IA : comment faire les bons choix face à une technologie qui évolue vite

IA : comment faire les bons choix face à une technologie qui évolue vite

L’intelligence artificielle est un levier stratégique pour les entreprises industrielles cherchant à automatiser leurs processus, optimiser leur production ou améliorer la maintenance de leurs équipements. Pourtant, une crainte récurrente freine encore de nombreuses décisions d’investissement : le risque de choisir une technologie qui deviendra rapidement obsolète.

Comment s’assurer que l’IA adoptée aujourd’hui restera pertinente dans deux, cinq ou dix ans ? Comment éviter de se retrouver avec une solution incapable de s’adapter aux évolutions technologiques ou aux nouvelles contraintes métiers ? Ce dilemme est d’autant plus crucial que l’IA progresse à la vitesse de la lumière, avec de nouvelles générations de modèles et d’algorithmes qui émergent chaque année.

Pourquoi certaines technologies IA deviennent rapidement obsolètes ?

L’obsolescence en IA peut avoir plusieurs causes. 

1. La première est évidemment le rythme des avancées technologiques. Prenons l’exemple des modèles de traitement du langage naturel : en quelques années, nous sommes passés de solutions basées sur des règles à des IA conversationnelles ultra-performantes capables de générer du texte avec une précision fine. Une entreprise qui aurait investi en 2019 dans un assistant vocal sur-mesure se retrouverait aujourd’hui avec un outil bien inférieur aux standards du marché.
2. Mais l’évolution technologique n’est pas le seul facteur. Certaines solutions d’IA deviennent obsolètes simplement parce qu’elles sont trop rigides. Un industriel ayant misé sur une plateforme IA propriétaire pour la maintenance prédictive de ses moteurs peut se retrouver bloqué si cette solution ne permet pas d’intégrer de nouvelles sources de données.
3. L’autre grand risque réside dans le manque d’alignement avec les besoins métiers. Sans une bonne compréhension des enjeux opérationnels, la solution IA risque de ne pas être utilisée faute de valeur ajoutée, d’où l’importance de la phase de diagnostic data IA. On voit cela dans l’industrie lorsqu’un modèle prédictif de maintenance est déployé sans prendre en compte la réalité du terrain : si les techniciens ne peuvent pas facilement interpréter les résultats par exemple.
4. La dépendance aux fournisseurs et l’évolution de la réglementation sont également des accélérateurs de l’obsolescence des solutions d’IA. Certaines entreprises se retrouvent piégées avec des solutions “boîte noire” où elles n’ont aucun contrôle sur le modèle, les mises à jour ou l’évolution de l’outil. D’un autre côté, l’évolution de la réglementation, notamment en Europe avec l’IA Act, peut contraindre une entreprise ayant investi dans une technologie IA non conforme à faire face à des mises à jour coûteuses pour répondre aux nouvelles exigences en matière de transparence et de protection des données.

Comment choisir des solutions IA évolutives et modulaires ?

Pour éviter ces pièges, le choix technologique doit être guidé par un principe clé : l’évolutivité. Une IA doit pouvoir grandir avec l’entreprise, s’adapter aux nouveaux besoins et intégrer facilement des mises à jour. Cela passe par plusieurs critères essentiels.

1. Privilégier des architectures ouvertes. Une solution IA doit pouvoir s’interfacer avec d’autres outils et être compatible avec des standards technologiques. Par exemple, un fabricant de composants électroniques qui intègre l’IA dans son contrôle qualité a tout intérêt à opter pour une solution capable de traiter aussi bien des images haute résolution issues de caméras industrielles que des données IoT provenant des machines de production.
2. Vérifier que les modèles d’IA choisis peuvent être mis à jour en continu. Les meilleurs algorithmes ne sont pas figés, ils évoluent grâce à l’apprentissage de nouvelles données. Dans le secteur de la maintenance prédictive, une IA qui surveille l’état des équipements doit être capable d’intégrer de nouveaux paramètres au fur et à mesure que les machines vieillissent ou que de nouvelles séries de production sont introduites.
3. Assurez-vous de la scalabilité de votre solution. Une IA qui fonctionne pour un atelier en particulier doit pouvoir être déployée à grande échelle sans perdre en efficacité. Un groupe industriel qui démarre un projet IA sur une ligne de production unique doit s’assurer que la solution pourra être étendue à l’ensemble de ses sites sans nécessiter une refonte complète.

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5 questions à poser à votre prestataire IA pour éviter l’obsolescence

1. La solution est-elle basée sur une architecture ouverte ?
   Il est crucial de vérifier si l’architecture de la solution permet l’intégration avec d’autres outils déjà utilisés dans l’entreprise (ERP, capteurs IoT, systèmes de supervision).
2. Peut-on faire évoluer le modèle au fil du temps ?
   Autrement dit, avez-vous les capacités pour réentraîner le modèle sur de nouvelles données internes ?
   Une IA efficace doit pouvoir apprendre de nouvelles données, intégrer de nouveaux paramètres ou être adaptée à des conditions de production différentes. Il faut s’assurer que le prestataire permet et facilite cette mise à jour continue.
3. Qui a la main sur les données et les modèles ?
   Il est important de clarifier la répartition des responsabilités : qui collecte, qui stocke, qui entraîne les modèles, et surtout, qui peut y accéder et les modifier. Une dépendance excessive au prestataire peut devenir un point de blocage stratégique.
4. La solution est-elle conforme aux exigences réglementaires actuelles et à venir ?
   Le prestataire doit démontrer que son approche prend en compte les obligations liées à l’IA Act, à la protection des données industrielles, et à la traçabilité des décisions automatisées.
5. Peut-on réutiliser ou étendre la solution à d’autres sites ou cas d’usage ?
   Il est essentiel de s’assurer que la solution IA pourra être dupliquée pour d’autres services ou sites de l’entreprise sans coûts de développement excessifs. La scalabilité ne doit pas être une promesse floue, mais un engagement.
   

Conclusion : faire les bons choix pour une IA durable et rentable

Investir dans l’IA sans risquer l’obsolescence, c’est avant tout choisir des technologies ouvertes et évolutives, intégrer l’IA dans une stratégie métier claire et adopter une approche itérative. L’accompagnement par des experts est aussi un levier clé pour réussir l’intégration de l’IA dans une entreprise, en commençant par réaliser un diagnostic data IA.

Les 5 infos à retenir

1️⃣ Une solution d’IA peu évolutive devient vite obsolète.
2️⃣ Privilégier des solutions ouvertes, modulaires et évolutives.
3️⃣ L’intégration de l’IA doit être alignée à la vision stratégique de l’entreprise.
4️⃣ L’accompagnement par des experts et la réalisation d’un diagnostic data IA sont essentiels.

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