L'IA générative applicable à l'agriculture et à l'industrie
L'IA générative gagne de plus en plus de terrain. Pour les entreprises manufacturières de divers secteurs, cette forme d'intelligence artificielle offre également de nombreuses possibilités de gains en termes de rapidité et de coûts. L'optimisation des produits et des processus, le contrôle de la qualité et la prédiction de la maintenance en sont quelques exemples.
Qu'est-ce que l'IA générative?
À la recherche d'une bonne définition de l'IA, nous avons frappé à la porte de Capgemini, partenaire stratégique pour les organisations qui cherchent à impliquer la technologie dans leur transformation. "L'IA générative est une forme d'intelligence artificielle capable d'apprendre des propriétés et des modèles à partir de données et de les réappliquer pour un large éventail d'applications. De la création de textes, d'images et de vidéos dans différents styles, à la génération de contenus personnalisés."
"Elle permet aux machines d'effectuer des tâches créatives que l'on pensait auparavant possibles que par l'intervention humaine. Cela crée un large éventail d'applications pour l'IA générative, allant du résumé et de la traduction de textes aux aspects du service à la clientèle", a déclaré Artur 'T Kindt, qui dirige l'équipe marketing de Capgemini pour la Belgique et le Luxembourg.
Efficacité et productivité
"De toute évidence, la variété des applications est très intéressante pour les organisations qui y voient un potentiel d'accélération de la croissance, d'amélioration des opérations et de saisie de nouvelles opportunités. D'ores et déjà, 96% des organisations indiquent que l'IA générative est un sujet qui figure à l'agenda des dirigeants. Environ un cinquième des cadres mondiaux interrogés souscrivent à l'affirmation selon laquelle l'IA générative modifiera considérablement leur secteur d'activité. De nombreuses organisations considèrent l'IA générative comme un outil puissant qui peut accélérer la croissance, améliorer les capacités et débloquer de nouvelles opportunités sans restructurer radicalement les modèles d'entreprise."
"Le potentiel de l'IA générative pour stimuler l'innovation et améliorer l'efficacité et la productivité est perceptible dans tous les secteurs: de la création de contenus uniques à l'automatisation et l'accélération des tâches, en passant par la création d'expériences personnalisées et la génération de données synthétiques."
R&D: expériences multimodales des produits
La conception générative permet d'explorer rapidement un éventail de possibilités de conception au cours de la phase de recherche et développement. Les modèles génèrent un certain nombre de variantes en peu de temps, y compris des options qui dépassent le champ naturel de la créativité humaine. "C'est le cas d'utilisation qui a suscité le plus d'intérêt expérimental parmi les organisations que nous avons interrogées. Les organisations pourraient s'appuyer sur l'IA générative pour évaluer de manière proactive les orientations de la conception des produits en fonction de variables et de critères prédéfinis, exécuter plus tôt les itérations de conception en fonction du retour d'information, et développer des expériences multimodales pour les produits."
Chaîne d'approvisionnement: identification des risques
L'IA générative peut également apporter une valeur ajoutée dans l'optimisation du transport, la gestion des entrepôts, la planification de l'offre et de la demande et la résolution de problèmes dans la chaîne d'approvisionnement. "Inspecterio, un fournisseur de logiciels en tant que service (SaaS) pour la chaîne d'approvisionnement, a présenté un outil d'IA générative piloté par ChatGPT qui extrait des données de l'écosystème des fournisseurs d'une organisation pour proposer des actions correctives et préventives. Dans le but d'améliorer ainsi les performances de la chaîne d'approvisionnement."
"Project44, une organisation qui fournit des solutions de visibilité de la chaîne d'approvisionnement, a lancé Movement GPT, un outil qui invite les utilisateurs à soumettre des demandes de données telles que "Montrez-moi toutes mes expéditions affectées par la météo en Europe du Nord" ou "Ai-je des options d'acheminement plus fiables pour ma prochaine expédition". Cela leur permet d'identifier les risques liés à la chaîne d'approvisionnement et d'y répondre ou de les anticiper", poursuit Artur Kindt.
Agriculture: conseiller virtuel pour le partage des connaissances
Une étude d'ABN Amro affirme que l'IA générative peut être appliquée pour accélérer la conception de nouveaux matériaux et de nouvelles protéines, avec des applications et des avantages spécifiques. L'étude prend pour exemple les carburants verts, les matériaux optimisés pour la longévité et la recyclabilité, ou les enzymes capables de décomposer le plastique. Alors que la recherche de ces nouvelles molécules est traditionnellement un exercice qui prend du temps, avec beaucoup d'essais et d'erreurs, l'IA générative permet de raccourcir considérablement ce délai. Jusqu'à présent, les investisseurs ont investi 85 millions de dollars dans de jeunes entreprises de cette catégorie.
L'IA peut certainement rendre service au secteur agricole également. "Alors que la population mondiale continue de croître et que la demande alimentaire augmente, le besoin de pratiques agricoles durables et efficaces est plus grand que jamais. Le secteur évolue vers une approche axée sur les données, dans laquelle les données sont collectées et analysées par le biais de satellites, de stations météorologiques de drones et de capteurs. Cela permet aux entrepreneurs agricoles de prendre des décisions plus éclairées sur leurs cultures, comme le meilleur moment pour semer, planter, arroser, fertiliser et récolter", a déclaré Jan de Ruyter, sector banker Agri chez ABN Amro.
"Ce niveau de précision permet une utilisation plus ciblée et plus efficace des ressources. L'IA générative peut aider à présenter les informations et les conseils basés sur ces données sous une forme facile à comprendre. Pensez à une conversation sous forme de questions-réponses avec un chatbot spécialisé discutant des stratégies les plus durables pour un agriculteur spécifique. Un tel conseiller virtuel peut également aider à partager des connaissances sur l'agriculture régénératrice, un moyen naturel d'améliorer la qualité des sols et la biodiversité des terres agricoles."
Industrie: utilisation optimale de l'énergie et des matières premières
L'intelligence artificielle au sens large a déjà pénétré le secteur industriel, où l'attention se porte actuellement sur la maintenance prédictive. Sur la base de toutes sortes de données, elle détermine, par exemple, quand programmer un entretien ou quand envoyer des pièces de rechange à l'avance, ce qui permet d'éviter les arrêts de machine.
D'autres applications basées sur l'IA comprennent le contrôle de la qualité au cours du processus de fabrication et l'optimisation des réglages des machines. Tout cela permet d'améliorer le fonctionnement des machines et d'optimiser l'utilisation de l'énergie et des matières premières. "L'IA générative va ajouter de la valeur à un autre niveau", déclare David Kemps, sector banker pour l'industrie. "Toute une série de nouvelles recettes de matériaux deviendront disponibles, chacune avec des propriétés différentes et des avantages potentiels en termes de durabilité. Pensez par exemple aux nouveaux alliages métalliques, aux mélanges de plastiques ou aux matériaux composites dont le processus de production est moins gourmand en énergie ou qui contiennent davantage de composants biologiques."
96% des organisations indiquent que l'IA générative est un sujet qui figure à l'agenda des décideurs
"Je connais déjà des exemples d'entreprises industrielles qui disposent d'une base de données de matériaux et qui, de par leur rôle de fournisseur, fournissent également des conseils sur le matériau à utiliser pour un produit spécifique. Le besoin d'une telle fonction de conseil est susceptible d'augmenter avec l'IA générative."
Secteur alimentaire: trouver les bons partenaires technologiques
L'IA générative en est encore à ses débuts, mais il est clair qu'il existe toutes sortes d'opportunités en matière de développement de produits dans le secteur alimentaire. Elle aide les développeurs à trouver leur chemin parmi des dizaines de milliers d'ingrédients à la vitesse de l'éclair, à découvrir de nouvelles combinaisons de saveurs et à créer des arômes spécifiques.
"Ce faisant, il accélère la mise sur le marché des produits. Les produits existants peuvent également être optimisés en remplaçant des ingrédients par d'autres, plus durables, sans modifier sensiblement le goût et la saveur du produit", explique Rob Morren, sector banker Food pour ABN Amro.
"Pour commencer à utiliser des technologies telles que l'IA générative, il est important que les producteurs de denrées alimentaires partent d'une question de recherche claire et des objectifs stratégiques qu'ils souhaitent atteindre avec cette technologie. Pensez, par exemple, à rendre les produits et les processus plus durables, plus rapides, plus savoureux, moins chers et plus robustes. L'astuce consiste ensuite à trouver les bons partenaires technologiques. Le développement et le déploiement de l'IA générative requièrent des connaissances spécialisées et il est difficile de les mettre à l'échelle soi-même. Un partenaire solide est donc essentiel."
À l'automne, nous souhaitons, au sein de FoodProcess, nous intéresser plus spécifiquement aux possibilités de l'IA générative pour le secteur de la transformation alimentaire. Votre entreprise a déjà pris des mesures dans ce sens et vous souhaitez partager ces expériences? Ou vous souhaitez expliquer à nos lecteurs comment vous envisagez de déployer l'IA générative dans un avenir plus ou moins proche? Dans ce cas, n'hésitez pas à contacter Alexis Daveloose, responsable du magazine, à l'adresse adl@pmg.be.
