Intégrer l'IA dans la gestion des performances des actifs : tout est une question de données – IBM Blog

Imaginez un avenir où l’intelligence artificielle (IA) collaborera de manière transparente avec les solutions de chaîne d’approvisionnement existantes, redéfinissant ainsi la façon dont les organisations gèrent leurs actifs. Si vous utilisez actuellement l’IA traditionnelle, l’analyse avancée et l’automatisation intelligente, n’obtenez-vous pas déjà des informations approfondies sur les performances des actifs ?

Indubitablement. Et si vous pouviez optimiser encore davantage ? C'est la promesse de transformation de l'IA générative, qui commence à révolutionner les opérations commerciales de manière révolutionnaire. C’est peut-être la solution qui permettra enfin de briser les silos dysfonctionnels des unités commerciales, des applications, des données et des personnes, et d’aller au-delà des contraintes qui ont coûté cher aux entreprises.  

Néanmoins, comme pour toute technologie émergente, les premiers utilisateurs devront supporter des coûts d’apprentissage, et il est difficile de préparer et d’intégrer les applications et données existantes dans des technologies plus récentes qui permettent ces technologies émergentes. Examinons certains de ces défis liés à l'IA générative pour la gestion de la performance des actifs.

Défi 1 : Orchestrer des données pertinentes

Le voyage vers l’IA générative commence par la gestion des données. Selon le rapport Repenser les données, 68 % des données disponibles pour les entreprises ne sont pas exploitées. Voici votre opportunité de tirer profit des informations abondantes que vous collectez dans et autour de vos actifs et de les utiliser à bon escient. 

Les applications d'entreprise servent de référentiels pour des modèles de données étendus, englobant des données historiques et opérationnelles dans diverses bases de données. Les modèles fondamentaux de l’IA générative s’entraînent sur des quantités massives de données non structurées et structurées, mais l’orchestration est essentielle au succès. Vous avez besoin de plans de gouvernance des données matures, d’intégration des systèmes existants dans les stratégies actuelles et d’une coopération entre les unités commerciales.  

Défi 2 : Préparer les données pour les modèles d'IA

L’IA n’est aussi fiable que les données qui l’alimentent. La préparation des données pour tout modèle analytique est une entreprise gourmande en compétences et en ressources, nécessitant l'attention méticuleuse de (souvent) de grandes équipes possédant à la fois des connaissances technologiques et des unités commerciales.  

Les problèmes critiques à résoudre incluent la hiérarchie des actifs opérationnels, les normes de fiabilité, les données des compteurs et des capteurs et les normes de maintenance. Il faut un effort collaboratif pour jeter les bases d'une intégration efficace de l'IA dans APM et une compréhension approfondie des relations complexes au sein du paysage de données de votre organisation.

Défi 3 : Concevoir et déployer des workflows intelligents

L’intégration de l’IA générative dans les processus existants nécessite un changement de paradigme dans le mode de fonctionnement de nombreuses organisations. Ce changement implique l’intégration de conseillers en IA et de travailleurs numériques, fondamentalement différents des chatbots ou des robots, pour vous aider à faire évoluer et accélérer l’impact de l’IA avec des données fiables dans l’ensemble de votre entreprise et de vos applications. Et ce n’est pas seulement un changement technologique.

Vos flux de travail d’IA doivent prendre en charge la responsabilité, la transparence et « l’explicabilité ».

Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA dans l’APM, il faut un changement culturel et organisationnel. La fusion de l’expertise humaine et des capacités de l’IA devient la pierre angulaire des flux de travail intelligents, promettant une efficience et une efficacité accrues.

Défi 4 : Renforcer la pérennité et la résilience

Le déploiement initial de l’IA dans l’APM n’est pas la dernière étape du chemin. Une approche holistique vous aide à renforcer la pérennité et la résilience du nouvel écosystème d’IA d’entreprise. L'augmentation des contrats de services gérés dans l'ensemble de l'entreprise devient une mesure proactive, garantissant un support continu aux systèmes en évolution.

Grâce à leur richesse de connaissances, la transition de la main-d'œuvre vieillissante en matière de fiabilité des actifs présente à la fois un défi et une opportunité. Maintenir le déploiement efficace des technologies intégrées peut nécessiter que votre organisation « sorte des sentiers battus » lors de la gestion de nouveaux modèles de talents.

À mesure que l'IA générative évolue, vous devrez rester vigilant face à l'évolution des directives réglementaires et rester en phase avec les normes locales et mondiales en matière d'éthique, de confidentialité des données et de durabilité.

Préparé pour le voyage

L’IA générative aura un impact sur votre organisation sur la plupart de vos capacités et impératifs commerciaux. Considérez donc ces défis comme des jalons interconnectés, chacun exploitant ses capacités pour rationaliser les processus, améliorer la prise de décision et stimuler l’efficacité de l’APM.  

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