Les opérations physiques sont au cœur de notre économie, animant la vie quotidienne grâce à un flux fluide de biens et de services, que ce soit dans le transport, le développement des infrastructures ou la gestion des services publics. Ces secteurs couvrent des industries telles que la construction, le transport, la logistique et la distribution alimentaire, représentant collectivement plus de 40 % du PIB des États-Unis. Malgré leur importance, ces industries ont traditionnellement bénéficié de peu d'attention de la part des technologies nécessaires pour relever leurs défis uniques.
Alors que la plupart des secteurs ont adopté les avancées technologiques, les opérations physiques se sont souvent en tenues à des systèmes manuels obsolètes basés sur le papier. Cependant, un changement est en cours. Les innovations technologiques permettent maintenant de capturer d'énormes volumes de données à partir d'actifs sur le terrain, facilitant la transition des opérations manuelles vers des opérations numériques interconnectées.
Les organisations qui privilégient cette transformation numérique peuvent désormais tirer parti d'un éventail croissant d'outils d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique, améliorant ainsi les résultats pour les clients, les employés et leur rentabilité.
Pourquoi ces industries sont-elles idéales pour la transformation par l'IA ?
La clé réside dans les données. Les entreprises des opérations physiques manipulent d'énormes volumes de données—souvent dans des plages allant jusqu'au pétaoctet—stockées dans le cloud et augmentant considérablement à la source. Ces données ne se limitent pas à un seul type; elles englobent diverses formes, y compris des relevés de température, des sorties de capteurs inertiels, des textes et des fichiers vidéo. La complexité et la richesse de ces informations nécessitent une analyse approfondie pour des insights exploitables. L'IA est particulièrement bien adaptée pour extraire de la valeur de ces données opérationnelles, offrant des analyses plus approfondies en moins de temps que les méthodes traditionnelles.
Les modèles de base représentent un point de départ prometteur pour des entreprises de toutes tailles. Ces modèles peuvent s'adapter rapidement aux données propriétaires d'une entreprise ou être affinés en modèles spécialisés sur mesure pour des opérations spécifiques, permettant un déploiement rentable, même en périphérie.
De plus, de nombreux travailleurs de ces industries évoluent en dehors des environnements de bureau traditionnels. Bien que certains rôles de gestion se déroulent au bureau, une grande partie de la main-d'œuvre s'engage dans des tâches pratiques—qu'il s'agisse de la collecte des déchets, de la construction de routes, de la livraison de courses ou de la conduite à longue distance. Les insights préventifs et les alertes en temps réel alimentés par l'IA sont cruciaux pour soutenir ces employés en première ligne, qui dépendent d'une communication efficace à distance.
Les équipes d'ingénierie développant des modèles pour ces environnements doivent s'assurer que leurs modèles spécialisés peuvent fonctionner efficacement à travers diverses tâches, équipements, climats, langues et systèmes de mesure. De plus, les modèles doivent être multimodaux, intégrant divers types de données du terrain pour générer des insights exploitables.
IA pour l'impact : Accélérer les insights et améliorer les résultats
L'IA transformative dans les opérations physiques doit privilégier l'impact réel sur la simple mise en œuvre technologique. Elle vise à fournir des résultats concrets, allant des alertes en temps réel aux évaluations préventives des risques. Parmi les cas d'utilisation notables, on trouve :
Amélioration de la sécurité : Les modèles d'IA peuvent traiter des images captées par des caméras embarquées de véhicules commerciaux pour identifier des comportements de conduite dangereux, déclenchant des alertes audio immédiates pour des corrections. Par exemple, les produits de Samsara ont évité 120 000 accidents en 2022. Des clients comme DHL Express ont signalé une réduction de 26 % des accidents et une diminution de 49 % des coûts associés après l'intégration des caméras de tableau de bord à IA.
De la maintenance préventive à la maintenance prédictive : L'IA peut faire évoluer les organisations de la maintenance préventive à la maintenance prédictive. En analysant des tendances de données historiques, les modèles d'apprentissage automatique peuvent anticiper quand l'équipement nécessitera un service, permettant des alertes proactives. Cette approche minimise non seulement les coûts de réparation, mais permet également aux équipes de maintenance de travailler plus efficacement.
Flux de travail automatisés : De nombreux travailleurs opérationnels dépendent d'appareils mobiles pour les tâches quotidiennes, telles que les reçus de livraison et les rapports d'inspection des véhicules (DVIR). L'IA peut rationaliser ces activités en automatisant des tâches spécifiques et en fournissant des flux de travail adaptés, garantissant ainsi que les employés aient accès uniquement aux informations nécessaires au bon moment.
Que nous réserve l'avenir ?
L'avenir de l'IA dans les opérations physiques se concentre sur le comblement des lacunes de connaissances et l'automatisation des flux de travail essentiels. De nombreuses organisations continuent de s'appuyer sur des journaux papier ou des feuilles de calcul obsolètes; l'IA peut éclairer des tendances au sein des données opérationnelles qui pourraient être passées inaperçues, présentant ces informations sous des formats accessibles et exploitables.
En ce qui concerne les modèles de langage de grande taille (LLMs) comme ChatGPT ou Llama, on s'attend à ce qu'ils donnent naissance à des modèles plus petits et spécialisés, adaptés à des applications spécifiques dans l'industrie. L'intégration de copilotes d'IA sera également significative, permettant aux LLM d'offrir une assistance riche en contexte et d'automatiser des tâches administratives courantes. Cette capacité est cruciale pour permettre aux non-experts de naviguer dans des technologies complexes en utilisant un langage courant.
Le paysage des opérations physiques est complexe et en constante évolution. Bien que l'analyse de formats de données divers puisse poser des défis pour les équipes d'IA, d'importantes opportunités se présentent pour rationaliser et améliorer ces processus.
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