PLM et IA : Aras explique pourquoi des données produit bien structurées préparent le terrain pour l'intelligence artificielle

Selon une enquête menée par la plateforme d'innovation produit Aras, les entreprises qui ont déjà mis en place une gestion du cycle de vie des produits (PLM) ont une longueur d'avance en matière d'IA, à condition que la solution offre une architecture ouverte et soit hautement adaptable.

« L'IA exécute de nombreuses tâches mieux que les humains, mais ce n'est pas une solution miracle. Elle ne peut pas, à elle seule, mettre de l'ordre dans le chaos. Elle a besoin d'une structure et d'une base solide pour que son potentiel soit exploité efficacement », explique Fred Weiller, Directeur Marketing Europe d’Aras.

L'expert en technologie conseille donc aux entreprises d'adopter une approche systématique : « En raison des gains d'efficacité potentiels, personne ne résistera à l'introduction de cette technologie à moyen terme. Toutefois, pour que l'IA apporte des résultats significatifs, il faut que les données de base soient correctes. Finalement, plus les données d'entrée sont bonnes, plus les données de sortie seront exploitables. »

En matière de données, les entreprises dotées d'un système PLM ont un net avantage, comme le montre l'étude Aras « L'industrie européenne en transition »** dans laquelle plus de 440 décideurs de 19 pays européens ont été interrogés. Dans 87 % des entreprises dotées d'un système PLM, tous les employés ont accès aux données produits pertinentes pour leur travail, contre seulement 56 % des entreprises qui n'ont pas de système PLM.

En outre, 89 % des entreprises dotées d'un système PLM parviennent à utiliser leurs données entre les différents services. « Cette infrastructure déjà en place, associée à une culture des données pratiquée dans le travail quotidien, constituent une base solide pour l'intégration d'applications d'IA », est convaincu Fred Weiller.

L'IA requiert des systèmes dotés d'une capacité d'intégration maximale

Pour assurer cette intégration, il est toutefois essentiel que le système PLM dispose des interfaces nécessaires et d'une architecture ouverte adéquate. « Aujourd'hui encore, la flexibilité, l'évolutivité et une capacité d'intégration sont des impératifs pour nos clients lorsqu'ils choisissent un système PLM » déclare Fred Weiller.

Cette tendance à relier un nombre arbitraire de systèmes dans un processus et une chaine de données intégrés sera probablement renforcée par les applications d'IA. Par exemple, les concepteurs de produits sont aujourd'hui en mesure de consulter à tout moment toutes les informations disponibles sur les différents composants et d'en tenir compte au cours du développement. Cependant, un être humain ne peut pas suivre toutes les interdépendances car le système global est trop complexe. L'IA, en revanche, reconnaît ces interdépendances et d'autres encore, et peut alerter le concepteur de manière préventive sur les modifications futures des composants ou les changements réglementaires à venir. Les éventuels blocages ou ajustements coûteux en cours de production peuvent ainsi être considérablement réduits.

« Plus les participants mettent leurs données à la disposition de l'IA à des fins de traitement, plus les résultats seront significatifs et précis. Toutefois, les entreprises doivent contrôler avec précision les droits d'accès à l'IA afin d'éviter toute fuite involontaire de données internes sensibles », conseille Fred Weiller.

Avec une bonne gestion des droits dans le PLM, les entreprises peuvent maîtriser les données et obtenir une garantie suffisante pour ne pas avoir à freiner les nouvelles technologies pour des raisons de sécurité.

L'IA est susceptible d'apporter une valeur ajoutée significative à l'avenir, en particulier lors de l'échange d'informations avec des partenaires externes ou des fournisseurs de services de données.

Les 4 étapes à respecter selon Aras pour une mise en place efficace et maitrisée de l'IA

1. Casser les silos de données au sein de l'entreprise et déployer un PLM afin de récolter très tôt les bénéfices d'un échange de données complet entre les différents départements de l’entreprise.

2. Clarifier le cadre juridique de la mise en place de l'IA, dans la mesure où les nouvelles applications utilisent des ressources internes et externes pour l'analyse des données.

3. Lancer des projets pilotes d'IA qui, dans un premier temps, fonctionnent dans des systèmes fermés et bien contrôlés.

4. Intégrer de nouvelles applications d'IA qui permettent également le trafic de données externes et l'échange d'informations.

« À l'avenir, les départements spécialisés dans la conception produits pourront utiliser l'IA et le PLM pour créer un jumeau numérique des nouveaux produits, et obtenir en même temps un modèle 3D correspondant. Il sera même envisageable de créer un modèle multidimensionnel qui prenne également en compte la dimension temporelle, de manière à non seulement décomposer le produit en composants individuels sur l'ensemble de son cycle de vie, mais aussi à comparer l'usure et l'entretien sur différentes périodes d'utilisation. Un vrai plus les entreprises », conclut Fred Weiller.