Ce qui est possible aujourd’hui grâce à l’intelligence artificielle peut être représenté par l’intersection de ces trois domaines : raisonnement, interaction et apprentissage. Les DSI et les dirigeants qui veulent faire évoluer leurs entreprises doivent choisir les cas qui se trouvent dans cette intersection, pour obtenir le maximum de résultats de l’
IA. L’ intelligence artificielle (également connue sous le nom d’Intelligence Artificielle ou AI) est une priorité pour les DSI de tous les secteurs. De nombreuses entreprises prévoient de mettre en œuvre l’intelligence artificielle en interne afin de rendre leur département de production plus intelligent, plus rapide, plus rentable et plus compétitif. En effet, une étude menée par le Fortune Knowledge Group révèle que« 82 % des dirigeants ont l’intention de mettre en œuvre des projets d’intelligence artificielle au sein de leur entreprise dans les trois prochaines années ». Cependant, pour mettre en œuvre efficacement l’intelligence artificielle, il faut d’abord être d’accord sur sa définition et sur ce qui constitue ou non l’IA.
L’AI est une intersection entre des technologies qui raisonnent, interagissent et apprennent :
- Raisonnement : Le raisonnement permet aux technologies AI d’extraire des informations critiques à partir de vastes ensembles de données structurées et non structurées, d’effectuer des analyses de clustering et d’utiliser l’inférence statistique. Le niveau d’analyse atteint aujourd’hui est de plus en plus proche des capacités humaines.
- Interaction : L’interaction permet aux technologies AI d’utiliser la vision artificielle pour voir, l’IA conversationnelle et la linguistique computationnelle pour communiquer, en se rapprochant également des capacités de l’être humain.
- Apprentissage : Ce qui distingue réellement l’intelligence artificielle de l’automatisation intelligente, cependant, c’est la capacité de la technologie à apprendre et à devenir plus intelligente au fil du temps. Seule l’IA possède cette troisième dimension. L’une des raisons pour lesquelles l’intelligence artificielle est si prometteuse est qu’elle change le paradigme dans la façon dont nous avons écrit le code du logiciel. Au lieu de programmer dans toutes les conditions « if, then … except », en disant à un moteur de traitement quoi faire et comment le faire, l’IA permet de résoudre des tâches sans avoir à écrire explicitement du code spécifique expliquant comment résoudre cette tâche et donc le moteur peut apprendre et comprendre de manière autonome comment résoudre les différentes tâches. De cette façon, l’IA aborde les problèmes auxquels la programmation logicielle traditionnelle n’a jamais pu faire face.
À ce jour, il existe trois types d’apprentissage différents au sein de l’IA :
- Supervised Learning (apprentissage assisté) : C’est la forme d’apprentissage actuellement la plus courante ; le système reçoit des exemples d’échantillons concernant à la fois les entrées et les sorties et à partir de ceux-ci, il effectue une série de techniques basées sur des statistiques (mais pas seulement) utiles pour extrapoler la logique finale qui relie les entrées et les sorties. Une fois que le système a défini la logique finale, il est considéré comme « formé » et peut appliquer la fonction à toute nouvelle série d’informations. Par exemple, ce type d’apprentissage automatique peut aider à prédire la probabilité qu’une entreprise fasse faillite. En fournissant au système une grande quantité de données sur les entreprises (entrée) indiquant si elles ont échoué ou non (sortie), en fait, la machine peut extrapoler les tendances sous-jacentes. Grâce à cela, le système peut distinguer les signaux d’avertissement et donc signaler à temps à une entreprise sa situation de risque ou non.
- Unsupervised Learning (Apprentissage non assisté) : L’apprentissage non assisté est lorsqu’une machine est présentée avec un ensemble de documents ou de données, puis calcule les choses elle-même (les exemples ne sont constitués que d’entrées et non de sorties). Par exemple, si une société souhaite classer une série de contrats, la machine pourrait lire chaque document et, en fonction du contexte, les séparer automatiquement en catégories, par exemple des clauses telles que celle sur la propriété intellectuelle, la clause de limitation de responsabilité, la clause d’indemnisation, etc. Ainsi, la machine est capable de définir une ontologie rudimentaire sans apport humain.
- Reinforcement Learning (Apprentissage par renforcement) : Également connu sous le nom d’apprentissage « axé sur les objectifs », l’apprentissage par renforcement consiste à présenter une machine avec un objectif prédéfini, puis à la laisser libre de faire ce qu’elle doit, tout en respectant les contraintes du contexte – y compris les ajustements et les retouches – jusqu’à ce qu’elle trouve les moyens d’atteindre plus efficacement cetobjectif. Les exemples les plus populaires d’apprentissage par renforcement se trouvent dans les jeux vidéo, dans ces cas, l’objectif de la machine est de gagner le jeu. Vous pouvez voir comment il peut également être appliqué dans la planification de la production en apprenant à gérer une multitude de complexités pour aider les planificateurs à atteindre les objectifs de l’entreprise tels que le niveau de service, les entrepôts et l’efficacité.
Intelligence artificielle dans la planification et l’ordonnancement de la production : logiciel de planification et d’ordonnancement avancés
Dans les entreprises manufacturières, la production est le cœur de métier. Planifier au mieux la production en garantissant adaptabilité et flexibilité en minimisant les coûts et en maximisant les profits devient de plus en plus l’arme gagnante. Les DSI avant-gardistes, lors de l’évaluation de leurs investissements logiciels, devront tenir compte du fait que les plateformes sont prêtes à accueillir l’IA. Ces logiciels choisis avec soin vous permettent d’agir à temps par rapport à la concurrence tout en maintenant et en augmentant votre avantage concurrentiel.
CyberPlan Web est le premier logiciel avancé de planification et de planification (APS) construit sur une plate-forme Web capable de maximiser l’utilisation de l’IA.
