Pourquoi la révolte des machines ne nous menace pas encore ?
Si beaucoup de choses dépendront du rythme de développement des technologies dans les années à venir, peu de gens doutent des perspectives qu’offre l’intelligence artificielle. Selon les prévisions de Gartner, l’introduction de l’intelligence artificielle rapportera aux entreprises 2900 milliards de dollars en 2021 en faisant économiser 6,2 milliards d’heures-hommes. Si en 2017 le marché de l’IA représentait 4,8 milliards de dollars, on prévoit que sa croissance sera multipliée par 20 d’ici à 2025 pour s’élever à 89,8 milliards de dollars. Pourtant, l’intelligence artificielle utilisée actuellement dans l’industrie et la production n’est en mesure de résoudre que des problèmes locaux. Et bien que l’utilisation des technologies sans fil dans la production a augmenté ces dernières années à un rythme de 32% par an, l’internet industriel des objets ne couvre pas plus que 6% de la production dans le monde.
Des raisons objectives limitent de nos jours le potentiel de l’intelligence artificielle, ainsi que le développement de son introduction. Deux problèmes essentiels peuvent être dégagés.
L’absence des normes et des réglementations unifiées de traitement des données
Près de 65% de l’étude de l’introduction de l’intelligence artificielle sont consacrés à la recherche et à la collecte des données nécessaires à son travail. Par ailleurs, un système de stockage des informations pratique pour l’homme ne l’est pas toujours pour l’IA, étant donné qu’il n’a pas été conçu pour elle. Le fait que chaque entreprise dispose de son propre système de recueil et de stockage des informations vient apporter une touche finale au chaos général.
Il en ressort que la vitesse de l’introduction de l’intelligence artificielle est freinée par le fait que les entreprises ne sont pas prêtes à investir dans la collecte et le stockage des données, à gérer ce processus et à le prendre en compte dans leurs principales activités.
L’incapacité de l’intelligence artificielle à résoudre des problèmes uniques
La complexité réside entre autres choses dans les spécificités industrielles des entreprises et les spécificités des processus technologiques : il est impossible de proposer des solutions standardisées universelles dans le domaine de l’intelligence artificielle pour la production pétrochimique et métallurgique. Il faut parfois chercher une approche individuelle pour une installation industrielle concrète.
Par exemple, chaque haut fourneau est fabriqué sur commande, ses paramètres sont sélectionnés individuellement pour résoudre des problèmes concrets de production, le cycle de vie et le niveau de dégradation de chaque fourneau varie également.
On rencontre des difficultés similaires avec les raffineries de pétrole, dont les étapes de production peuvent être uniques pour chaque entreprise. Et puis, comme nous le savons, l’intelligence artificielle n’aime pas tout ce qu’il est impossible de standardiser ; son niveau de développement ne lui permet pas encore de s’adapter facilement aux solutions technologiques variables dans une production complexe. C’est la raison pour laquelle il faut tout expliquer au programme dans le moindre détail, en le formant pour chaque processus séparément. En plus des informations sur le fonctionnement l’entreprise, l’IA a aussi besoin de données sur ses activités générales, ainsi que sur les processus physiques et chimiques pertinents pour chaque type de […..]
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