Intelligence artificielle pour les entreprises ; les opportunités et les mises en œuvre (Production, logistique, supply chain, …)
💦Dominique DEWEVRE💦
✨ Entreprises, vous permettre de passer un cap ✨ Innover par du Management Inclusif ✨ Manager de Situations en Transformations Numériques, Digitales ✨ Directeur de Programmes, Projets IT (Télécom, Système d'Information)
Un programme national de recherche publique ou privée coordonnée par l’INRIA suite à la mise en application de préconisation venant du rapport de Cédric Villani sur l’IA
Un budget initial (avant la crise) pour la recherche et de développement de l’IA qui reste perfectible (1,5 milliard € sur 2 ans).
Des domaines d’applications tout autant évident qu’inattendu comme notamment la gestion de la production et de la supply chain ou de la logistique
Avec ou sans IOT (objets connectés), la récupération des données de productions, de stock (logistique), leurs traitements, l’IA va ensuite analyser les données pour optimiser l’exploitation / la maintenance (préventive, corrective) des outils, d’une ligne de production et finalement d’une usine.
En d’autres termes, les sites industriels ou plus largement les entreprises peuvent ainsi adapter la cadence des outils, augmenter le taux d’utilisation ou d’occupation des machines (mais pas forcément de l’humain). Ces nouveaux outils vont également seconder / aider les opérateurs sur les lignes de production afin d’augmenter la performance collective par des analyse et des proposions de mesures prédictives ou préventives
L’Intelligence Artificielle permet également d’améliorer la performance dans la gestion de programme / projets complexes pour détecter les signaux faibles et ainsi analyser les risques et proposer des actions à mener.
L’Intelligence Artificielle permet d’enrichir l’usage des outils de types CRM ou ERP, afin d’éviter les rupture de stock fournisseur ou client, e traiter plus efficacement les factures et les recouvrements associés
Le fait d’intégrer des solutions à base d’IA, a pour but de retirer des tâches répétitives, parfois physiquement épuisante et fastidieuse à l’humain. Ainsi les collaborateur peuvent consacrer davantage de temps pour réfléchir et agir sur d’autres tâches que l’IA ne peut pas faire. Exemple des plans prévisionnels de production, gestions des processus, des flux, monté en compétences des collaborateurs sur les nouvelles technologies, …