Voici la dernière chronique d’une série de trois sur l’intelligence artificielle. En explorant cette thématique passionnante, je me suis demandé : chez nous, dans nos entreprises, qu’en est-il de l’IA?
Est-ce que les entreprises qui nous entourent utilisent maintenant l’IA dans leurs systèmes de production? J’ai eu réponse à cette question en discutant avec les gens de Novika et d’Optech, deux centres collégiaux de transfert de technologie (CCTT) situés à La Pocatière.
D’abord, précisons que les CCTT sont des centres de recherche et d’innovation qui travaillent avec les entreprises, les organisations, les municipalités et les ministères afin d’améliorer leurs méthodes ou leurs produits. L’objectif est de les rendre plus performants. Il y a 59 CCTT au Québec.
Les représentants d’Optech et de Novika m’ont confirmé travailler sur des projets industriels appliqués qui incluent l’utilisation de l’intelligence artificielle. Cependant, les projets en cours ne se situent pas dans notre région.
J’ai consulté également des représentants de chez Rousseau Métal et Plastiques Gagnon, et pour l’instant, l’intelligence artificielle n’est pas utilisée dans leur chaîne de production, mais il y a de l’intérêt.
Sylvain Dufour, directeur technologies et innovation aux Halles d’innovation et de formation avancée de Rivière-du-Loup, n’avait pas non plus d’exemple d’application concrète de l’IA en région à me fournir. Il semble donc que l’IA prendra encore un peu de temps à s’installer dans les entreprises d’ici.
Malgré cela, les applications de l’IA en entreprise sont révolutionnaires. Chez Optech, CCTT spécialisé en optique, on conçoit des systèmes de vision embarqués intelligents spécialisés dans la détection des défauts et des anomalies.
Les applications sont nombreuses. Par exemple, en agrophotonique, l’IA est utilisée pour détecter des maladies et des agents pathogènes. Elle peut aussi évaluer le stress hydrique et des dommages externes aux plantes.
Pour y arriver, l’IA analyse des données d’imagerie multi et hyper spectrales. En d’autres mots, l’IA analyse les couleurs captées, ce qui donne une signature spectrale qui est ensuite comparée avec une banque de données.
Autre application : sur une chaîne de montage, des capteurs intelligents peuvent identifier qu’une pièce est manquante, qu’il y a un intrus sur la chaîne de production, ou encore qu’une étiquette est endommagée.
Par la suite, l’IA peut agir pour corriger la situation sans intervention humaine. Pour arriver à un niveau de succès satisfaisant, les IA doivent être entraînées à partir de milliers d’images. Et pour réduire le temps d’entraînement nécessaire, des modèles d’IA déjà entraînées sont utilisés.
Ces solutions peuvent effectuer des tâches complexes, demandant normalement l’analyse d’une personne. Cependant, comme l’a mentionné Gervais Constant, ingénieur et coordonnateur – électronique et logiciel chez Novika, même si les systèmes opérés par l’intelligence artificielle peuvent obtenir un plus haut taux de succès qu’une personne, ils n’atteindront jamais 100 %. On ne peut donc pas confier n’importe quelle tâche à l’IA, et souvent, la validation d’une vraie personne reste nécessaire.
