Darren Choong
L’industrie manufacturière subit une transformation massive, sous l’effet de tendances perturbatrices telles que l’essor des données et de la connectivité, l’analyse avancée, l’interaction homme-machine, les progrès de la robotique et l’intelligence artificielle.
Cette phase de numérisation révolutionnaire, baptisée Industrie 4.0, se caractérise par un potentiel important d’amélioration des opérations et de façonnement de l’avenir de la fabrication. L’IA, en particulier, joue un rôle clé dans l’optimisation des processus de fabrication et révolutionne le fonctionnement de l’industrie. C’est également un élément indispensable pour créer des solutions sans faille qui mettent l’accent sur la convivialité et des expériences utilisateur (UX) exceptionnelles.
Cependant, la mise en œuvre de l’IA présente des défis uniques qui nécessitent des méthodes de test approfondies, flexibles et innovantes pour garantir la fiabilité et la performance.
Nous explorons les nombreuses facettes de l’IA dans la fabrication, la façon dont elle remodèle l’industrie, et comment le crowdtesting est un outil précieux pour s’assurer que vos systèmes d’IA et vos applications alimentées par l’IA non seulement répondent aux attentes, mais les dépassent.
L'IA dans l'industrie manufacturière
Examinons les principaux domaines dans lesquels l’IA s’impose :
- La personnalisation de masse pilotée par l’IA permet aux fabricants d’adapter les produits aux besoins individuels des clients tout en maintenant des processus de production efficaces.
- Les robots dotés d’IA et les robots collaboratifs (cobots) automatisent diverses tâches de fabrication, notamment l’assemblage et la manutention.
- La capacité de l’IA à prédire les défaillances des équipements permet une maintenance prédictive/proactive, minimisant les temps d’arrêt et réduisant les coûts de maintenance.
- Les systèmes de vision artificielle alimentés par l’IA permettent d’inspecter les produits avec une grande précision, réduisant ainsi la probabilité que des articles défectueux parviennent aux clients.
- L’optimisation de la chaîne d’approvisionnement pilotée par l’IA aide les fabricants à prévoir la demande, à gérer efficacement les stocks et à améliorer la logistique et le transport.
- L’IA permet une assistance personnalisée, des ventes et un marketing fondés sur des données, des informations prédictives et des offres de produits personnalisées.
Mais attendez, ce n’est pas tout : Gestion des stocks, assistance aux travailleurs (à l’aide de dispositifs portables), conception et prototypage de produits, sélection des fournisseurs, simulation de processus, conformité réglementaire, collaboration homme-robot, optimisation des processus, ordonnancement des produits et efficacité énergétique.
Et tout doit fonctionner comme prévu, être facile à utiliser, fiable et offrir une expérience agréable. C’est pourquoi les tests ne sont pas seulement une option, ils sont essentiels.
Tester l'IA dans l'industrie manufacturière
Il est important de noter qu’il y a deux concepts à prendre en compte avant d’aborder les tests d’IA. Les tests des systèmes d’IA et les tests des solutions qui utilisent l’IA.
Bien qu’il y ait un certain chevauchement entre les deux, la principale différence réside dans la portée et l’objectif des tests. Les tests des systèmes d’IA se concentrent principalement sur la technologie de base de l’IA elle-même (algorithmes, modèles et logiciels), tandis que les tests des applications d’IA impliquent l’évaluation de l’expérience utilisateur et de la fonctionnalité d’un produit ou d’un service qui utilise l’IA en tant que composant. Idéalement, les deux devraient être testés.
Devenir plus intelligent
L’intégration des systèmes d’IA dans les processus de fabrication a permis d’améliorer la productivité, la qualité des produits et la sécurité. Cependant, l’efficacité de l’IA dépend non seulement de la sophistication des algorithmes d’IA et de la haute qualité des données d’entraînement – qui est fondamentale pour des systèmes d’IA efficaces, ayant un impact significatif sur la précision, la généralisation, l’équité et la performance globale, ce qui rend le processus d’étiquetage des données et d’entraînement essentiel – mais aussi de tests rigoureux et de l’assurance qualité pour s’assurer qu’ils répondent aux normes élevées nécessaires à la réussite.
Importance de l’IA et des tests :
- L’IA peut identifier les défauts en temps réel, empêchant ainsi les produits défectueux d’atteindre les clients. Les essais sont essentiels pour s’assurer que l’IA ne compromet pas la qualité.
- L’IA optimise la production, en réduisant les temps d’arrêt et en améliorant l’affectation des ressources. Les essais sont essentiels pour éviter les retards de production et les inefficacités.
- L’IA renforce la sécurité en surveillant les équipements et en prévoyant les besoins de maintenance. Les tests sont essentiels pour prévenir les accidents et protéger les travailleurs dans les applications critiques pour la sécurité.
- La satisfaction du client est essentielle à la réussite de la production. Les tests d’IA garantissent le respect des délais de livraison, la qualité et la convivialité des interactions avec les clients.
Les défis de l’expérimentation de l’IA :
Tester des systèmes d’IA dans un environnement de production comporte son lot de défis, principalement en raison de la complexité des processus d’automatisation impliqués :
- Les processus de fabrication génèrent des quantités massives de données. Les systèmes d’IA de test doivent tenir compte de cette variabilité et s’adapter à l’évolution des modèles de données.
- Les installations de production sont souvent constituées de nombreux systèmes interconnectés. Pour tester l’IA dans un tel environnement, il faut évaluer la façon dont l’IA interagit avec d’autres équipements et systèmes.
- L’IA manufacturière fonctionne souvent en temps réel. Les tests doivent garantir que les systèmes d’IA peuvent traiter les données rapidement et prendre des décisions en temps voulu.
La complexité croissante de l’IA dans l’industrie manufacturière nécessite des méthodes de test innovantes. L’une de ces méthodes est le crowdtesting, qui fait appel à un groupe diversifié de testeurs du monde entier pour évaluer en profondeur les systèmes d’IA et effectuer des tests d’IA et de logiciels.
Lors des tests d’utilisation et de performance, les “crowdtesters” peuvent s’assurer que les applications d’IA respectent les normes appropriées grâce à l’interaction et au retour d’information, tandis que les tests d’accessibilité renforcent l’inclusivité, en mettant les systèmes d’IA à la disposition d’une base d’utilisateurs diversifiée.
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Les tests d'IA et l'expérience B2B
Outre la qualité des produits, l’impact de l’IA sur l’expérience client B2B ne doit pas être sous-estimé. Les clients B2B, comme leurs homologues B2C, souhaitent de plus en plus une expérience personnalisée et transparente lorsqu’ils interagissent avec les entreprises. Les tests d’IA permettent de s’assurer que les systèmes d’IA déployés dans les applications B2B peuvent répondre à ces attentes.
Personnalisation pilotée par l’IA :
Les entreprises peuvent faire des recommandations personnalisées, rationaliser les processus et adapter le contenu ou les services aux besoins individuels en tirant parti de l’IA, qui peut analyser des quantités massives de données sur les comportements, les préférences et les points de douleur des clients. Les tests d’IA permettent de s’assurer que ces capacités de personnalisation pilotées par l’IA fonctionnent comme prévu.
Le rôle du crowdtesting B2B
Les clients B2B ont des exigences uniques et leurs interactions avec les systèmes d’IA peuvent impliquer des cas d’utilisation complexes et spécifiques. Pour s’assurer que les systèmes d’IA répondent à leurs besoins et à leurs attentes, il est important de faire appel à un groupe diversifié de crowdtesters qui peuvent évaluer les systèmes d’IA du point de vue d’un client B2B. C’est le moyen idéal pour trouver les problèmes potentiels et les domaines à améliorer.
Qu’il s’agisse de tester des chatbots/services clients IA pour une assistance B2B plus rapide et plus personnalisée, de tester des bases de connaissances internes pour améliorer l’accès des employés à l’information pour un meilleur service client B2B, ou même de tester des applications IA et des appareils intelligentsdans des environnements professionnels pour garantir l’opérabilité, le crowdtesting fournit une solution flexible qui aide les systèmes d’IA à fonctionner de manière optimale dans des scénarios du monde réel.
Cependant, tester l’IA est un défi à multiples facettes :
- Les systèmes d’IA traitent un vaste éventail d’entrées, souvent imprévisibles, dont le format, le contexte et la complexité varient.
- Les systèmes d’IA doivent s’adapter à des données, des situations et des comportements d’utilisateurs inattendus. Tester cette imprévisibilité est une tâche complexe.
- S’assurer que les systèmes d’IA sont exempts de préjugés et traitent tous les utilisateurs de manière équitable est un objectif essentiel mais compliqué. La difficulté réside dans le fait que les préjugés peuvent provenir de nombreux domaines, tels que les données d’entraînement elles-mêmes (si les données d’embauche historiques sont biaisées à l’encontre de certains groupes démographiques, une IA utilisée dans le processus d’embauche peut continuer à discriminer ces groupes), et les préjugés inconscients (tels que la sélection des données d’entraînement, le choix des caractéristiques, et même la conception des algorithmes).
Le crowdtesting offre une approche flexible pour surmonter ces défis et optimiser les systèmes d’IA pour des performances réelles. Voici comment :
- Le crowdtesting rassemble des testeurs de divers horizons, géographies et expériences. Cela permet de créer des scénarios de test qui simulent les conditions et les cas d’utilisation du monde réel, garantissant ainsi la robustesse et l’adaptabilité des systèmes d’IA.
- En faisant appel à ce large éventail de testeurs, le crowdtesting garantit que les systèmes d’IA sont évalués du point de vue de divers groupes d’utilisateurs, ce qui permet d’identifier et de corriger les biais et les inégalités potentiels.
- Le retour d’information et les observations du monde réel reflètent plus précisément la manière dont les systèmes d’IA fonctionnent dans un environnement réel. Il peut s’agir de questions techniques, de facilité d’utilisation, d’interface et d’alignement de l’IA sur les attentes des utilisateurs.
- Le crowdtesting permanent permet une amélioration continue. Les testeurs peuvent évaluer les nouvelles fonctionnalités, les mises à jour ou les correctifs, garantissant ainsi que les systèmes d’IA évoluent pour répondre aux besoins changeants des utilisateurs et aux nouveaux défis.
- Le crowdtesting est une solution rentable pour développer les tests d’IA, car il permet d’accéder à un pool de testeurs large et diversifié sans avoir à maintenir une équipe de test à plein temps.
Le bilan
L’IA améliore les processus d’entreprise, l’expérience des utilisateurs B2B et joue un rôle important dans la construction d’un avenir industriel tourné vers les utilisateurs.
Pour tirer le meilleur parti de l’IA, les tests en conditions réelles, sont essentiels pour découvrir les vulnérabilités, optimiser les performances de l’IA et résoudre les problèmes potentiels.
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