CFAOL'intelligence artificielle dope les applications informatiquesEn s'intégrant dans des applications informatiques générales, l'intelligence artificielle s'est faite plus discrète, mais apporte une aide efficace en conception comme en production.

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L'intelligence artificielle dope les applications informatiques

En s'intégrant dans des applications informatiques générales, l'intelligence artificielle s'est faite plus discrète, mais apporte une aide efficace en conception comme en production.



Signe de maturité? On en parle moins, mais elle est toujours là: l'intelligence artificielle (IA), après une période de désenchantement qui aurait pu faire croire à un simple phénomène de mode, s'est imposée au coeur d'applications informatiques utilisées par les entreprises. Personne ne croit plus au système expert "miracle", censé remplacer les experts humains. Mais les technologies de l'intelligence artificielle continuent d'apporter des solutions à des problèmes relevant d'une expertise, d'un raisonnement, et plus généralement d'une modélisation des connaissances. Une efficacité qui, toutefois, dépend largement de la capacité des modules "IA" à communiquer avec d'autres systèmes. La première idée, pour sortir l'intelligence artificielle d'un isolement stérile, c'est de la "brancher" sur les bases de données constituées par les entreprises. Chez le constructeur d'automobiles PSA, une démarche de ce type s'applique à la préparation de l'usinage de pièces telles que des transmissions, bras de suspension, ou pignons de boîtes de vitesses. Objectif: concevoir la géométrie de l'outil (une broche) permettant l'usinage de la pièce à réaliser. Le système réalisé par la cellule IA de PSA est centré sur une base de données Oracle. "Cette base contient l'historique de toutes les broches conçues dans le groupe, même celles qui sont en cours de définition", précise Hervé Mahé, responsable de la cellule IA. Connecté sur Oracle, un système expert (développé avec le logiciel Smeci d'Ilog) travaille à partir des caractéristiques de la pièce à usiner (matière, longueur...). Il commence par rechercher une broche déjà créée ou facilement adaptable. S'il ne trouve rien de satisfaisant, le système conçoit une nouvelle broche en donnant ses paramètres longitudinaux (longueur, nombre de dents...). En sortie du système expert, un module de calcul trigonométrique calcule le profil des dents. Le plan de la broche est alors tracé automatiquement par le logiciel de CAO Catia. "Dans une deuxième phase, cette base de données d'outillage sera intégrée dans la base CAO du groupe PSA", signale Hervé Mahé. La cellule IA réalise sur le même principe un système de préconisation d'outils en tournage (et bientôt en fraisage). De la même manière, au stade de la production, les techniques IA peuvent exploiter les bases de données de l'entreprise. Cas typique: la programmation par contraintes, bien adaptée à l'ordonnancement des tâches de fabrication. Un problème combinatoire complexe, qui doit prendre en compte l'état des stocks, la disponibilité des moyens de fabrication, des ressources humaines, etc. L'usine Monsanto d'Anvers (Pays-Bas), qui fabrique des herbicides, a deux problèmes d'ordonnancement à résoudre: la formulation des produits et leur conditionnement avant expédition dans différents pays. La solution, construite par la SSII belge Beyers Innovative Software, repose sur l'outil de programmation par contraintes Chip, de Cosytec, associé à une base de données Oracle. "En réalité, l'application d'ordonnancement est intégrée dans le système informatique international du groupe, souligne Alain Brockmann, directeur commercial de Cosytec. La base de données de l'usine, sur station de travail, récupère les ordres de fabrication qui émanent de la gestion des commandes aux Etats-Unis, via un centre informatique européen installé à Bruxelles." Du coup, le module de programmation par contraintes permet aux opérateurs de l'usine d'Anvers de réagir rapidement aux fluctuations du marché mondial des herbicides. C'est aussi dans l'optique d'apporter une aide aux opérateurs que Renault met en place des outils "experts" intégrés dans la chaîne informatisée de gestion de la production. Première étape: à partir de l'estimation des ventes, répartir les fabrications sur les usines. Une programmation qui doit tenir compte des compétences et des capacités de production de chaque site, tout en "lissant" au mieux les cadences des chaînes. Sans oublier d'optimiser les coûts de fabrication et de livraison des véhicules. Bien loin de s'en tenir à une seule technique plus ou moins à la mode, Renault n'a pas hésité, pour obtenir un résultat satisfaisant, à mixer programmation par contraintes, recherche opérationnelle et une autre méthode d'optimisation, dite du "recuit simulé", inspirée de la thermodynamique. Ce résultat est communiqué aux usines afin qu'elles puissent organiser localement leurs approvisionnements et leurs productions. Et là encore l'intelligence artificielle a son mot à dire. Pour faire face à la diversité croissante de la demande, un outil d'optimisation, intégré dans l'application d'ordonnancement, aide les usines à établir le meilleur séquencement possible des véhicules sur la chaîne. Une dizaine d'usines seront équipées d'ici à la fin de 1995.

Au coeur du dispositif industriel

Chez Paturle Aciers, qui fabrique des bobines d'acier à Saint-Laurent-du-Pont, la partie IA du système informatique n'est pas seulement un outil d'optimisation, elle est au coeur du dispositif industriel. "Lorsque nous avons décidé de refondre notre informatique, nous avons opté délibérément pour une approche système expert qui nous permettait de faire le lien entre la gestion des commandes et le suivi de production", raconte Thierry Didier-Vial, responsable des méthodes. En effet, l'informatique de production de Paturle repose sur trois modules, développés avec Itmi (groupe Cap Gemini Sogeti): un système de GPAO, une base de données techniques sur les produits (bâtie avec le SGBD Ingres) et un système expert de génération de gammes de fabrication alimenté par les deux premiers modules. La gamme engendrée (laminage, cisaillage, recuit, trempe...) est à son tour stockée dans la base de données. Un deuxième système expert affecte les travaux aux machines, en fonction de leurs capacités et de leurs caractéristiques techniques. L'ensemble répond aux besoins de réactivité d'une entreprise qui travaille essentiellement à la commande, sans produit standard. Capable d'améliorer l'efficacité d'une application informatique, l'intelligence artificielle peut aussi être le fédérateur qui rend possible l'intégration du système d'information de l'entreprise.





Pourquoi l'IA a changé

Pour Jean-Marc David, responsable des projets de recherche et de la veille technologique au service systèmes experts de Renault, l'évolution majeure de l'intelligence artificielle, c'est son gain en crédibilité: ce n'est qu'après avoir prouvé son efficacité que l'IA a été admise au sein de projets informatiques stratégiques pour les entreprises. L'évolution technologique qui facilite aujourd'hui l'intégration de l'intelligence artificielle dans l'informatique traditionnelle n'est que la conséquence de ce changement de statut. La principale mutation en cours se caractérise par un rapprochement entre les méthodes de développement, et même les langages utilisés. Ainsi, beaucoup de développement IA se font maintenant en langageC, généraliste, plutôt que dans un langage spécialisé comme Lisp. Une convergence qui facilite la communication entre les modules relevant de l'IA et les autres, mais qui permet aussi à des équipes mixtes de travailler harmonieusement. Parallèlement, l'intelligence artificielle a perdu un peu de sa superbe: il y a quelques années, un système expert faisait appel à un programme traditionnel (par exemple, un calcul) pour compléter un traitement globalement pensé en termes d'intelligence artificielle; aujourd'hui, la tendance est inversée, et l'on considère un module IA (un système expert, un programme de résolution de contraintes, un réseau de neurones...) comme un outil parmi d'autres, auquel une application informatique fait appel quand la fonctionnalité le justifie.



LA BOÎTE À OUTILS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

De multiples techniques relevant plus ou moins de l'IA sont à la disposition des informaticiens.

Système expert: module à base de règles exprimant des connaissances ainsi que le savoir-faire d'un expert.

Programmation par contraintes: elle résout des problèmes combinatoires complexes, tels que l'ordonnancement d'une fabrication, la planification, la gestion d'emplois du temps, l'allocation de quais à des trains, etc.

Réseau de neurones: un réseau de neurones, comme le cerveau, est constitué de multiples petits "processeurs" qui communiquent par des "synapses". Cette architecture est bien adaptée à la reconnaisance de forme, et plus généralement à toutes les tâches nécessitant un apprentissage.

Recuit simulé: méthode d'optimisation inspirée de la thermodynamique. Les variables du problème sont assimilées à un ensemble de particules dont il s'agit de réduire l'énergie. Principal avantage: évite les minimums locaux.

Logique floue: technique de modélisation qui permet à un système informatique de raisonner sur des données approximatives ou incertaines, comme un être humain le fait couramment.

Raisonnement à partir de cas: exploite les cas déjà rencontrés, pour trouver, par analogie, une solution à un problème nouveau. Principale application: l'assistance téléphonique (diagnostic, maintenance...).

USINE NOUVELLE - N°2469 -

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