Ces 5 managers ont (déjà) adopté l’intelligence artificielle, ils racontent

Share on facebook
Facebook
Share on google
Google+
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn

“Nous avons réduit notre consommation d’énergie”
Bruno Valenti, responsable assistance technique et coordination chez SKF”Notre usine de Saint-Cyr-sur-Loire qui fabrique des roulements à bille peinait à réduire sa consommation d’énergie liée au fait que nos machines (qui demandent trop de temps pour être arrêtées et redémarrer) doivent demeurer en veille hors des phases de production. Pour améliorer notre performance énergétique en intégrant cette contrainte, nous avons donc misé sur l’intelligence artificielle. La solution fournie par Energiency nous aide à piloter notre consommation et à traquer sa variabilité par rapport à une modélisation idéale donnée par l’historique, modélisation qui varie en fonction de la pièce fabriquée. Toutes les dix minutes, le système nous donne des informations, ce qui permet de réagir rapidement et de revenir dans les clous le cas échéant en réglant au mieux nos machines.
Depuis la mise en place opérationnelle de cet outil en janvier 2019, les secteurs concernés ont réduit leur consommation d’énergie de – 5,9% sur le premier semestre 2019 par rapport à la même période de l’année antérieure. Ce résultat est largement supérieur à celui attendu (- 3,6%). On peut cependant hésiter à recourir à l’IA car cette technologie a un coût. Je recommande donc d’y venir une fois optimisée la consommation d’énergie avec les moyens humains du bord, l’expertise et expérience interne, ce que nous avons fait. Nous avons pu alors constater qu’une marge importante de progrès subsistait et que cela justifiait de solliciter l’IA pour aller plus loin. Il nous a fallu un an pour rentabiliser notre investissement dans l’IA.”
“Grâce à cette assistance, les opérateurs sont moins stressés”
Fabrice Deladiennée, directeur industriel de la papeterie Norske Skog Golbey (Vosges)Christophe Voegele/SP”Nous nous sommes convertis en 2006 à l’IA pour optimiser notre chaîne de fabrication. Nous travaillons à partir de la matière première recyclée et des dépôts d’impuretés obligeaient trop souvent à suspendre les opérations. On pouvait perdre jusqu’à deux heures par jour. Beaucoup d’instruments mesuraient toutes sortes de paramètres (température, pression, vitesse…) déterminants pour le bon fonctionnement de la chaîne. Mais nous n’avions pas les moyens de les analyser et de comprendre les interactions. Avec le spécialiste de l’IA Braincube, nous avons regroupé toutes ces informations dans une même base de données. Puis identifié des corrélations et les niveaux optimaux que devaient approcher quatorze paramètres essentiels. En collant à ces indicateurs, nous sommes parvenus à réduire de 50% les temps d’arrêt des machines.
Depuis, on a étendu l’IA à d’autres problématiques comme la consommation d’énergie fossile et avons également généré des économies. De mon point de vue, l’IA progresse tellement vite que ses limites se trouvent plutôt du côté des décisionnaires. L’IA transforme les métiers, les modes de management et suscite parfois des craintes pour l’emploi. Mais dans notre usine, elle réduit le stress des opérateurs en les assistant. Ils sont toujours là pour reprendre la main en cas de dysfonctionnement et leur expérience acquise chez nous de pilotage de l’IA depuis un écran améliore finalement leur employabilité.”
>> A lire aussi – Ces entreprises où l’intelligence artificielle est déjà au boulot !
“La limite de l’IA tient à nos capacités de calcul”
Claude Morant, vice-président groupe, en charge du programme données et analyses de fabrication, chez STMicroelectronicsSP”Dans l’usine de Crolles, près de Grenoble, dédiée aux puces électroniques, l’IA optimise la qualité, le coût et le rendement de la production. Il faut savoir que les semi-conducteurs se fabriquent au nanomètre près dans des salles blanches et que le moindre défaut ou particule de poussière envoie la production au rebut en bout de chaîne. Les équipements complexes qui servent à les fabriquer livrent énormément de données durant le processus qui s’étale sur trois mois et comporte quelque 500 étapes. Avant l’intégration de l’IA, nous ne pouvions analyser assez vite et finement ces données pour trouver la cause des dysfonctionnements et corriger le tir. Les opérateurs qui classifiaient, grâce à un microscope électronique, ces défauts de fabrication – et à partir de là diagnostiquaient leurs causes – avaient un taux de succès de 80%. Grâce à l’assistance virtuelle, ce taux est passé au-dessus de 96% et nous avons également progressé dans la maintenance prédictive de nos équipements.
La limite de l’IA, pour ce qui nous concerne, tient à nos capacités internes de calcul et de stockage limitées au regard de la masse considérable des données à traiter issues de différentes bases. Faute de capacités internes suffisantes, l’utilisation accrue de l’IA amène donc les entreprises à passer au cloud qui offre une certaine flexibilité. Cependant, le recours à un prestataire extérieur a un coût. Par ailleurs, le cloud pose la question de la confidentialité des données critiques, surtout quand l’hébergement se fait hors des frontières nationales. Cette dimension doit également être prise en compte.”
>> Notre service – Vous cherchez un emploi ou voulez en changer ? Retrouvez des milliers d’offres sur notre site
“Rien ne remplace l’expertise humaine”
Brice Tariel, directeur de l’innovation du groupe CofaceSP”Depuis longtemps, le groupe Coface utilise des systèmes experts dans son métier de l’assurance-crédit pour l’assistance aux prises de décisions, mais, en 2017, nous avons franchi un nouveau cap en recourant au machine learning, une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cette fin. Cet outil nous aide à mieux gérer nos contrats et nos risques, améliore la prédiction de défaut de paiement d’une entreprise ou aide les commerciaux à identifier les clients insatisfaits qui risquent de résilier leur contrat, ce qui leur permet d’enclencher des actions préventives pour les retenir. Selon nos estimations, l’IA nous permet désormais d’identifier un client mécontent sur deux, ce qui est déjà une belle performance. Fournie conjointement par Oracle et Hyperlex, la solution ERP d’analyse des contrats numérisés d’une entreprise constitue un autre exemple de l’apport de l’IA à notre métier.
Cette solution aide nos chargés de compte à identifier rapidement les clauses sensibles de contrats d’assurance-crédit très complexes qui s’étalent et évoluent sur plusieurs années en leur épargnant un fastidieux épluchage intégral. L’IA améliore nos performances mais a des limites. Elle fonctionne pour les tâches répétitives et effectives à grande échelle mais quand il faut assurer la relation commerciale, prendre des décisions portant sur des montants importants, rien ne remplace l’expertise et l’expérience humaine. Ainsi nos collaborateurs sont souvent amenés à prendre des décisions contraires à celles que l’IA préconise.”
>> A lire aussi – L’intelligence artificielle est-elle destructrice d’emplois ?
“Nos clients sont satisfaits, mais pas question de confier l’entièreté de la tâche à un robot”
Juan Abella, head of business operations chez HiPaySP”HiPay qui propose aux commerçants des solutions high-tech de lutte contre la fraude a introduit un dispositif d’intelligence artificielle dans son portail qui gère le système de relation client. Ce portail intègre un robot conversationnel baptisé Answer Bot qui répond à leurs questions en tenant compte de leur historique. A la fin, les clients sont invités à indiquer s’ils sont satisfaits de la réponse, ce qui permet à l’IA d’améliorer la qualité des réponses à chaque interaction. Preuve en est, le taux de satisfaction de nos clients aux réponses fournies par le robot a progressé pour atteindre 90% les meilleurs mois.
Autre conséquence, Answer Bot a réduit considérablement le nombre de demandes traitées par nos agents humains : en 2015, avant l’introduction de l’IA, ils traitaient 6.000 tickets mensuels contre 4.000 fin 2019, soit une baisse de 40%, alors même que l’activité du service client d’HiPay a doublé en quatre ans. Désormais, le robot traite les tickets simples et la vingtaine d’agents que nous employons dans ce service relation client se concentre sur des questions compliquées qui demandent plus d’implication et d’expertise. Il n’est pas question en effet de confier l’entièreté de la relation client à l’IA. Answer Bot est dépourvu de bon sens, manque de recul. Il ne comprend pas la culture, ni le business de nos clients, ni la subtilité d’une négociation commerciale, les questions complexes et ne peut intervenir efficacement seul en cas d’urgence.”

Plus d'articles

Dossier Exclusif Covid-19

Comment protéger son épargne et ses investissements après la crise du Covid-19.

Dossier exclusif avec:

Comparez le rendement d'un livret A, et un investissement alternatif.

Une fiche de calcul simple pour évaluer le potentiel de rendement d’un investissement alternatif