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Des opportunités à foison, mais aussi des obstacles

8. July 2024
Extrait de l'article paru dans le Technsichen Rundschau de novembre 2021
L'IA est la dernière tendance à la mode. Où se situe l'industrie MEM suisse sur ce thème ? L'état des lieux tenté ici se base sur les résultats de l'étude "Künstliche Intelligenz in Industrie und Dienstleistungen" de la SATW.

Dans l'étude de l'Académie suisse des sciences techniques (SATW) citée ici de manière très abrégée, seuls des experts des secteurs de l'industrie et des services ont été interrogés sur les défis et les activités en cours en vue de l'application de l'intelligence artificielle (IA).

L'étude a été rédigée fin 2019 sur mandat du Secrétariat d'État à la formation, à la recherche et à l'innovation. L'étude confirme que l'IA est d'une importance capitale pour l'industrie et qu'elle ouvre de nouvelles possibilités dans le cadre de la quatrième révolution industrielle (I 4.0), afin d'exploiter de manière profitable le potentiel de la mise en réseau numérique et du big data. L'IA est un outil permettant de trouver des solutions à des problèmes complexes et ne doit pas être considérée de manière isolée. Elle est déjà utilisée dans des produits et des chaînes de valeur purement numériques, mais n'en est qu'à ses débuts dans l'industrie 4.0.

Les défis des systèmes d'IA pour les entreprises sont nombreux. Les questions d'application et le développement de méthodes sont au premier plan. À cela s'ajoute le fait que l'utilisation de l'IA exige des connaissances d'experts, car il n'existe pas de systèmes "out-of-the-box". Or, la Suisse connaît une pénurie de spécialistes. Il faut donc des capacités plus importantes dans les hautes écoles, l'offre de formation devrait être développée. L'utilisation de l'IA comporte en outre le risque que les hommes désapprennent à prendre les bonnes décisions dans des situations complexes et ne remettent pas en question les décisions générées par l'IA. Cela s'accompagne d'une perte d'expertise humaine. Cela affaiblit les entreprises et augmente les risques opérationnels. Il convient donc d'encourager une approche de conception complémentaire, dans laquelle les personnes peuvent utiliser l'IA comme un outil leur permettant d'étendre leurs capacités cognitives.

Dans certains domaines, il y a tout simplement trop peu de données disponibles pour une utilisation judicieuse de certaines méthodes d'IA. C'est pourquoi les méthodes qui s'accommodent de peu de données (sample efficiency) devraient être au centre de la R&D.

Contrairement à des pays comme les États-Unis ou la Chine, où de grandes quantités de données sont généralement disponibles, la Suisse doit dès aujourd'hui s'occuper intensivement de telles méthodes et peut acquérir une avance en matière de connaissances. Autre problème : des données déformées ou incomplètes entraînent des prédictions de modèles faibles, car lorsque les réseaux neuronaux sont entraînés avec des données dont la répartition statistique n'est pas équilibrée, cela se reflète dans les décisions des systèmes.

Activités relatives à l'IA en Suisse (par ordre alphabétique) :

  • Industrie 2025 : veut informer, mettre en réseau et promouvoir les acteurs sur le thème I 4.0. Des groupes de travail traitent de questions techniques, méthodologiques ou organisationnelles.
  • SATW: lance avec la Swiss Data Alliance SDA la création d'un espace suisse de données dans lequel tous les groupes d'intérêts importants peuvent partager et utiliser des données dans des conditions de confiance. Ce projet permet de lutter contre la formation de monopoles par des géants des données.
  • Stratégie "Suisse numérique" de la Confédération : Divers champs d'action encouragent un large savoir d'experts et des compétences interdisciplinaires, comme la recherche sur les conséquences du changement numérique pour l'économie et la société. L'IA fait partie des projets dans le domaine de l'Advanced Manufacturing.
  • Alliance suisse pour les services à forte intensité de données :Réseau thématique national (RTN) d'Innosuisse, qui agit dans le cadre de groupes d'experts dirigés chacun par un représentant académique et un représentant industriel. Plusieurs groupes se penchent sur des cas d'application de l'IA.
  • SwissCognitive : cette initiative, dont les membres sont des entreprises industrielles, est entièrement consacrée à l'IA et fait office de plateforme d'échange et de réseau.
  • Swiss Data Science Center SDSC : encourage l'accès à des données dont la qualité a été vérifiée et contribue à la fiabilité des applications ; vise à améliorer la disponibilité des données et à accélérer l'introduction du ML.
  • Swiss Group of Artificial Intelligence and Cognitive Science SGAICO : groupe spécialisé de la Société suisse d'informatique SI ; encourage l'échange entre les chercheurs, les utilisateurs et les personnes intéressées dans le domaine de l'IA.
  • Swiss Smart Factory SSF : la plate-forme aborde des questions interdisciplinaires autour de l'industrie 4.0 ; un axe de recherche est consacré à l'IA et aux données intelligentes.

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