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Qualité Références n°84

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Solutions numériques : de la GED à l’IA

DOSSIER DES SOLUTIONS

DOSSIER DES SOLUTIONS NUMÉRIQUES : DE LA GED À L’IASCIENCEEurodecision : l’IA au servicede la qualitéLa société Eurodecision développe des solutions d’aide à la décisionpour ses clients : analyse de données, prévision, planification,optimisation des ressources, pilotage de processus et de conceptionde systèmes. Elle met alors en œuvre des méthodes et destechniques issues de l’Intelligence Artificielle, des MathématiquesDécisionnelles, de la Recherche Opérationnelle et de la DataScience. Entretien.© DRQUALITÉ RÉFÉRENCES : QUELSERA L’IMPACT DE L’INTELLIGENCEARTIFICIELLE (IA) SUR LESORGANISATIONS ET LATRANSFORMATION DIGITALE ?Gérald Petitjean et VincentLegendre : L’IA sert à créer des outilsavec les humains pour des humains,des algorithmes permettant d’automatiser:• des tâches complexes : diagnosticde pannes, ordonnancementtemps-réel, conception numériquede pièces et produits industrielsen respectant des normes etdes standards, …• des activités simples mais fréquentes,répétitives, énergivores©DR©DRGérald PetitjeanExpert IntelligenceArtificielle &MathématiquesDécisionnelles etdirecteur d’Affaireschez EurodecisionVincent LegendreExpert IntelligenceArtificielle &MathématiquesDécisionnelleschez EurodecisionAirbus Helicopters a fait appel à Eurodecision pourle suivi de réparation des pales d’hélicoptères.et sources d’erreurs : vérificationde réglementaires et générationd’alertes en cas de non-respect.La première finalité pour l’IA consiste àautomatiser des tâches très complexespar des « super calculatrices » pour lesexperts. Cela est le cas dans le domainede la qualité pour le diagnostic depannes et la conception numériquede pièces industrielles respectant desnormes de conception et de qualité.Concernant des tâches très simples, trèsfréquentes, très répétitives qui peuventêtre des sources d’erreurs, nous avonstravaillé pour SNCF Réseau qui gère lesdemandes des clients et de circulationde trains. Beaucoup de règles à tiroirsont à vérifier. La réalisation de tâchesà la main tous les jours sans se tromperest humainement impossible. Cela n’estpas compliqué mais il y a tellement derègles à appliquer souvent. La modernisationdu process est alors possiblecar à chaque application de ces règles,46 IQUALITÉ RÉFÉRENCES • N°84 • Janvier - Février - Mars 2020

DES SOLUTIONS NUMÉRIQUES : DE LA GED À L’IADOSSIER© DRdes dérives et diagnostiquer les causes deces dérives.Notre travail consiste donc à trouver desexplications dans des qualités de productionparfois un peu moindres et des processusrectificatifs de qualité. Ainsi, nousessayons de comprendre et de modéliserdes phénomènes complexes. Une foisles facteurs explicatifs trouvés, le but denotre démarche est de prévoir les dérivesdu système en temps quasi réel quand l’industriela un lot de pièces à fabriquer (oubatch de production) et que la qualité deproduction mauvaise nécessite une interventionau plus tôt.ce sera effectué de la même manière.L’IA n’est pas, en effet, un outil mais unefinalité. 2 aspects existent dans l’IA : lestechniques utilisées dans l’IA pour fairede la qualité et la qualité pour faire desprogrammes. Concernant le premieraspect, les outils liés à l’IA et en l’occurrence,à base de règles et de systèmesexperts sont utilisés pour automatiserles tâches faciles. L’humain n’a doncplus à se soucier de cette partie de laqualité de son travail. Il peut alors s’occuperdu restant qui n’est pas automatisableet qui dépend de son expertise entant qu’humain et de ce qu’il a appris...On ne peut pas tout modéliser car celaserait trop compliqué. Finalement, desgains de qualité sont obtenus globalement.Concernant les apports de la qualitéà l’IA, quand on fait des logiciels, ondoit les valider. Ils sont donc testés etles algorithmes sont validés.SNCF Réseau figure parmi lesclients d’Eurodecision.Q.R. : COMMENT LES MANAGERS DE LAQUALITÉ PEUVENT-ILS TIRER PROFITDE L’IA ?G.P. et V.L. : Concernant le respect desnormes et des procédures, l’IA permet destandardiser et d’automatiser des processusQualité bien identifiés. Ensuite, des corrélationssont recherchées dans des processus.Typiquement, dans la qualité, noustravaillons en ce moment pour un industrieldans le domaine des semi-conducteurs. Celui-ci connait une variabilité dela qualité dans sa production qu’il n’arrivepas à expliquer a priori. Autres objectifsde l’IA : valider, superviser et contrôler desprocessus qualité et générer des alertes encas de non-respect.Pour le diagnostic et la prévision deserreurs et des dysfonctionnements, l’IAsert à identifier les facteurs explicatifs etles corrélations, comprendre et modéliserdes phénomènes complexes, prévoirQ.R. : QUELS SONT LES POINTS DEVIGILANCE DANS L’UTILISATION DESSOLUTIONS DE L’IA ?G.P. et V.L. : Il ne faut pas penser que l’IArésoudra tout sans se poser des questionsde fond sur son métier. C’est le métier quirendra l’outil performant. La finalité estde faire un programme capable d’avoir lesmêmes compétences qu’un expert niveau1 et d’effectuer des opérations de base. Ilfaut alors être attentif que l’IA ne peut pastout résoudre car certaines choses sont tropcompliquées à modéliser et relèvent duressenti et de l’être humain. Par exemple,sur des systèmes comme ceux de la SNCF,on pourrait mettre tous les automatismesqu’on veut mais il faut que quelqu’undétache son téléphone et appelle un autreexpert. C’est similaire quand des planningssont élaborés dans les usines, les professionnelsne peuvent pas être considérés quecomme des numéros, ils ont des passés.Autre point dans la qualité : on a enviede tracer, d’expliquer et d’interpréter lesrésultats sortis du système d’IA. Qui ditIA, dit respect de normes, de standardset de règlement. Nous avons des clientsdans l’aéronautique, le ferroviaire et l’automobile.Or ces secteurs sont très soumisà des normes. Il faut donc se pencher surles problématiques d’explicabilité, arriverà comprendre les résultats d’un algorithmed’IA et au moins à anticiper quandQUALITÉ RÉFÉRENCES • N°84 • Janvier - Février - Mars 2020 I47

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