En cette actualité chargée concernant l’IA (intelligence artificielle), notamment par la publication du rapport Villani – AI for Humanity, je souhaite vous apporter mon regard sur l’impact de l’IA dans l’industrie.
Depuis 3 ans, nous suivons de près les travaux de notre partenaire See-d, qui accompagne les entreprises dans l’optimisation de leur processus par le biais de l’IA.
Comment font-ils ? Les chercheurs de See-d analysent les données issues du système d’information, ainsi que des données de contexte, et appliquent des modèles mathématiques permettant d’identifier des phénomènes récurrents, de les modéliser, de simuler et de prévoir au plus juste des variations dans des métiers complexes.
Deux exemples concrets de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans l’industrie
Un transporteur souhaitait optimiser le nombre d’intérimaires sollicités pour la manutention des marchandises, au quotidien. En identifiant précisément les prévisions quotidiennes de marchandises à passer par les quais de la société les prochains jours, la société a pu réduire les coûts de main d’œuvre intérimaires.
Un groupe agroalimentaire souhaitait optimiser la coût de production de la croissance d’un animal d’élevage donné et en améliorer la qualité nutritionnelle de sa nourriture. Pour y parvenir, les chercheurs de la société See-d ont modélisé un animal virtuel simulant sa croissance face à un plan de nourrissage. Cet animal virtuel a permis à cette société d’abaisser le coût de production en optimisant le coût de la nourriture.
D’autres exemples dans l’industrie dans lesquels AG2L est intervenu
Dans une entreprise commercialisant via son réseau national un grand nombre de références de produits, les chercheurs de See-d ont répondu à l’enjeu de performer les prix de vente par la modélisation des pratiques commerciales. Comment ? En analysant les marges réalisées et potentielles, en bâtissant une politique commerciale génératrice de la meilleure marge possible, et in fine en fournissant aux commerciaux au quotidien, la possibilité de proposer le prix le plus élevé acceptable par le client.
Pour une industrie dont l’enjeu majeur est de lisser la charge en atelier mais dont le prévisionnel des ventes est difficilement appréhendable, l’enjeu fut de bâtir un outil predictif de ventes et donc de production en temps réel basé sur l’historique et modélisé suivant différents scénarii et amendé par l’entreprise. Le résultat est une amélioration notable du plan de production et l’identification de la capacité de production, et une optimisation des approvisionnements et du stock.
Les données de l’ERP au cœur de l’intelligence artificielle
Le point commun entre les exemples cités ci-dessus, est que les modèles mathématiques s’appuient essentiellement sur une donnée de qualité issue du système d’information du client.
Pour obtenir cette qualité de données, les entreprises et industries souhaitant utiliser l’IA pour optimiser leurs processus doivent, avant tout, s’équiper de logiciel de gestion d’entreprise, d’ERP s’adaptant parfaitement à leur activité.
L’utilisation de ces ERP permettra dans un premier temps de faciliter et d’harmoniser le travail administratif des collaborateurs, contribuant à la performance de la société. Dans un second temps, les données accumulées dans ces systèmes pourront être utilisées afin de prévoir, de simuler et d’optimiser les processus de l’entreprise.
Plus tôt les industries auront pris le pas de la transformation numérique de leur activité en s’équipant de systèmes d’information adaptés, plus tôt les données qualitatives collectées pourront servir à améliorer les processus de l’entreprise, par le biais de l’intelligence artificielle.
Visionnez l’interview d’Emmanuel FRENOD, Chercheur en IA et Fondateur de See-d
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