Le facteur humain : pourquoi les projets d'IA ne peuvent réussir sans les personnes et les processus

Des machines qui prédisent quand une maintenance est nécessaire. Des systèmes capables de répondre à des questions techniques complexes sans qu'un spécialiste ait à passer des heures à consulter des bases de données. Des logiciels qui écrivent automatiquement du code et suggèrent des optimisations... L'IA offre d'énormes possibilités dans le domaine de la fabrication.

La technologie existe, mais entre la validation du concept et la mise en œuvre complète se dresse un défi de taille. Les entreprises qui réussissent à adopter l'IA ont toutes un point commun : elles accordent autant d'attention aux aspects humains et organisationnels qu'aux aspects techniques.

Des données aux décisions intelligentes

Les entreprises manufacturières modernes collectent d'énormes quantités de données, mais le véritable défi consiste à les transformer en informations exploitables. Cela nécessite plus que de simples algorithmes intelligents.

Prenons l'exemple de la maintenance prédictive. En détectant des modèles dans les données, les algorithmes peuvent prédire quand un composant est susceptible de tomber en panne. Cela réduit les temps d'arrêt imprévus et permet aux chaînes de production ou aux processus logistiques de fonctionner sans heurts.

Une autre application réside dans la gestion des connaissances. Lorsqu'il s'agit d'incidents impliquant des machines complexes ou de nouveaux matériels et logiciels nécessitant un étalonnage, il est souvent nécessaire de récupérer des informations très spécifiques dans de grandes bases de données. Une grande partie de ces connaissances réside actuellement dans la tête de quelques spécialistes expérimentés. Une question technique peut prendre vingt minutes à quelqu'un qui doit rechercher dans des documents et des listes, un processus manuel et itératif. Un système formé sur les données spécifiques à l'entreprise peut répondre aux mêmes questions en langage naturel en quelques secondes.

L'IA fait également la différence dans le développement de logiciels. Les outils qui aident à écrire des scripts, à détecter des bogues ou à optimiser des algorithmes peuvent considérablement accélérer le travail des développeurs.

Les défis liés à la mise en œuvre de l'IA

De nombreuses entreprises manufacturières ont acquis de l'expérience grâce à des projets pilotes d'IA. Ces expériences sont souvent couronnées de succès, mais il s'avère difficile de passer à une mise en œuvre structurelle. Les raisons sont généralement d'ordre organisationnel plutôt que technique.

Ressources limitées

Les projets d'IA nécessitent une expertise spécialisée et du temps, deux éléments qui font défaut dans de nombreuses organisations. La pénurie de talents dans le domaine des technologies de l'information est un défi que la plupart des entreprises reconnaissent.

Ce n'est pas une priorité absolue

L'IA est encore relativement nouvelle. Elle peut fonctionner, mais elle peut aussi échouer, et il est impossible de le savoir à l'avance. Comme les applications d'IA se concentrent souvent sur des gains d'efficacité au sein d'équipes spécifiques plutôt que sur une croissance directe des revenus, elles ne sont pas toujours considérées comme une priorité absolue. Convaincre la direction de leur nécessité peut être un défi en soi.

Résistance culturelle

Les employés habitués à des méthodes éprouvées peuvent considérer l'IA comme une menace plutôt que comme un outil. Les ingénieurs expérimentés, en particulier, peuvent se demander pourquoi ils devraient changer leur approche si celle-ci a toujours fonctionné. Il faut du temps pour sensibiliser les gens et leur donner confiance dans les nouvelles technologies.

Le problème de la boîte noire

La confiance joue un rôle crucial dans le secteur manufacturier. Les systèmes d'IA fonctionnent souvent comme une boîte noire : vous entrez des données et obtenez un résultat, mais la manière dont ce résultat a été généré n'est pas toujours claire. Les gens hésitent à confier à l'IA des décisions critiques concernant la production ou les machines. Si un problème survient et qu'une machine s'arrête, l'impact se répercute sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, jusqu'aux clients finaux. La réputation de l'entreprise étant en jeu, les décideurs ont tendance à se montrer prudents.

À cela s'ajoutent des défis organisationnels. Les projets d'IA nécessitent une collaboration entre les services informatiques, les opérations, les analystes de données et la direction. Cela nécessite de nouveaux processus et des accords clairs sur les responsabilités. Pour les organisations traditionnelles avec des hiérarchies strictes et des départements cloisonnés, cela représente un changement important.

Le succès commence avec les personnes

La mise en œuvre réussie de l'IA commence avec les personnes. Il s'agit d'instaurer la confiance et de sensibiliser, non pas par le biais d'une présentation ponctuelle, mais avec patience et persévérance. Les mesures suivantes peuvent contribuer à faire de l'IA un succès :

• Nommer des ambassadeurs de l'IA : des pionniers enthousiastes qui expérimentent la technologie et guident leurs collègues. Ils peuvent montrer ce qui est possible et ce qui ne l'est pas, évitant ainsi les attentes irréalistes.
• Proposez des formations pratiques : tout le monde n'a pas besoin de devenir data scientist, mais il est utile d'avoir une compréhension de base du fonctionnement du machine learning. Les employés qui savent ce que l'IA peut et ne peut pas faire sont mieux armés pour l'utiliser efficacement.
• Commencez modestement : au lieu de revoir l'ensemble du processus de production d'un seul coup, commencez par des applications simples qui apportent des résultats rapides. Par exemple, un chatbot interne pour répondre aux questions techniques fréquentes, ou un logiciel qui aide à générer des rapports de test.

Il est également important d'être transparent quant aux limites. L'IA ne résoudra pas tous les problèmes et peut commettre des erreurs. En étant franc à ce sujet, vous évitez les déceptions et maintenez la confiance au sein de votre équipe.

Gouvernance et qualité des données

Outre le facteur humain, l'adoption de l'IA nécessite des processus adaptés. Qui est responsable si un algorithme prend une mauvaise décision concernant un paramètre de production ? Comment garantir que les données utilisées pour entraîner le système restent à jour ? Et comment protéger la confidentialité et la sécurité ?

Ces questions deviennent encore plus complexes avec les nouvelles législations telles que l'AI Act, ainsi que les réglementations existantes comme le RGPD. Les entreprises doivent adapter leur gouvernance pour répondre à ces exigences. Cela demande du temps et des ressources, mais c'est inévitable si vous souhaitez déployer l'IA de manière responsable.

Et puis il y a la question de la qualité des données. Les algorithmes ne sont efficaces que dans la mesure où les informations sur lesquelles ils sont entraînés le sont également. Si votre ensemble de données est incomplet ou biaisé, le système en subira les conséquences.

Du projet pilote à la production

Passer de la validation du concept à la mise en œuvre réelle nécessite plus qu'une simple validation technique. Cela exige un plan de mise en œuvre solide qui aborde à la fois les aspects techniques et organisationnels.

Les entreprises qui réussissent adoptent souvent une approche par étapes. Elles commencent par des processus où les erreurs n'ont pas de conséquences majeures et où les risques sont faibles, comme l'optimisation des calendriers de maintenance ou l'automatisation des rapports. Une fois la confiance établie, elles s'étendent à des applications plus critiques.

L'IA offre d'énormes opportunités. Mais pour les saisir, il faut plus que des algorithmes intelligents et des ordinateurs puissants. Il faut des personnes ouvertes au changement et des processus conçus pour les soutenir. Les entreprises qui investissent dans ces facteurs créent les meilleures conditions pour une mise en œuvre réussie de l'IA.