Quand une machine tombe en panne la nuit, qui peut aider le technicien de maintenance ? Un assistant conversationnel, vous répondra Laurent Couillard, fondateur et dirigeant d’InUse. Pour lui, l’association de l’IA générative et des algorithmes de traitement des données est un véritable « game changer » en production. Il explique : « le temps de redémarrage suite à un incident est un levier important pour augmenter le TRS d’une ligne. Or, comme me l’ont fait remarquer plusieurs de mes clients, ce temps s’allonge considérablement lorsque la panne se produit la nuit. Pourquoi ? Parce que l’assistance technique du constructeur n’est pas joignable. Pour redémarrer une ligne, il faut deux éléments : un diagnostic et une procédure de résolution du problème. C’est sur ce deuxième élément que les assistants conversationnels sont une aide précieuse car ils fournissent l’information dont a besoin l’équipe de maintenance aussi clairement que pourrait le faire un humain au téléphone et dans plusieurs langues, si besoin. Avec ces outils, il devient possible de dialoguer avec la machine. »

Pour Laurent Couillard, « il est parfaitement logique que les assistants IA soient développés par les constructeurs et intégrés dans les machines. Ce sont eux qui ont la meilleure base de connaissances puisqu’ils enregistrent tous leurs tickets d’intervention. » Il ajoute que les assistants conversationnels sont aussi au service des techniciens Field Service du constructeur : « cela change leur vie sur le terrain. Et cela leur donne une vraie raison de documenter chaque intervention dans le système d’information de l’entreprise. » Le développement d’outils utilisant l’IA générative pourrait permettre de réduire les appels à l’assistance technique de 30%, selon les premières observations chez les clients d’InUse.

Laurent Couillard encourage tous les industriels à autoriser l’IA dans leur entreprise, à condition qu’elle soit sous contrôle : « si vous développez une application dans un contexte bien défini, en limitant l’accès à une base de connaissance fermée, il n’y a aucun risque d’hallucination de l’IA. Si elle ne dispose pas de la réponse à une question, elle vous le dira. Et vous pourrez poser la même question cent fois, vous obtiendrez cent fois la même réponse », précise-t-il. La fiabilité des instructions de dépannage données par l’IA est en effet aussi importante que la fiabilité du diagnostic de la panne.

Interrogé sur sa vision de l’intégration des agents conversationnels sur les lignes de production, Laurent Couillard insiste sur deux points : « il est important de pouvoir géolocaliser la question, car cela permet d’aller chercher la réponse dans la bonne base de connaissances. Sur une ligne, vous pouvez avoir cinq machines avec un code erreur 42 ; il faut pouvoir utiliser la bonne procédure au bon endroit. Je pense qu’il faut également fournir aux utilisateurs finaux une fonction de prompt engineering ; cela leur permet de développer de l’autonomie sur leurs applications en construisant des assistants adaptés à chaque contexte et à chaque rôle. » La suite logique est, pour Laurent Couillard, l’arrivée des agents intelligents dans les usines : « les agents IA pourront bientôt analyser la question qui leur est posée et chaîner les différentes opérations à réaliser, tant du côté de la donnée que de la recherche d’information, pour formuler la réponse adéquate. Demain un opérateur pourra même les utiliser de manière proactive, au lancement d’un batch par exemple, en leur demandant quels sont les problèmes qu’il risque de rencontrer. »