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Fin 2016, le cabinet Gartner publiait son baromètre annuel identifiant les 10 technologies stratégiques pour les entreprises en 2017.
En tête de cette liste figuraient l’intelligence artificielle (AI ou IA) et le Machine Learning (ML), qui étaient commentés ainsi :
“L’IA appliquée et l’apprentissage avancé de la machine donnent naissance à un éventail d’implémentations intelligentes, y compris des dispositifs physiques (robots, véhicules autonomes, électronique grand public) ainsi que des applications et des services (assistants personnels virtuels, conseillers intelligents). Ces implémentations seront livrées comme une nouvelle classe d’applications et d’objets connectés capables de fournir l’intelligence intégrée pour une large gamme de dispositifs de maillage, de logiciels existants, de solutions de service…”
Retour en 2019 : la même analyse actualisée confirme la tendance, l’intelligence artificielle étant au cœur de trois des 10 technologies présentées.
Il devient désormais possible aux éditeurs de logiciels ERP d’envisager l’ajout de fonctionnalités faisant appel à l’Intelligence Artificielle. En effet, bien qu’il s’agisse de technologies particulièrement pointues et complexes, elles sont à la portée de nombreux éditeurs qui vont pouvoir s’appuyer sur les services des grands noms de l’Intelligence Artificielle.
A la manière du modèle Cloud, qui permet l’accès à de grandes puissances de calcul ou de stockage à la demande, les ordinateurs dédiés à l’Intelligence Artificielle tels que IBM Watson vont désormais pouvoir être interfacés avec tous types d’applications et notamment un logiciel ERP. Le client final bénéficiera ainsi d’une technologie qui lui était jusqu’alors inaccessible.
L’intelligence artificielle permet d’exploiter des données informatiques pour arbitrer des situations, prendre des décisions et automatiser certaines actions. Elle est déjà utilisée dans de nombreux secteurs d’activité : par exemple, dans le domaine de la finance, au cœur d'un logiciel ERP pour trier les millions d’emails envoyés à une entreprise et pour préparer des réponses types tenant compte des obligations légales.
Dans le domaine de la distribution, des visiteurs peuvent poser des questions en langage naturel et bénéficier en retour de conseils personnalisés sur le choix de vêtements. Ailleurs, un cabinet juridique analyse les textes de lois et les décisions de justice avec une technologie cognitive qui fournit les réponses en quelques secondes.
L’essor de l’Intelligence Artificielle est en grande partie liée au Big Data, qui constitue son complément parfait. Le Big Data capture et stocke de très grandes quantités de données, s’appuyant sur des applications à visée analytique, qui traitent les données pour en tirer du sens. Mais plutôt que laisser le soin uniquement à l’homme d’analyser ces résultats et d’en tirer des conclusions pertinentes pouvant apporter de la valeur ajoutée, il est désormais possible de le confier à une machine.
Depuis ses origines, avec la méthode MRP (Material Resource Planning) dans les années 60 puis MRP2 (Manufacturing Requirement Planning) dans les années 80, le logiciel ERP industriel repose sur l’exploitation de données d’entreprises précises.
Le parfait exemple est le Calcul des besoins nets (CBN) qui utilise les gammes et nomenclatures produits de l’entreprise pour estimer précisément les délais de fabrication et les besoins d’achat. C’est déjà une forme d’intelligence artificielle !
Il faut reconnaître que les capacités de l’ERP sont souvent sous (ou mal) utilisées, du fait de sa complexité et de la quantité de données qu’il peut produire ou récolter.
Doter un ERP d’une capacité d’Intelligence Artificielle, ce serait lui permettre d’anticiper par exemple les commandes de matières premières, de gérer en partie automatiquement la production, de proposer des améliorations dans les process…
Si l’on ajoute à cela l’irruption dans les entreprises des Objets Connectés, eux-mêmes intelligents, et d’autres technologies plus restreintes mais très efficaces, comme les jumeaux numériques, il est indéniable que l’on se dirige doucement vers une supply chain, un ERP, et au final une entreprise, de plus en plus « cognitive ».
C’est un schéma connu : les nouvelles technologies sont adoptées d’abord par le grand public avant de trouver des applications concrètes dans les milieux professionnels. En l’occurrence, vous n’y avez sans doute pas échappé : les assistants vocaux ont débarqué en force.
“Ok Google”, “Dis Siri”, “Alexa” : les spots publicitaire mettant en scène les fameux assistants capables d’exécuter des tâches de plus en plus précises ne manquent pas.
Au cœur de ces assistants se trouvent des algorithmes basés sur de l’intelligence artificielle.
“Ouvre le bon de commande”
“Lance l’ordre de fabrication”
etc.
Le robot est l’un des plus anciens fantasmes de l’homme : une machine intelligente capable d’effectuer des tâches de plus en plus abouties. Et si ce fantasme était déjà une réalité ?
Le dernier produit des ingénieurs de Boston Dynamics
Leur utilisation dans l’industrie n’est d’ailleurs pas une nouveauté : robots de soudage, de peinture, d’assemblage sont utilisés depuis de nombreuses années, en particulier dans l’industrie automobile (le tout premier était Unimate, adopté par General Motors).
Ce qui change en revanche, c’est précisément l’intelligence de ces robots, potentiellement capables d’adapter leur comportement en temps réel.
L’exemple existe déjà, encore une fois dans la sphère grand public : les aspirateurs autonomes capables “d’apprendre” la configuration d’une pièce pour optimiser leurs déplacements.
Les drones connaissent eux aussi un essor considérable. Leur atout essentiel réside dans leur faible coût et leur facilité d’utilisation, ce qui les rend très abordables dans des domaines variés. Par exemple la maintenance des infrastructures et l’expertise industrielle : un drone peut accéder plus facilement à des zones difficiles ou dangereuses (câbles électriques, infrastructures situées en montagne ou en mer…) pour inspecter et détecter des défauts ou des pannes. Moins de risques, gain de temps et d’efficacité : le potentiel est impressionnant !
Un drone capable de détecter précisément des objets
L’intelligence artificielle, bien qu’en constant progrès, reste un ensemble de technologies récent et par conséquent encore complexe à mettre en œuvre. Le principal frein est économique : déployer massivement l’intelligence artificielle nécessite des investissements très importants.
Infrastructure informatique solide, capacité de stockage massive, puissance de calcul, tout cela a (encore) un coût majeur. L’ERP industriel capable d’exploiter ces données et de coordonner efficacement ces nouveaux équipements nécessitera également de gros efforts de R&D de la part des éditeurs.
Un autre frein sera d’ordre psychologique : faut-il avoir peur de l’intelligence artificielle ? Devons-nous lui laisser occuper de plus de plus de terrain dans nos bureaux et nos usines ? Quelle sera notre place demain dans un monde “IA” ?
Des questions complexes, mais une chose est certaine : l’intelligence artificielle n’a pas fini de faire couler de l’encre !
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