Deep Learning : le « gamechanger » de l'industrie pour tout ce qui touche à l’automatisation et l'efficacité de la production.

Le Deep Learning va révolutionner l'industrie. Les machines prendront en charge des tâches qui nécessitent l'intelligence humaine. À mesure que les processus et la collecte de données se numérisent dans les entreprises, l'utilisation du Deep Learning se développera également et permettra une collaboration plus efficace entre l'homme et la machine. Cela révolutionnera l'automatisation et la production et conduira à des processus de décision plus efficaces et plus précis ainsi qu'à une productivité accrue, tout en réduisant considérablement les coûts de développement.

Dans notre podcast « SICKnificant », nous avons discuté avec le Dr Christoph Eichhorn, chef de produit stratégique pour les services et solutions numériques, des possibilités qu'offre le Deep Learning, pour décharger les gens de tâches fastidieuses et accroître la qualité.

Ces dernières années, le Deep Learning, en tant que branche de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, a pris de plus en plus d'importance en raison de la disponibilité croissante des données et de la puissance de calcul. Cette technologie révolutionne l'automatisation dans la production ainsi que dans d'autres domaines en permettant aux machines d'effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant l'intelligence humaine. Christoph Eichhorn, responsable des solutions d'intelligence artificielle chez SICK, l'explique ainsi : « Le Deep Learning est un volet de l'apprentissage automatique. Il utilise des réseaux neuronaux artificiels, appelés « deep neural networks », capables de gérer des situations complexes. Ceux-ci sont en mesure de prendre en charge des processus de décision compliqués, notamment dans le contrôle de la qualité, et permettent aux entreprises d'automatiser et de numériser de plus en plus de processus. Ils élèvent ainsi l'efficacité de la production à un niveau supérieur. »

La numérisation et l’intelligence artificielle

Le concept de numérisation dans l'industrie s'est énormément développé ces dernières années. Les données provenant de capteurs ainsi que d'autres sources, jusqu'ici principalement utilisées pour le contrôle direct des processus, sont enregistrées dans le cadre de la numérisation - et sont donc disponibles à un niveau plus abstrait. Collecter les données ne suffit pas. L'intelligence artificielle joue un rôle majeur lorsqu'il s'agit d'extraire de ces données l'essence permettant de conduire à une optimisation supplémentaire.

Prenons l'exemple d'une application de l'industrie du bois, dans laquelle plusieurs gigaoctets de données d'entraînement ont permis d'entraîner un réseau neuronal qui prend des décisions plus précises, plus rapides et plus durables que l'œil humain ne saurait le faire. Ce réseau est plus petit qu'un mégaoctet, mais bénéficie d'une expérience considérable. Il est possible d'appliquer ce concept à autant de cas d'utilisation que souhaité.

Valeur ajoutée de l'automatisation basée sur l'IA

Il n'est toutefois pas toujours nécessaire de disposer d'un volume de données aussi important pour tirer profit de l'intelligence artificielle. La mise en œuvre de projets Deep Learning peut être très différente et dépend des exigences individuelles du client. La formulation de ces exigences et de ces attentes n'est pas toujours facile, mais demeure une condition préalable à la réussite de l'utilisation de l'intelligence artificielle. « Pour simplifier les choses, on ne peut obtenir le résultat souhaité, même avec l'IA, que si l'on sait ce que l'on veut. Une fois ce point clarifié, tous les clients attendent une solution simple et flexible à leur problème », explique Eichhorn.

« L'IA permet à nos clients d'automatiser eux-mêmes des tâches qui étaient extrêmement difficiles à automatiser dans le passé. Les contrôles de qualité et de montage avec des pièces réfléchissantes, le contrôle des soudures ou le tri des produits naturels en sont de bons exemples. Il s'agit généralement de tâches fastidieuses qui demandent un temps précieux à un personnel compétent et qui ne sont donc souvent effectuées que de manière aléatoire. »

Entraînement de réseaux neuronaux artificiels

L'utilisation du Deep Learning, plonge l'automatisation dans un changement de paradigme. En effet, on utilise des exemples au lieu de repérer quels détails sont pertinents pour une décision en vue de fournir une série de règles concrètes. L'algorithme apprend à prendre des décisions de manière autonome. « Nous entraînons une solution plutôt que de la programmer, ce qui est nettement plus rapide et plus efficace. Néanmoins, il est important de souligner que le Deep Learning ne constitue pas une alternative à l'expertise humaine. Celle-ci reste indispensable afin d'exploiter pleinement le potentiel de la technologie. Le Deep Learning renforce et élargit les capacités humaines », explique Eichhorn avant de conclure : « Grâce à nos outils de Deep Learning très simples d'utilisation, les utilisateurs qui connaissent leur problème peuvent le résoudre de manière autonome, sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation. Car eux seuls savent ce qui est important pour permettre de trouver une solution - et ce qui ne l'est pas - et sont mieux que quiconque à même de choisir des exemples d'entraînement adaptés. Nos outils leur permettent de lancer l'entraînement d'une intelligence artificielle de manière très intuitive et de résoudre ainsi une tâche extrêmement spécifique et individuelle ».

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