Pendant que vous, pauvres humains de chair, de foie gras et d’os, vous apprêtez à fêter #Noël, l’IA pénètre sournoisement tous vos espaces de travail.
Quelques esprits inquiets nous l’annoncent déjà… Si nous n’y prêtons pas attention, il n’est pas impossible que la dinde du prochain réveillon, ce soit nous.
Pardon de commencer avec ce ton catastrophiste, mais j’ai remarqué qu’une entame de ce genre génère plus de vues qu’un ton neutre et un titre objectif.
En réalité, j’avais pour objectif initial de vous faire part du contenu du livre blanc que viennent de diffuser le World Economic Forum et le BCG. Il concerne les premiers retours d’expérience de l’emploi de l’#IA générative dans l’#industrie.
Comme le rapport est long, rébarbatif, jargonneux et assez gravement en anglais… j’ai demandé à une IA de me le résumer.
Le résultat obtenu a été un texte plus court et en français, certes… Mais tout aussi rébarbatif et jargonneux que l’original. Alors j’ai parcouru la presse du jour où quelques intelligences non artificielles œuvrent encore en attendant leur plan de reclassement.
Les articles ne sont, finalement, pas si terrifiants que cela.
Commençons par les données froides et statistiques de l’étude :
– 89 % des 1800 industriels interrogés dans le monde prévoient d’adopter l’IA dans leurs activités de production.
– Ils sont 68 % à avoir lancé des expérimentations ou plus. Mais seulement 16 % d’entre eux estiment avoir atteint leurs objectifs à ce stade. Un peu comme moi avec GPT-4 ce matin.
Ces statistiques concernent toutes les formes d’IA et pas seulement l’IA générative.
De nombreux cas d’usage ont été identifiés. L’Usine Nouvelle, dont les journalistes écrivent encore en français biologique, a eu la bonne idée d’illustrer ces cas par deux exemples pris dans l’aéronautique. Les voici :
Dans les usines, les opérateurs sont parfois confrontés à des problèmes de qualité, notamment.
Trouver les solutions à ces incidents demande du temps. Il faut interroger les collègues, le bureau d’études, fouiller dans la documentation technique… Cela cause des retards.
L’IA générative peut facilement analyser d’importantes quantités de données historiques ou techniques afin de proposer des solutions éprouvées. Ceci en un temps très court.
L’aide est particulièrement appréciable pour les industries disposant de chaînes logistiques complexes. Elles s’appuient sur de nombreux sous-traitants, aux systèmes d’information peu intégrés. Ces solutions de prévision, d’identification de causes et de proposition de solutions auront des impacts positifs sur la productivité.
Voilà, c’est tout pour aujourd’hui. Le World Economic Forum, le BCG et moi espérons que cette lecture vous aidera à alimenter vos discussions de ce soir.
