Arti Garg, technologue principal chez AVEVA, affirme que l'IA industrielle entre dans une nouvelle phase entraînée par les modèles fondamentaux, l'IA physique et l'IA agent. Contrairement à l'IA numérique pure, l'IA industrielle interagit directement avec les systèmes physiques, où des décisions inattendues peuvent impacter la sécurité et les infrastructures critiques. Le déploiement responsable est essentiel.
Les organisations doivent repenser les données, la gouvernance et la supervision humaine. Les systèmes industriels génèrent des télémétries, des journaux de service et des documents d'ingénierie provenant de sources disparates. Les nouvelles technologies peuvent relier et corréler ces données plus rapidement, offrant aux opérateurs un support diagnostique en temps réel. Des robots alimentés par l'IA pourraient recueillir des informations dans des environnements dangereux sans mettre en danger les travailleurs.
Une plus grande autonomie exige de nouveaux cadres de gouvernance. AVEVA insiste sur la sécurité, l'efficacité et la sécurité humaine. Garg argue que l'IA doit augmenter, pas remplacer, les personnes dans les boucles de décision critiques, avec des garde-fous définissant où l'automatisation agit et où les superviseurs humains restent responsables.
La durabilité est également clé. L'IA peut aider à gérer les systèmes électriques complexes à mesure que la production renouvable augmente, tandis que les organisations doivent trouver de meilleurs moyens de mesurer l'empreinte environnementale de l'IA à travers l'électricité, l'énergie, les ressources, l'eau et le carbone. Garg participe à un groupe de travail IEEE développant des normes pour cette mesure.
La prochaine phase amènera l'IA industrielle davantage dans le monde physique — robots autonomes, drones et codage assisté par l'IA pour les experts domaine. Réaliser ce potentiel nécessite de repenser les processus commerciaux, d'établir des sauvegardes et de doter les travailleurs expérimentés. « Les systèmes autonomes changeront la façon dont nous travaillons dans les centrales, les systèmes électriques et les sites miniers », dit Garg. « Cela rendra les opérations plus efficaces, plus sécurisées et plus productives. »
Source: MIT Technology Review AI · Résumé par HeadlinesBriefing