Depuis son émergence, nous ne pouvons passer une journée sans utiliser un outil numérique qui n’a pas été nourri par une intelligence artificielle. L’exemple le plus concret étant la recherche Google et tout ce qui gravite autour. De son côté, la 5G et ses futures implémentations dans les entreprises laissent présager que les industries auront la folie de tout interconnecter. Des capteurs de vibration posés sur les machines, de l’analyse en temps réel, de l’automatisation et de la synchronisation des machines, voilà ce que laissent entrevoir ces deux technologies pour ce que l’on appelle l’industrie 4.0, ou la quatrième révolution industrielle.

Pourquoi la 5G aurait-elle plus d’impact que la 4G ?

Des caractéristiques bien différentes

L’arrivée de la 5G va marquer une véritable rupture avec les précédentes générations de réseau cellulaire. Cela grâce à trois composantes qui forment une sorte de triangle des capacités de la 5G :

  • l’eMBB (enhanced Mobile Broadband), qui permet d’avoir un débit très important ;
  • l’URLLC (Ultra Reliable & Low Latency Communications), qui permet d’offrir une latence (temps de réponse entre deux appareils) dérisoire ;
  • le mMTC (massive Machine-Type Communications), qui offre une densité d’appareils au km2 nettement supérieure à la 4G.

Attention : ces trois caractéristiques ne peuvent être utilisées en même temps. Elles sont propres à leurs applications, comme le streaming, la voiture autonome, la santé, ou dans notre cas, l’industrie. C’est pour cela que l’on trouve beaucoup d’usages différents à la 5G.

Enfin, si l’on compare les deux générations, on remarque une nette différence de performances. Latence : 1ms en 5G, 10ms en 4G. Débit : jusqu’à 20 Gb/s en 5G, 1 Gb/s en 4G. Densité : jusqu’à 1 million d’appareils au km2, 100 000 en 4G.

Quels changements industriels ?

L’amélioration des capacités des produits intelligents et connectés ne va pas seulement créer des systèmes de solutions, mais des systèmes de systèmes. Les interconnexions d’un produit à l’autre, par exemple entre un tracteur et un système d’arrosage, vont pousser les entreprises à repenser leurs offres. Ainsi, peut-être que John Deere va créer des réseaux intelligents dédiés à l’agriculture.
De leur côté, les agriculteurs ne bénéficieraient pas uniquement d’un système dédié à leurs machines John Deere. Il serait connecté avec le système de traitement et gestion de l’eau, le système d’irrigation, le système d’optimisation du semis, etc. Au centre se trouverait un système-maître de gestion de la ferme.

Pour ce qui est des sites de production, les applications sont plus complexes, et plus vastes. Rien que dans une seule machine, on pourrait très bien avoir un capteur de vibration posé sur la machine, un capteur dans le rotor, et un autre dans le moteur. Ensuite, il y aurait le suivi des stocks et des matières premières. Avec des capteurs pour surveiller la température ou l’environnement du stock. Un autre permettrait de savoir quelles quantités sont utilisées, avec quel débit, et d’anticiper un nouvel approvisionnement d’acier en fonction du carnet de commandes. Avec le débit, la latence, et la densité des appareils, on pourrait même voir apparaître de gros engins autonomes pouvant se déplacer dans les allées, sans gêner le travail des opérateurs.

Vous l’aurez compris, bien des applications sont possibles. Le tout tend à servir des sites bien plus intelligents et connectés, à condition d’être équipés.

Et l’IA dans tout ça ?

Plus on lie d’appareils sur un même réseau, plus on les analyse, plus on traite de la donnée. Outre le fait que les entreprises devront plus que jamais avoir recours au cloud, elles vont avoir une énorme quantité de données à traiter. C’est dans ce cas que l’intelligence artificielle va entrer en jeu.

On peut lier à cela l’algorithmique qui sera la clé de bon nombre de solutions. Ainsi, il y aura beaucoup de prédictions basées sur les données récoltées de part et d’autre d’un site, et même associées avec d’autres sites. De cette manière, une multitude de signaux faibles pourraient être pris en compte permettant d’identifier des anomalies impossibles à déceler par l’Homme.

On peut également revenir à l’émergence des robots dans les usines. Dans cette phase, la collaboration homme-robot devra être efficace et sûre à mesure que de plus en plus de robots industriels entreront dans les ateliers de production aux côtés des travailleurs humains. Les progrès de l’intelligence artificielle seront au cœur de ce développement, permettant aux robots de gérer davantage de tâches cognitives et de prendre des décisions autonomes basées sur des données sur l’environnement traitées en temps réel, optimisant davantage les processus.

Enfin, il est également possible d’anticiper toutes les innovations pouvant arriver en termes de design. C’est déjà le cas avec SolidWorks et le rendu graphique poussé par la technologie RTX de NVIDIA. À cela, on peut ajouter la conception technique d’un produit. Une méthode consiste à entrer un brief détaillé, défini par des designers et des ingénieurs, comme source d’information dans un algorithme d’IA. Le brief peut inclure des données décrivant les restrictions et divers paramètres tels que les types de matériaux, les méthodes de production disponibles, les restrictions budgétaires et les contraintes de temps. L’algorithme explore toutes les configurations possibles, avant de se concentrer sur un ensemble des meilleures solutions. Un gain de temps et d’efficacité qui permettrait de découvrir de nouvelles approches dans la production.

Finalement, de deux buzzwords que sont l’intelligence artificielle et la 5G, se dessine un futur radieux pour l’industrie. Cette fameuse industrie 4.0 doit encore voir émerger ses systèmes et systèmes de systèmes, mais il ne fait aucun doute que la valeur ajoutée qu’ils représenteront poussera leur développement et leurs intégrations.