Des tableaux de bord aux plateformes de données : la base d’une IA réussie

Les plateformes de données et l'IA apportent une valeur croissante aux organisations. Les entreprises réduisent leurs coûts grâce à la maintenance prédictive, où des capteurs détectent quand les machines ont besoin d'entretien, aidant ainsi à prévenir les arrêts imprévus. L'automatisation augmente la productivité en laissant les systèmes prendre en charge des tâches précédemment effectuées manuellement. Certaines entreprises créent même de nouvelles sources de revenus en offrant des services intelligents à leurs clients, basés sur les informations issues de leurs propres données et processus.

Mais avant qu'un système d'IA puisse fonctionner, toutes les données doivent d'abord être accessibles et faciles à trouver. Et c'est souvent le plus grand défi.

Composants prêts à l'emploi

Les entreprises collectent des données à partir de sources innombrables : fichiers, capteurs, dispositifs IoT. Une plateforme de données rassemble toutes ces informations pour en donner une vision complète. Contrairement aux systèmes traditionnels, elle ne stocke pas les données dans des silos séparés. Elle les unifie plutôt : ERP, CRM, capteurs de machines, mesures qualitatives, journaux de maintenance. Dans un environnement centralisé, l’IA peut commencer à travailler immédiatement.

Un avantage majeur des plateformes modernes est que de nombreux composants sont disponibles prêts à l’emploi. Cela rend le développement d’un produit de données beaucoup plus efficace. Une plateforme de données centrale garantit également que les données au sein de l’organisation reflètent une source unique de vérité.

Ces composants fonctionnent mieux lorsque les données sous-jacentes sont bien organisées. Les entreprises collectent des données provenant de différents systèmes et créent des modèles de données internes solides, leur permettant d’analyser les données sous plusieurs angles. Avec les outils modernes, il est même possible d’utiliser le modèle de données, ou ses parties, pour un agent IA capable de répondre à des questions spécifiques basées sur ces données d’entreprise particulières.

Les plateformes cloud offrent une scalabilité sans qu’il soit nécessaire de maintenir une infrastructure propre. Vous payez uniquement pour ce que vous utilisez et pouvez évoluer rapidement en fonction des besoins.

Les organisations utilisant déjà de nombreux produits Microsoft choisissent souvent l’écosystème Microsoft : Azure, Databricks et Power BI. Microsoft propose des solutions spécifiques à l’industrie, comme les Factory Operations Agents qui utilisent le langage naturel pour interroger les données de fabrication. L’écosystème Azure comprend également des services IA et Power Automate. Parmi les alternatives, on trouve Factory Thread pour la virtualisation de données spécifiques à la fabrication, Amazon Web Services avec Glue, ou Google Cloud Dataflow.

Qualité des données : mauvais entrées, mauvais résultats

Même les meilleurs modèles de données et agents d'IA échoueront si les données sous-jacentes sont de mauvaise qualité. La qualité des données joue un rôle crucial dans la mise en œuvre de l'IA. Une solution d'IA ne fonctionne correctement que si les données sont précises, cohérentes et complètes. La précision est souvent le plus grand défi : les erreurs de contenu sont fréquentes, en particulier lorsque des humains interviennent dans la fourniture des données. Les gens font des erreurs.

Par exemple, la saisie manuelle des données peut entraîner des inexactitudes. Prenez les journaux de maintenance où les techniciens enregistrent les activités de service. Si quelqu'un oublie d'indiquer une réparation ou enregistre une mauvaise machine, le système d'IA pourrait apprendre que certains équipements nécessitent moins de maintenance qu’ils n’en ont réellement besoin.

Ces problèmes ne peuvent pas être résolus en construisant de meilleurs systèmes. La solution se trouve à la source : c'est là que la qualité des données doit être assurée. Les plateformes peuvent aider en rendant visible la qualité des données et en clarifiant comment les données peuvent être utilisées. Combinées à des processus de gouvernance, cela aboutit finalement à une plateforme d'IA fiable.

Ce n’est pas uniquement une question de technologie, mais aussi de processus environnants : qui vérifie les données, ce qui est vérifié et qui est responsable ?

Données IoT : toujours actif

Dans le secteur manufacturier, les données IoT jouent un rôle particulier. Les capteurs des machines transmettent continuellement des données : température, vibration, pression, consommation d'énergie. Ces données sont diffusées en temps réel, souvent plusieurs fois par seconde.

C’est ce qui rend les données IoT fondamentalement différentes des données traditionnelles des entreprises. Alors que les systèmes ERP sont mis à jour quelques fois par jour ou par semaine, les données des capteurs sont constantes. Ces flux de données nécessitent une approche différente : des systèmes capables de traiter des millions d'événements par seconde et de réagir immédiatement aux changements.

L’avantage des données des capteurs est qu’elles ont tendance à être de haute qualité. Elles proviennent de dispositifs techniques programmés pour effectuer des mesures spécifiques. Parfois, un capteur peut tomber en panne et générer des valeurs aberrantes, mais cela peut souvent s’expliquer techniquement.

Les plateformes de données modernes ne se contentent pas de collecter les données, elles renvoient également des informations. Lorsqu'un point de données est reçu, le système peut réagir immédiatement. Une pompe, un moteur ou un système de chauffage réagit automatiquement aux nouvelles informations.

Lorsqu’il est crucial de minimiser la latence, l’informatique de périphérie (edge computing) entre en jeu. Dans ce cas, les données sont analysées à proximité de la machine, et seuls les informations pertinentes sont envoyées vers le cloud. Cela réduit non seulement la latence, mais permet également de diminuer les coûts.

Sécurité : protéger les données sensibles

À mesure que les plateformes de données commencent à stocker des informations sensibles, la sécurité devient de plus en plus importante. La fabrication est l’un des secteurs les plus vulnérables aux cyberattaques, notamment à mesure que la technologie opérationnelle se connecte davantage aux systèmes informatiques.

Une plateforme sécurisée doit répondre à plusieurs domaines clés : classification des données, contrôle d’accès, sécurité du réseau et masquage des données. Ces exigences sont définies dans des directives de sécurité, qui sont ensuite mises en œuvre dans la plateforme, en parallèle avec les meilleures pratiques et les principes de sécurité.

La communication entre systèmes est souvent le maillon le plus faible. C’est pourquoi les plateformes fonctionnent idéalement au sein du réseau propre à l’organisation, réduisant ainsi le risque d’accès externe. Des couches supplémentaires de sécurité pour l’authentification, l’autorisation et le chiffrement sont essentielles.

Travailler avec des plateformes de données implique souvent la gestion d’informations sensibles à la vie privée. Les questions clés incluent : êtes-vous autorisé à partager certaines données au sein de l’organisation, et qui a accès à quelles informations ? Sensibiliser sur ces enjeux est crucial.

Poser les bases solides

Pour les fabricants, l'utilisation de plateformes de données devient essentielle pour rester compétitifs. Le problème est que de nombreuses entreprises n'ont pas encore organisé leurs données. Elles manquent même d'un catalogue de base, ce qui rend difficile la recherche des bonnes informations.

Pour construire une base solide, les organisations doivent développer trois piliers en harmonie : la technologie, les processus et les personnes. Le volet technique concerne les systèmes que vous choisissez et la manière dont vous les implémentez. Le volet processus se concentre sur la gestion des données, c'est-à-dire qui en est responsable et quelles sont les procédures associées.

Tout aussi important est le volet humain. Les employés doivent comprendre ce que l’IA peut et ne peut pas faire. Ils doivent être formés pour utiliser efficacement les nouveaux outils. Et surtout, ils doivent se sentir propriétaires des données et des processus avec lesquels ils travaillent. Sans cet engagement, même la meilleure technologie échouera.

Une plateforme de données n'est pas une solution magique, mais elle est un facilitateur critique. Les entreprises qui investissent dans une base solide pour leurs données créent les meilleures conditions pour l'avenir. Pour des technologies comme l'IA générative, les jumeaux numériques et les agents autonomes, cette base est plus importante que jamais.