Plus de 5 000 joueurs de l’industrie manufacturière canadienne se sont réunis les 9 et 10 novembre lors de l’événement Advanced Design & Manufacturing 2022 au Palais des congrès de Montréal.
C’est au cours de ce rassemblement d’envergure que Julien Billot, directeur général de Scale AI, a animé un panel sur l’intelligence artificielle, aux côtés des équipes de Kruger, de Pratt & Whitney Canada, de MDA et d’IVADO Labs, qui ont abordé les défis et opportunités d’affaires liés à l’IA.
« La mise en œuvre de l’IA doit être vue comme un parcours, et non comme une destination. Ce parcours comprend plusieurs étapes qui peuvent varier d’une entreprise à l’autre, mais une chose est sûre : l’IA fera partie intégrante de notre futur. Les organisations qui l’ont compris et qui intègrent pleinement l’IA à leur stratégie aujourd’hui auront une longueur d’avance sur la concurrence demain. »
— Julien Billot, directeur général, Scale AI
Commencer par le début : Quel est votre objectif?
Jack Klejka, vice-président produit chez IVADO Labs, mentionne qu’il est important de débuter par un cas d’utilisation spécifique, avec un objectif bien précis en tête. Que votre objectif soit d’améliorer la planification de la main-d’œuvre, d’obtenir une meilleure visibilité sur votre inventaire ou de réduire les temps d’arrêt de votre ligne de production, la première étape de toute initiative en IA devrait être de définir le but de ce projet.
Chez Kruger, c’est dans leur toute nouvelle usine dernier cri située à Sherbrooke qu’un projet d’IA a vu le jour, avec un objectif bien clair en tête.
« Notre but était d’augmenter la productivité de cette usine. Nous avons débuté avec un cas d’utilisation spécifique et nous avons vu des résultats prometteurs dès les débuts du projet. À ce jour, nous avons environ 8 cas d’utilisation dans notre usine de l’Estrie et nous poursuivrons notre exploration de l’IA avec plusieurs autres projets prévus pour 2023. »
— Heather Scott, directrice des solutions d’affaires OPEX chez Kruger
Évaluer : Vos données sont-elles exploitables?
Pour assurer le succès de votre projet d’IA, il est essentiel d’évaluer en amont la quantité et la qualité des données récoltées à l’heure actuelle, et de déterminer si elles sont exploitables pour bâtir les algorithmes qui vous permettront d’atteindre l’objectif fixé. Dans le cas où certaines données manquent à l’heure actuelle, il est également possible de faire preuve de créativité. Isabelle Gailloux, gestionnaire sénior, approvisionnement et contrôle de la production chez MDA : « De notre côté, on a utilisé des données existantes, mais on a aussi créé des données fictives pour construire nos algorithmes. Cela nous a permis de bâtir nos modèles, tout en identifiant clairement les données que l’on devrait s’assurer de récolter dans le futur pour que nos algorithmes nous aident à atteindre nos objectifs. »
Calculer : Le pouvoir des algorithmes
L’IA permet aux organisations manufacturières d’économiser temps et énergie, grâce à des algorithmes qui ont la capacité de prendre en compte un très grand nombre de données pour identifier des solutions optimales. Heather Scott, directrice des solutions d’affaires OPEX chez Kruger : « Chez Kruger, une ligne de production compte cinq à dix mille réglages. Les combinaisons possibles pour optimiser la productivité sont donc très nombreuses. Trouver les meilleurs paramètres est donc un travail à temps plein pour nos ingénieurs. Grâce aux algorithmes, nous sommes en mesure de fixer les réglages qui permettront d’atteindre notre objectif de maximiser notre production. »
Prédire : Mieux planifier l’avenir
Pratt & Whitney a misé sur l’IA pour prédire la demande de pièces de rechange pour ses 65 000 moteurs en service dans 200 pays en à travers le monde. Sébastien Turcotte, directeur associé, responsable de la transformation de l’IA chez Pratt & Whitney Canada : « Le but était d’améliorer la prévision de la consommation de ces pièces, afin de pouvoir optimiser notre niveau d’inventaire. Grâce à ce que nous avons mis en place, nous sommes en mesure de garantir que les bonnes pièces se trouvent au bon endroit au bon moment, ce qui sauve un temps considérable à notre équipe tout en réduisant les délais d’attente pour nos clients. »
« La prévision de la demande est la porte d’entrée vers l’IA. C’est la voie la plus accessible pour débuter son parcours en intelligence artificielle. Il est facile de convaincre quand on parle de projets liés à la prévisibilité; on comprend rapidement comme cela peut avoir un impact direct sur l’amélioration des marges et l’augmentation du chiffre d’affaires de l’entreprise. » à
— Jack Klejka, vice-président produit chez IVADO Labs
Automatiser : Mettre à profit les modèles prédictifs
Une fois les modèles prédictifs en place, les organisations peuvent planifier l’automatisation de certaines tâches récurrentes, voire même de processus complets. Dans le cas de la gestion d’inventaire, par exemple, on peut envisager d’automatiser la commande d’un matériau donné lorsque le stock atteint un certain niveau prédéfini. Cela permettra d’éviter toute rupture de stock.
