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Andrew Ng dit que les usines sont la prochaine frontière de l'IA
L'expert en intelligence artificielle a pour mission d'IA-ifier la fabrication, en commençant par des partenaires comme Foxconn. 14 décembre 2017
Comtesse Jemal | Getty Images
Chaque jour, dans les usines du monde entier, des milliers de personnes passent des heures à loucher sur de minuscules circuits imprimés et autres composants électroniques, à la recherche d'imperfections. C'est un travail minutieux, et Andrew Ng, un expert de premier plan en intelligence artificielle qui a déjà passé des années à aider les géants de la technologie Google et Baidu à diffuser l'IA dans leurs entreprises, pense que les ordinateurs peuvent faire mieux.
Ng, ancien responsable de l'IA pour la société Internet chinoise Baidu et créateur du projet d'apprentissage en profondeur Google Brain, est le PDG d'une nouvelle startup appelée Atterrissage.AI qui aideront les entreprises à trouver des moyens d'intégrer l'IA. Plus précisément, Landing.AI, qui est basé à Palo Alto, en Californie, et n'existe que depuis environ quatre mois, travaille avec des fabricants, dont Foxconn, le plus grand fabricant sous contrat et fabricant d'iPhone d'Apple au monde, pour comprendre comment l'IA peut aider avec le rendement du produit et le contrôle de la qualité.
Ng a l'habitude d'être en avance sur la courbe lorsqu'il s'agit de trouver des moyens d'infuser les entreprises avec l'intelligence artificielle. Ainsi, sa dernière tentative d'utilisation de l'IA est un signal fort que la fabrication pourrait être mûre pour la transformation.
Ng dit qu'il s'intéresse à la fabrication en particulier parce qu'elle touche une grande partie de notre vie quotidienne - essentiellement, il la voit comme un moyen d'apporter une transformation numérique au monde physique.
Il y a toutes ces décisions que l'IA, l'apprentissage automatique, peut prendre de manière beaucoup plus systématique, dit-il.
Ng ne dira pas exactement comment la technologie de Landing.AI sera déployée par Foxconn ou d'autres fabricants sur les lignes de fabrication. Mais il s'attend à ce que cela inclue des inspections visuelles, et il dit que son équipe a développé un algorithme d'apprentissage qui, après avoir été formé sur quelques images seulement, peut être utilisé pour repérer les imperfections des petits composants électroniques ou des objectifs de caméra. Et il dit que Landing.AI pense comprendre comment utiliser l'IA pour régler les opérations des machines de fabrication telles que les machines de moulage par injection.
Willy Chih , un professeur de la Harvard Business School qui étudie la fabrication et la technologie, affirme que ce type de prise de contrôle de l'IA est logique pour l'inspection visuelle, d'autant plus que des entreprises comme Apple intègrent de plus en plus d'électronique dans un boîtier plus petit. Une plus grande densité de composants entraîne des problèmes de rendement, souligne-t-il, car des choses comme de minuscules billes de soudure entre une puce et une carte de circuit imprimé deviennent encore plus petites mais doivent toujours être parfaites.
Et bien que l'on s'inquiète de plus en plus du potentiel de l'IA pour automatiser les humains, Ng dit qu'il espère aider les travailleurs à acquérir les compétences dont ils ont besoin pour effectuer la prochaine vague de travaux de fabrication. De plus, il pense qu'il y a beaucoup de tâches que l'IA ne pourra pas reproduire, comme les décisions stratégiques sur l'endroit où ouvrir une nouvelle usine de fabrication.