans les documentations techniques et d’autres systèmes de l’entreprise. Une application d’IA peut déployer tout son potentiel lorsque les informations pertinentes pour le cas d’utilisation concerné sont disponibles et accessibles.

Un exemple actuel de soutien par l’IA dans l’ingénierie est celui des AI Virtual Companions de SOLIDWORKS. AURA est conçue pour l’accès et la mise à disposition des connaissances de l’entreprise et du web. LEO prend en charge des tâches techniques et peut par exemple être utilisé pour la conception mécanique et la simulation. (Source : SOLIDWORKS)

Plus d’informations : IA dans SOLIDWORKS

Cela met également en évidence une évolution importante : l’IA est de plus en plus intégrée directement dans les applications d’ingénierie et les processus de travail existants. La fonction d’IA devient ainsi une partie du contexte de travail concerné et n’est pas nécessairement utilisée comme un outil indépendant à côté du système d’ingénierie.

Plus d’informations : IA dans l’ingénierie

Infographie de synthèse sur l’intelligence artificielle dans l’ingénierie, avec sous-domaines, champs d’application et avantages.

Intelligence artificielle dans l’ingénierie : l’infographie présente les principaux domaines de l’IA et leurs possibilités d’application tout au long du cycle de vie du produit.

Avantages et défis

L’intelligence artificielle peut aider les spécialistes techniques à traiter de grandes quantités d’informations et à gérer des tâches répétitives. Selon l’application, l’IA peut par exemple reconnaître des modèles plus rapidement, structurer des informations ou établir des prévisions sur la base de données existantes.

Les avantages potentiels comprennent :

  • soutien dans les tâches répétitives
  • analyse plus rapide de grandes quantités de données
  • détection de modèles et d’anomalies
  • soutien pour les prévisions et la prise de décision
  • meilleure accessibilité des connaissances existantes
  • soutien dans le traitement de la documentation technique

Parallèlement, des défis techniques et organisationnels apparaissent. Les résultats générés par l’IA peuvent être erronés. Dans le cas des systèmes d’IA générative, par exemple, des contenus peuvent être produits qui semblent plausibles mais qui ne sont pas corrects sur le plan factuel. C’est pourquoi les résultats doivent être évalués par des experts en fonction du cas d’utilisation.

La qualité des données est également un facteur déterminant. Des données incomplètes, obsolètes ou inadaptées peuvent nuire à la qualité d’un système d’IA. Dans l’environnement industriel, s’ajoutent en outre des exigences liées à la protection des données, à la sécurité de l’information, à la souveraineté des données ainsi qu’à la protection de la propriété intellectuelle.

Pour les entreprises, le cadre réglementaire est également important. La Commission européenne a publié des lignes directrices sur la définition des systèmes d’IA dans le contexte de l’EU AI Act. Ces lignes directrices aident les entreprises et les autres parties prenantes à déterminer si un logiciel doit être considéré comme un système d’IA au sens du cadre légal. (Source : Commission européenne)

Termes associés

Apprentissage automatique (ML) : Sous-domaine de l’intelligence artificielle dans lequel les systèmes déduisent des modèles à partir de données et les utilisent, par exemple, pour des prédictions ou des classifications.

Deep Learning : Sous-domaine de l’apprentissage automatique reposant notamment sur des réseaux neuronaux multicouches.

IA générative : Systèmes d’IA capables de générer de nouveaux contenus tels que des textes, des images ou d’autres contenus numériques.

Large Language Models (LLMs) : Modèles spécialisés dans le traitement et la génération du langage naturel. Les LLMs constituent une base technologique importante pour de nombreuses applications modernes de l’IA générative.

Agents IA : Systèmes basés sur l’IA capables de traiter des tâches ou d’atteindre des objectifs en plusieurs étapes et pouvant, selon leur conception, interagir avec d’autres systèmes ou outils.

Human in the Loop : Approche dans laquelle des personnes sont impliquées, aux étapes appropriées, dans l’évaluation, le contrôle ou la prise de décision d’un système d’IA.

Conclusion

L’intelligence artificielle est un terme générique qui désigne différentes méthodes et différents systèmes capables de produire, à partir de données et d’objectifs définis, des résultats tels que des prévisions, des recommandations, des décisions ou des contenus générés. Pour l’ingénierie, l’IA est particulièrement pertinente lorsqu’il s’agit d’analyser de grandes quantités d’informations techniques, de détecter des modèles ou d’assister les spécialistes dans des tâches répétitives. Le machine learning, le deep learning et l’IA générative constituent des sous-domaines importants. Pour une mise en œuvre réussie, la qualité des données, l’intégration des systèmes, le contrôle par des experts ainsi que des conditions organisationnelles appropriées sont tout aussi importants que la technologie elle-même (Préparation à l’IA).

Sources

 

 

Essai de tractionGestion de portefeuille de projets (PPM)