Dans le paysage industriel moderne, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un outil essentiel pour améliorer la performance et l’innovation. Toutefois, la réussite de tout projet d’IA repose avant tout sur un élément clé : la qualité des données. Des données précises et fiables sont indispensables pour alimenter les algorithmes d’IA, garantissant ainsi des analyses pertinentes et des prédictions précises.
Malheureusement, de nombreuses entreprises peinent à garantir cette qualité, avec des données manquantes, erronées ou mal structurées. Cela peut non seulement freiner l’efficacité des projets d’IA, mais aussi engendrer des coûts importants. Découvrons pourquoi la qualité des données est cruciale et examinons trois cas d’usage concrets.
La qualité des données : un facteur clé pour le succès de l'Intelligence Artificielle
Pour tirer le meilleur parti des solutions d'IA, il est essentiel de garantir la qualité des données à chaque étape : collecte, nettoyage et structuration.
La collecte des données : une étape cruciale pour garantir la qualité
La collecte des données constitue la première étape vers une IA performante, mais elle peut être source de variabilité si elle n’est pas correctement contrôlée.
Dans les systèmes de gestion du cycle de vie de produits (PLM, ERP, etc.), la qualité des données dépend souvent de la précision des informations saisies, que ce soit par des entrées manuelles ou automatiques. Une collecte fiable inclut également la capacité à obtenir des retours d’information réguliers de la part des sous-traitants, dont les données sont indispensables pour suivre l’état des produits et la qualité des matériaux.
Enfin, il est nécessaire de mettre à jour les anciennes données afin d’éviter toute obsolescence qui pourrait compromettre les analyses. Assurer une collecte minutieuse et cohérente permet de bâtir des bases solides pour des modèles d’IA performants.
Le nettoyage des données : éliminer les erreurs et les incohérences
Après la collecte, le nettoyage des données est une étape primordiale. Cela implique :
La détection des valeurs incorrectes : identifier les erreurs évidentes comme les valeurs aberrantes ou les champs mal renseignés
La gestion des incohérences : normaliser les données pour assurer leur cohérence et leur conformité à la réalité du terrain.
La structuration des données pour une exploitation optimale
La structuration des données est essentielle pour que les modèles d’IA puissent les interpréter correctement. Cela inclut :
La hiérarchisation des informations : organiser les données selon leur pertinence.
Lien entre les sources : relier les données issues de différents systèmes (PLM, ERP, etc.) pour que les informations se complètent et permettent une compréhension globale.
Explorons maintenant trois cas d’usage concrets de l’IA dans l’industrie :
Cas d’usage 1 : Prédiction des coûts des procédés de fabrication dans l’emboutissage
Dans l’industrie automobile, un client innove en utilisant l’intelligence artificielle pour prédire le coût des procédés de fabrication de pièces embouties, optimisant ainsi la rentabilité dès la phase de conception. Cette approche est basée sur un ensemble de données dédié, permet d’obtenir des estimations de coûts plus précises, et ce, bien en amont de la production.
Le principal défi réside dans le respect des règles métiers spécifiques au client, qui doivent être intégrées pour nettoyer les données et garantir leur pertinence. Grâce à cette anticipation, l’entreprise améliore son efficacité opérationnelle tout en maximisant ses bénéfices.
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Cas d’usage 2 : Reconnaissance de pièces 3D
Dans le secteur de la conception de pièces industrielles, un client explore l’utilisation de l’IA pour déterminer si une pièce en cours de conception a déjà été réalisée, facilitant ainsi la gestion des doublons. Cette intégration de l’IA offre des avantages considérables, notamment une réponse plus rapide aux demandes de devis, une rationalisation des pièces sourcées et un cycle de développement raccourci.
En collectant des données 3D, le projet a pu faire face à des défis de conversion et de labellisation des données, mais une optimisation rigoureuse des modèles améliore la précision de la recherche de pièces similaires. En surmontant ces obstacles, l’IA permet une reconnaissance plus efficace des pièces 3D, renforçant ainsi la compétitivité et la satisfaction client.
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Cas d’usage 3 : Extraction de données techniques dans des fichiers Excel
Un industriel utilise l’intelligence artificielle pour extraire des données techniques pertinentes à partir de centaines de fichiers Excel détaillant le procédé de fabrication de ses pièces. Cependant, le jargon spécialisé et les abréviations complexes rendent l’interprétation difficile pour les modèles d’IA, nécessitant des clarifications spécifiques à chaque secteur.
De plus, la variabilité de la lisibilité des données – comme les mélanges de texte et d’images ou les cellules fusionnées – pose des défis supplémentaires.
En adoptant des formats standardisés et des modèles d’IA adaptés, l’entreprise parvient à accéder à l’information dans 98% des cas, contre seulement 40% auparavant. Cette amélioration significative démontre comment la combinaison de l’IA et de l’expertise sectorielle peut transformer l’extraction de données, facilitant ainsi les décisions éclairées et optimisant l’efficacité opérationnelle.
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Ces exemples illustrent que des connaissances métier approfondies et une gestion rigoureuse des données sont essentielles pour garantir la qualité des prédictions. En alliant expertise en IA et connaissance sectorielle, les entreprises peuvent transformer leurs défis en opportunités, optimisant ainsi leur efficacité opérationnelle.
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