Francesco Crivelli: « Le CSEM est un centre d’innovation technologique à but non lucratif. Nous ne faisons pas de recherche fondamentale comme les universités ; notre mission est de transférer des solutions technologiques du domaine académique vers l’industrie. Dans ce cadre, nous conseillons également des entreprises, par exemple dans le domaine de l’IA. Les entreprises nous contactent avec un problème qui ne peut pas être résolu de manière standard. Nous développons alors des innovations avec elles.
Là où l’IA peut apporter une solution ? La gestion de grandes quantités de données. Si les données sont le pétrole de l’économie numérique, l’intelligence artificielle est le processus de raffinage qui permet d’extraire des informations et de fournir les connaissances commerciales qui en sont tirées.
À partir de ces données, nous pouvons apprendre comment les machines ou les processus fonctionnent exactement, et où il y a des erreurs ou du gaspillage inutile. Par exemple, il est possible de faire des économies de temps et de matériaux dans la fabrication industrielle. Beaucoup veulent également utiliser l’IA pour optimiser la maintenance et prédire les défauts. Nous travaillons en outre beaucoup dans le domaine de l’inspection. Par exemple, grâce à l’IA, les caméras de surveillance peuvent souvent détecter les défauts très tôt, en analysant à grande vitesse de nombreuses images.
Pour se faire une idée, on peut constater qu’aujourd’hui déjà, l’inspection industrielle est largement utilisée. C'est là que le marché est le plus mûr : l’IA donne de très bons résultats dans ce domaine. L’analyse prédictive et l’optimisation des processus sont très demandées. Cette technologie présente un potentiel très élevé, mais les défis pèsent tout aussi lourd. Jusqu’à présent, c’est la disponibilité des données qui nous a imposé des limites.
Autre thème important, qui concerne néanmoins plutôt le futur : combiner l’IA et la robotique. Grâce à l’IA, les robots intelligents peuvent se déplacer de manière autonome dans des environnements non structurés et effectuer des tâches complexes, par exemple dans l’agriculture, la logistique, les plateformes de forage ou les zones dangereuses. Ils apprennent vite et comprennent les tâches qui changent. Une énorme flexibilité peut ainsi être atteinte. En effet, reprogrammer les robots de fabrication et autres équipements traditionnels coûte beaucoup de temps et d’argent.
Toutefois, certains facteurs, tels que la vitesse, constituent des défis. Par exemple, les robots ne doivent pas devenir trop rapides, car ils peuvent représenter un risque pour la sécurité des personnes. Nous n’en sommes encore qu’au début et les robots ne sont généralement pas encore rentables, mais la recherche dans ce domaine bat son plein.
Ce qui m’intéresse personnellement en ce moment, c’est de trouver une solution à l’un des plus grands défis de l’industrie : la numérisation du savoir-faire. De nombreux employé/es partent à la retraite, on manque de personnel qualifié – alors, comment pouvons-nous conserver dans les entreprises l’expérience acquises par les personnes ?
Nous y travaillons. Évidemment, on ne peut pas pomper le savoir depuis le cerveau. Mais on peut, dans un premier temps, le numériser et le structurer. Il s’agit ici de gestion des données. Et ce n’est qu’ensuite qu’il sera possible de développer une solution basée sur l’IA qui permettra à la machine d’acquérir de l’expérience. »
Soutien lors de la mise en œuvre de projets d’IA
Vous cherchez des idées d’IA inspirantes pour votre entreprise et vous avez besoin de soutien pour la mise en œuvre d’un projet concret ?
Swissmem propose, via la plateforme Next Industries – une initiative commune de Swissmem, SwissT.net et asut – un cercle pratique sur le thème de l’intelligence artificielle. Dans une première partie, l’inspiration est au premier plan. Des uses cases d’entreprises sont présentés et discutés. Dans une seconde partie, des possibilités d’application concrètes sont discutées, toujours axées sur les besoins des participants.
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