Aujourd'hui, les machines industrielles modernes savent déjà détecter et résoudre certaines anomalies grâce à leurs capteurs intégrés. Par exemple, lorsqu'un capteur de température relève une valeur anormale, la machine peut ajuster la vitesse des ventilateurs pour corriger le problème. Si cela ne suffit pas, une alerte est transmise à un technicien.
Cependant, ces actions restent limitées à des scénarios préprogrammés. La résolution de pannes complexes dépend encore largement de l'intervention humaine, qui exige une connaissance approfondie des machines.
Dans un futur proche, si l'intelligence artificielle continue de progresser au rythme actuel, il deviendra envisageable de concevoir des systèmes encore plus autonomes. En combinant capteurs, IA et architectures multi-agents, ces systèmes pourraient atteindre un niveau de maintenance proactive et autonome supérieur à ce que nous connaissons aujourd'hui.
Une architecture multi-agents est composée de plusieurs agents spécialisés, capables de travailler en parallèle. Chaque agent est chargé d'un aspect spécifique du diagnostic et de la résolution des problèmes, et dispose d'outils lui permettant d'obtenir des informations complémentaires.
Ces sous-agents sont coordonnés par un agent orchestrateur, chargé d'analyser le problème, d'établir un diagnostic et de piloter sa résolution.
Le nombre et le type de sous-agents varient selon la machine et les objectifs de maintenance. Néanmoins, plusieurs agents génériques peuvent être envisagés.
Un module de supervision analyse en continu les données des capteurs. En cas d'anomalie, il alerte l'agent orchestrateur en lui transmettant les informations pertinentes pour initier le diagnostic.
L'agent orchestrateur commence alors par collecter davantage d'informations. Pour cela, il fait appel à plusieurs sous-agents en parallèle :
Lorsque les sous-agents ont terminé leurs analyses, l'orchestrateur synthétise les résultats et coordonne la génération de plans d'actions. Ces plans sont constitués d'actions que la machine peut exécuter, et si nécessaire, de tâches nécessitant une intervention humaine.
L'orchestrateur évalue ensuite les différents plans d'action et sélectionne le plus adapté. Il demande alors à un agent de l'exécuter. Si certaines étapes ne peuvent pas être réalisées automatiquement, un agent déclenche une alerte expliquant de manière claire les actions à effectuer par un opérateur, tout en lui offrant la possibilité de poser des questions complémentaires.
Une fois le problème résolu, un agent se charge de documenter et d'enregistrer l'ensemble des étapes effectuées, enrichissant ainsi la mémoire technique de la machine.
Plusieurs freins techniques, humains et organisationnels doivent encore être levés avant que ce scénario puisse se concrétiser dans un environnement industriel.
Selon moi, l'intelligence artificielle générative doit servir l'humain sans le remplacer ni le mettre en danger. Elle est précieuse lorsqu'elle permet d'augmenter la productivité dans des contextes maîtrisés : lorsque l'information générée est vérifiable et vérifiée, ou lorsque les conséquences d'une erreur restent limitées.
Par exemple, en tant que développeur, j'utilise régulièrement un outil basé sur des modèles de langage pour compléter du code. Cependant, je m'assure toujours que chaque ligne générée corresponde à ce que je souhaite produire. Il arrive fréquemment que le code proposé, bien que cohérent en apparence, soit incorrect, contienne des failles de sécurité, ou ne soit pas facilement maintenable.
Dans un environnement industriel, où une erreur peut entraîner des dommages matériels ou blesser des personnes, il n'est pas encore envisageable, selon moi, de laisser une IA agir sans un minimum de supervision et de limitations.De plus, ces environnements présentent souvent des contraintes techniques. Par exemple, les machines industrielles sont rarement connectées à Internet, ce qui peut empêcher l'IA d'aller chercher des informations en ligne.
Des solutions existent néanmoins. Pour les enjeux de sécurité, restreindre l'IA à n'exécuter que des actions prédéfinies et vérifiables réduit les risques, bien que cela limite son champ d'action. En ce qui concerne les contraintes de connectivité, un serveur centralisé interne à l'entreprise pourrait fournir une puissance de calcul importante à moindre coût, tout en proposant une base de données de connaissances internes, garantissant ainsi le respect des exigences de confidentialité.
Le futur de l'industrie sera sans doute plus autonome et plus intelligent. Mais il reste essentiel de garder à l'esprit les limitations actuelles, tout en restant attentif aux évolutions technologiques à venir.
ChatGPT a été utilisé pour travailler la formulation et la mise en forme du texte initialement écrit. Les idées présentées sont les miennes, basées sur mon expérience, mais ne sont pas basées sur une recherche scientifique.