Concilier Intelligence Artificielle et Expertise Humaine

Jan 28, 2020
INNOVATION


L’IA a depuis longtemps révolutionné la façon dont nous concevons la technique et l’industrie. A l’heure où chaque entreprise tire parti de la démocratisation du machine learning et du deep learning pour optimiser ses services, la questions se pose de savoir jusqu'où la machine peut se substituer à l’expertise humaine.


DEUX SYSTÈMES FAILLIBLES

Si l’IA et le machine learning sont des outils inestimables dans leur capacité à exécuter des tâches complexes avec minutie et rapidité -filtrer, trier et traiter des données avec une marge d’erreur extrêmement faible, leur absence de sens critique ainsi que leur intolérance à l'ambiguïté et à la prise de risque en font des outils limités dans leur champ d’action.

Par ailleurs, le machine learning n’a jusqu’ici été appliqué qu’à l'exécution de tâches ciblées dans des domaines très spécifiques comme le langage, la motricité, ou encore le calcul. Cette spécificité en font un outil extrêmement pointu dans le cadre de développements techniques mais pas assez polyvalent pour rivaliser avec l'intelligence humaine sur des thématiques nécessitant  une vision globale et des compétences pluridisciplinaires.

“L’intelligence humaine prend le pas sur la machine lorsqu’il s’agit de traiter une situation avec discernement.”

En effet, l’intelligence humaine prend le pas sur la machine lorsqu’il s’agit de traiter une situation avec discernement en prenant en compte, par exemple, des facteurs environnementaux ou socio-culturels. Il en va de même que lorsqu’il s’agit de résoudre un problème de manière créative (non-systématique) et de gérer la prise en compte de données aléatoires ou corrompues par exemple.


REPENSER LA COLLABORATION ENTRE HUMAINS ET MACHINES

En 2017 Harry Shum, à la tête du Microsoft Artificial Intelligence and Research group, annonçait la création d’une nouvelle équipe au sein de son département de recherches en intelligence artificielle. Cette division entièrement dédiée à la psychologie cognitive, composée de cent ingénieurs et chercheurs,  développe des solutions destinées à pallier aux faiblesses de l’esprit humain (faible capacité d’attention, oublis etc...). Ainsi, elle conçoit l’IA comme outil compensatoire à l’intelligence humaine humain plutôt que comme alternative.

Ces études repensent la place de la technologie dans notre société, mais aussi dans l’industrie. En effet, si l'intelligence artificielle à fait des vagues dans tous les secteurs, l’industrie en est un qui s’est vu littéralement transformé par l’essor du machine learning.

"Les cas d’usage de machine learning et d’analyses prédictives sont aussi variés que les secteurs de production dans l’industrie”

"Les cas d’usage de machine learning et d’analyses prédictives sont aussi variés que les secteurs de production dans l’industrie”. Explique Gary Brooks, Chief Marketing Officer chez Syncron “Cependant, il y a plusieurs utilisations communes à tous les secteurs de fabrication industrielle  (...) : la maintenance prédictive, l’optimisation des processus, la Supply Chain et la gestion des stocks.”

Ces avancées techniques, bien qu’extrêmement bénéfiques,  bouleversent les modèles organisationnels classiques. Il est maintenant quasiment impossible de concevoir la production industrielle et la logistique sans les inclure dans une stratégie intelligente connectée.

“Ces changements exigent que les industriels repensent complètement leur manière d’opérer. (...) Leurs organisations vont devoir se centrer sur les données, en investissant dans des technologies pour connecter et suivre les produits, collecter et analyser efficacement de grandes quantités de données opérationnelles et de services, en utilisant des technologies telles que l’internet des objets, le machine learning et l’analyse prédictive.”

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MACHINE LEARNING ET SUPPLY CHAIN

La supply chain est l’un des premiers secteurs à avoir été profondément transformé par l’essor de l’IA avec des outils connectés rendant prévisible et maîtrisable ce réseau complexe et fragmenté. Ces avancées techniques révolutionnent la gestion des chaînes d’approvisionnement, un secteur jusqu’ici jugé hasardeux, souvent à l’origine de pertes considérables pour les entreprises.

En effet, si les données GPS permettaient déjà de développer d’établir un itinéraire et de localiser un véhicule sur une trajectoire donnée, leur manque de précision et leurs erreurs récurrentes les ont vite rendues obsolètes comme seule source de données.

“La supply chain est l’un des premiers secteurs à avoir été profondément transformé par l’essor de l’IA avec des outils connectés rendant prévisible et maîtrisable ce réseau complexe et fragmenté.”

C’est pour pallier cette faillibilité que de nouveaux outils de tracking intelligents ont vu le jour, promettant d’optimiser les réseaux collaboratifs de la supply chain en offrant aux gestionnaires une visibilité en temps réel sur l’ensemble de leur réseau. Ces solutions promettent d’optimiser les itinéraires, de fluidifier les transactions et de limiter les temps de flottement, réduisant ainsi les coûts et minimisant les aléas logistiques et les risques économiques pour les fournisseurs.

Shippeo, est l’un des pionniers dans l’utilisation du machine learning appliqué au suivi de supply chain.

En effet, la solution de tracking en temps réel développée par Shippeo s'appuie sur le machine learning pour établir un ETA (estimated time of arrival) fiable et précis à partir de données GPS uniformisées et de facteurs jusqu’alors non pris en compte (météo, itinéraires fermés aux véhicules lourds, temps passé sur site, pauses etc…)

Ce système de ‘customer visibility’ permet  aux clients de suivre leur fret en temps réel mais aussi de bénéficier d’une visibilité prédictive sur les potentiels retards afin de mieux les anticiper.  

“Si Shippeo vise aujourd’hui l’automatisation de la gestion supply chain, l’intelligence humaine reste, à l’heure actuelle, primordiale dans l'élaboration et le perfectionnement de ses systèmes intelligents.”

L’entreprise a également développé Insights, un outil d’analyse offrant une vision d’ensemble des données collectées. Insights permet aux directeurs supply chain de suivre la ponctualité de leur flotte dans son ensemble mais également de consulter des itinéraires ou courses spécifiques au sein d’un réseau étendu. Cette innovation permet aux entreprises d’optimiser les flux et de ce fait, le rendement annuel.

Si Shippeo vise aujourd’hui l’automatisation de la gestion supply chain, l’intelligence humaine reste, à l’heure actuelle, primordiale dans l'élaboration et le perfectionnement de ses systèmes intelligents.

En effet, aussi poussées soient les capacités d’apprentissage de ces nouvelles technologies, le développement de ces solutions, leur programmation initiale, leur affinage, leur mise en place chez le client, la formation des équipes et la gestion des aléas sont  autant d’éléments nécessaires à leur efficacité et requièrent une intelligence humaine.

Nul ne sait jusqu’où l’IA nous mènera, mais pour l’instant, un juste équilibre entre expertise humaine et intelligence artificielle reste primordial pour développer les technologies de demain.

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