À une époque où l’excellence opérationnelle et l’innovation progressive sont devenues fondamentales pour le succès des entreprises, il est impératif de tirer parti des capacités de nouvelle génération pour révolutionner les modèles d’affaires.

Pour les écosystèmes de valeur hyperconnectés couvrant les domaines phygitaux (physiques et numériques), l’intelligence artificielle (IA) soutient la création de valeur pour de nouveaux produits, services et expériences qui améliorent la satisfaction client, optimisent l’utilisation des ressources et stimulent l’innovation. Elle aide les entreprises à se réinventer et à créer un écosystème cognitif d’expériences connectées pour des opérations résilientes à long terme.

Les deux dernières décennies ont été marquées par l’adoption rapide de l’Internet des objets (IdO), de l’analytique avancée, de l’infonuagique et de l’edge computing pour révolutionner la productivité, automatiser les flux de travail et intégrer les écosystèmes. Cependant, la résilience organisationnelle est loin d’être acquise. Les défis en matière de sécurité, les préoccupations relatives à la vie privée, les problèmes d’interopérabilité et les coûts élevés persistent dans toute la chaîne de valeur, posant de nombreux défis à la croissance des entreprises.

IA aide à surmonter certains de ces défis et accroît la possibilité de réimaginer les modèles d’affaires en accélérant l’innovation perméable, en favorisant l’hyperautomatisation et un leadership expérimenté pour un avantage concurrentiel durable.

Ouvrir la voie à de nouvelles propositions sectorielles

La croissance rapide de l’IA ouvre un large éventail de possibilités pour les entreprises souhaitant bâtir des applications efficaces, sécuritaires et ciblées, qui sont non seulement pratiques mais aussi différenciées. En mettant l’accent sur la productivité et la génération de revenus dans divers cas d’utilisation sectoriels, cet article mettra en lumière la relation interdépendante qui existe entre l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et ces technologies, ainsi que la façon dont elles pourraient être intégrées dans les opérations d’affaires.

Par exemple, la croissance de la gestion intelligente de la chaîne d’approvisionnement ouvre la voie à l’IA générative (IA Générative) pour rationaliser la gestion des stocks, organiser les itinéraires logistiques et exploiter des prévisions de la demande quasi exactes. La façon dont ces cas d’utilisation se concrétisent dépend en grande partie de l’organisation ; néanmoins, à un niveau supérieur, ils pourraient faciliter l’amélioration de la performance des fournisseurs, la planification des mesures de contingence, et bien sûr, la gestion en temps réel des relations avec les fournisseurs.

De même, les scénarios de chaîne d’approvisionnement cognitive centrés sur l’IdO nécessitent la création de modèles IA/AA, laquelle requiert des données pour la simulation. En cas d’indisponibilité des données, l’IA Générative peut aider à générer des données synthétiques pour la création de modèles. Cela peut également être perfectionné avec de multiples itérations des flux de travail en science des données et la gestion des versions des données, qui fait partie intégrante des opérations d’apprentissage automatique (MLOps).

Dans le secteur de la fabrication , l’activation de la maintenance prédictive aidera les organisations à prévoir et à minimiser les temps d’arrêt des machines, à accélérer le contrôle de la qualité et à assurer des interventions précoces à tous les stades du cycle de vie manufacturier. Avec un accès continu et à distance aux processus de production, aux équipements et aux stocks, les organisations peuvent renforcer les opérations, diminuer les interruptions d’équipement et améliorer la qualité du service à grande échelle.

Alors que la robotique converge avec des agents autonomes, l’IA incarnée rendra la robotique plus acceptable pour les humains et dans les milieux de travail. Le désir des humains de converser avec les robots devient une réalité, et le langage naturel les rendra plus acceptés. Les tâches données par les humains aux robots comme « trouve-moi un article » ou « suggère-moi la meilleure alternative » ou « combien de batterie reste-t-il ? » deviendront réalité.

Une des façons dont l’IA Générative et l’IdO peuvent créer de la valeur est d’intégrer l’intelligence axée sur les données dans la consommation d’énergie et les pratiques de développement durable. Prenez, par exemple, des renseignements sur la consommation d’énergie d’un atelier de production. Avec l’IA Générative, il serait possible de les utiliser pour créer des solutions optimisées et écoénergétiques, favorisant la durabilité organisationnelle et les économies de coûts. Elle proposera les facteurs d’émission, une trajectoire vers la neutralité carbone tout en permettant le choix de l’alternative la plus efficace pour réduire les coûts.

Du point de vue de la productivité, l’IA Générative ouvre des perspectives allant de la personnalisation des produits à l’intelligence prédictive dans de nombreuses applications et cas d’utilisation. Un des moyens les plus stimulants par lesquels l’Intelligence Artificielle des Objets (IAoT) transforme la productivité dans les entrepôts et les usines est par la robotique collaborative (cobots), qui rationalise et automatise en grande partie des tâches manuelles telles que le tri, l’emballage et l’expédition, ouvrant ainsi la voie à une productivité accrue et à une réduction des erreurs humaines.

Ensuite, il existe un accès à des données inexploitées grâce auquel les organisations peuvent raccourcir le cycle de vie du développement de produits, introduire de nouvelles fonctionnalités et offrir des solutions de plus en plus personnalisées. Pour les entreprises ayant de la difficulté à interpréter les grands volumes de données issues de l’IdO, l’IA Générative aide à organiser les données pour l’analyse et accélère la prise de décision.

IAoT et IA Générative : Façonner l’avenir du secteur

L’IAoT transforme aussi l’industrie automobile grâce aux avancées dans la conduite autonome, utilisant les données en temps réel des capteurs IdO et l’IA avancée pour permettre une navigation sécuritaire et indépendante. Cela simplifie également la gestion de la circulation en permettant le contrôle dynamique des feux et l’optimisation des trajets, ce qui contribue à réduire la congestion routière. Enfin, à court terme, on assistera à la croissance rapide des services de mobilité partagée et à l’amélioration de la connectivité, intégrant de façon fluide les véhicules à l’infrastructure de la ville intelligente.

Un autre secteur qui bénéficiera largement de l’IAoT est celui de l’énergie et des services publics, qui est en transformation rapide à mesure que de plus en plus d’entreprises adoptent des pratiques d’optimisation de réseaux intelligents et de gestion des ressources énergétiques distribuées (DER). Dans ce contexte, l’IAoT facilite la distribution fluide de l’électricité, la stabilité du réseau et la prévision de la demande de pointe, permettant l’équilibre entre l’offre et la demande, la maximisation de l’utilisation des énergies renouvelables et contribuant à une infrastructure énergétique sécuritaire, résiliente et durable.

Selon un rapport de McKinsey, l’IA pourrait faire croître le secteur des sciences de la vie et des soins de santé jusqu’à 410 milliards $ par an d’ici 2025, avec un immense potentiel pour améliorer les résultats de santé, l’accessibilité et l’abordabilité. L’IAoT génère des avancées avec de nouveaux horizons pour la médecine personnalisée grâce à la collecte et l’analyse de données génomiques, moléculaires et cliniques provenant des patients, ce qui est particulièrement puissant en raison du potentiel qu’il affiche pour la prévision précoce des maladies et l’optimisation des thérapies médicamenteuses selon le profil individuel des patients.

Les modèles prédictifs d’engagement client créent aussi d’immenses occasions pour les services de soutien après-vente, en facilitant de nouvelles approches pour offrir des produits améliorés, des solutions adaptées et des opérations de service sur le terrain supérieures. La plupart du temps, il s’agit de capturer les données à l’aide de technologies IdO et de tirer profit de capacités avancées d’IA afin de surveiller et d’améliorer la performance des produits, de renforcer les services de maintenance, de personnaliser les communications du service à la clientèle et, en bout de ligne, d’instaurer la confiance envers la marque.

Grâce au langage naturel, les tableaux de bord mains libres utilisant le langage naturel deviendront la norme avec l’IA Générative. De même, avec le dialogue fluide rendu possible grâce à l’IA Générative, les assistants virtuels ouvrent la voie à un service client sophistiqué et à une assistance précieuse aux demandes des utilisateurs, améliorant l’expérience client à grande échelle. Il convient de noter que ce type d’automatisation est essentiel pour préserver le temps des professionnels qualifiés et leur permettre de résoudre d’autres problèmes complexes.

Enfin, à la base, l’existence des grands modèles de langage (LLM) permet de générer et de combiner du code beaucoup plus rapidement qu’une saisie manuelle de données. Ces capacités polyvalentes serviront d’outils précieux, autant pour les professionnels expérimentés que pour les nouveaux développeurs, dans la création d’applications innovatrices. Bien que l’IA Générative ait fait son entrée dans les environnements de développement intégrés (IDE), il est peu probable qu’elle remplace les développeurs de sitôt. Elle devra être perçue comme un outil supplémentaire, tout comme les logiciels sans code ou à faible code qui gagnent en popularité dans le domaine de la programmation et du développement. Elle accélérera également l’adoption de l’IA Générative dans la documentation logicielle, la rédaction de cas d’essai et la création des spécifications.

Les facteurs de valeur énumérés ci-dessus sont non seulement complémentaires, mais favorisent aussi une ère d’innovation dans toutes les industries, en résolvant avec fluidité les défis de disponibilité des données, de personnalisation des services et d’automatisation des processus à l’aube d’une nouvelle ère de transformation.

Regard vers l’avenir

Alors que l’arrivée des nouvelles technologies continue à transformer le cœur même de l’excellence opérationnelle dans le monde des affaires, les entreprises doivent adopter une approche réfléchie et bien définie pour les exploiter et stimuler l’innovation.

Avec Industry NeXT, les entreprises ont l’occasion de créer une valeur unique en bâtissant un écosystème cognitif qui relie produits, services, opérations et parties prenantes.

Ce principe est soutenu par l’accélération de l’innovation perméable, permettant aux entreprises d’accéder à l’innovation et de l’exploiter à l’extérieur de leur écosystème, comme l’IA, afin d’améliorer leur proposition de valeur, de multiplier les possibilités d’hyperautomatisation et de rehausser la prise de décisions à l’échelle du leadership.

La feuille de route traditionnelle des transformations technologiques réussies restera pertinente et les organisations devront adopter de nouvelles approches tout en veillant à des déploiements stratégiques et aussi responsables que possible.

Le parcours d’innovation avec l’IA ne fait que commencer : ceux qui mènent la transformation profiteront d’un avantage concurrentiel pour réaliser de nouveaux modèles d’affaires et créer une valeur exceptionnelle.