Les défis commerciaux pour l’utilisation industrielle de l’IA et les moyens de les résoudre
De nouvelles solutions dans la sphère de l’intelligence artificielle arrivent rapidement sur les marchés. Elles génèrent de la valeur et des revenus à des rythmes de croissance stupéfiants. L’introduction des nouvelles technologies demeure un problème important pour l’industrie lourde, y compris l’industrie pétrolière et gazière et les entreprises de production, les compagnies d’extraction minière et métallurgiques. Ces secteurs commencent tout juste à introduire l’intelligence artificielle (IA). Comparée aux autres secteurs, l’industrie lourde accuse un retard.
Quelles sont les raisons et les prétextes qui ont conduit à cette situation ? La production dans le secteur de l’industrie lourde est très coûteuse. Sur un marché développé la réduction des coûts et l’optimisation des process deviennent des priorités premières qui sont définies par tous les cadres et les directeurs quasiment. Aujourd’hui, l’intelligence industrielle propose de nouvelles approches permettant de réaliser ces objectifs. En générant une nouvelle valeur, l’IA fonctionne de toute évidence différemment des méthodes plus traditionnelles. Le plus grand obstacle au lancement de nouveaux projets d’études à base d’IA demeure le coût total élevé de l’acquisition de la résolution.
Par ailleurs, le manque de spécialistes en IA disposant de toutes les compétences nécessaires est lui-aussi un problème. Les technologies originales obsolètes font obstacle à l’arrivée des jeunes diplômés des écoles supérieures. Leur maîtrise demande une formation longue et coûteuse, ce qui limite les perspectives d’emploi. Un bon projet de développement à base d’IA nécessite de sélectionner avec justesse les outils, mais également les modèles, les algorithmes et les méthodologies d’introduction pour un secteur concret.
L’industrie lourde s’oriente en général sur des investissements à long terme et elle les réalise. La création de nouvelles installations de production et de nouvelles entreprises minières nécessite d’énormes investissements. Une fois l’activité lancée, on cherche à optimiser en permanence ces entreprises et à réduire leurs coûts. C’est là où l’IA devient intéressante. De nouvelles options d’utilisation des technologies développées pour satisfaire les besoins des entreprises commencent à apparaître. Leur optimisation entraîne une demande croissante en faveur d’une plus grande rapidité de changement des processus commerciaux. À leur tour, ceux-ci demandent des prises de décisions de plus en plus rapides et libèrent le personnel des processus routiniers.
De nombreux exemples d’objectifs de production limités, tels que la détection des défauts, semblent faciles à résoudre à l’aide de l’IA. Néanmoins, l’IA a du mal à être appliquée à l’ensemble des processus opérationnels, comme le monitoring de toute la ligne de production et le contrôle de toute la chaîne de création des valeurs, par exemple. Des décisions de principe importantes dans l’architecture des applications sont difficiles à transmettre aux autres. Les entreprises ne sont pas toujours prêtes à développer ces solutions avec quelqu’un d’autre. Elles préfèrent attendre, espérant voir des exemples de solutions déjà mises en œuvre apparaître, et sont réticentes à se lancer dans des expériences et des investissements.
Les valeurs traditionnelles empêchent la réduction des coûts
Dans la plupart des cas, la structure organisationnelle dans l’industrie lourde repose sur des valeurs très traditionnelles. Cela ne répond plus aux besoins […..]
Source:: Les défis commerciaux pour l’utilisation industrielle de l’IA et les moyens de les résoudre
