[Tribune] Oui, le prédictif est un levier de transformation de notre économie

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Jeremy Fain, est l'un des fondateurs et le président, depuis 2008, de Verteego, fournisseur d’applications prédictives, éditeur d'une plate-forme progicielle de data management reposant notamment sur des technologies d'intelligence artificielle. Jeremy Fain est également administrateur du cluster Durapole qui représente la FrenchTech #greentech francilienne, animateur de la commission Performance Globale de Tech in France et membre du comité Centrale Numérique. Il explique pour L’Usine Nouvelle en quoi les capacités prédictives de l’intelligence artificielle en font un élément clé de la transformation de l’industrie. En suivant le parcours d’un produit cosmétique, de sa conception à son recyclage.

[Tribune] Oui, le prédictif est un levier de transformation de notre économie © D.R.

Oui, le prédictif est un levier de transformation de notre économie. Ce n’est pas un gadget de plus poussé par les analystes afin que les consultants aient de nouvelles idées pour vous vendre des missions. Le prédictif n’est pas non plus une mode vouée à disparaître avec les feuilles mortes au printemps. En effet, il repose sur une deux bouleversements fondamentaux dans le paysage de l’Internet : la baisse vertigineuse des coûts de processing dans le cloud d’une part, et d’autre part la profusion des API, ces méthodes standardisées qui ouvrent l’accès aux données d’un service, et de l’open data. Ce double mouvement a ouvert la voie du Big Data, et par voie de conséquence à l’âge d’or de l’intelligence artificielle : on a déterré des algorithmes, de machine learning pour les statistiques auto-apprenantes ou de deep learning pour les réseaux de neurones, vieux d’une vingtaine d’années pour imaginer des applications prédictives qui révolutionnent déjà le quotidien de l'industrie mondiale.

Donc oui, le prédictif est un levier de transformation, et même de transformations au pluriel de notre économie : de transformation digitale bien sûr, mais encore et surtout de transformation durable des modèles de production et de négoce. La preuve en balayant les apports existants du prédictif à une chaîne de valeur classique. Mettons dans les cosmétiques si vous souhaitez mentalement suivre la vie de notre produit virtuel depuis sa conception.

Anticipation des résultats des tests

Dans la R&D tout d’abord. Dès la formulation du produit conçue, le prédictif anticipe les résultats des tests microbiologiques, des tests d’écotoxicité, ainsi que les délais prévisionnels d’obtention des validations réglementaires pour accéder au marché. Ainsi, les ingénieurs de conception, les chimistes, les pharmaciens, le marketing, se concentrent sur ce qu’ils savent faire le mieux.

Fournisseurs notés en continu

Dans le sourcing ensuite. Les fournisseurs sont notés en continu par des algorithmes prédictifs sur différents aspects : financiers (quels prix seront-ils capables de coter, à partir de leur historique de sensibilité aux variations des prix des commodités, par exemple le fournisseur de packaging vs le prix du pétrole), qualité (taux de défectuosité, retards de livraison), sociaux (risques de conflits sociaux), sociétaux (risques de non-respect des Droits de l’Homme dans sa chaîne d’approvisionnement ou d’être mêlé à des achats en provenance de zones de conflits, par exemple pour les minéraux). Ainsi, les acheteurs et les chefs de produits renouent intelligemment le dialogue avec leurs fournisseurs, pour éventuellement les accompagner sur des axes de progrès expliqués.

Maintenance prédictive

Dans la production, deux exemples. D’abord, les usines utilisent le prédictif pour anticiper les consommations d’énergie à venir et planifier les tâches les plus énergivores - et qui ne sont pas des goulets d'étranglement – pour les périodes où l’énergie est la moins chère, contractuellement, ou la plus abondante. Ensuite, la maintenance est réalisée de manière préventive : c’est-à-dire que l’on n’attend plus la panne d’un équipement pour intervenir. Cela a l’air évident, mais aujourd’hui, les machines qui souffrent d’arrêts non programmés et qui attendent leurs réparateurs sont la principale source de retards industriels, devant les retards de livraison, les ruptures de stocks de pièces détachées et loin devant les conflits sociaux.

Chaotic storage

Dans les centres logistiques, les robots préparateurs de commandes étaient déjà là, mais l’analyse prédictive laisse d’autant plus les robots organiser les entrepôts à leur guise qu’ils réinventent l’espace de stockage. La logique des robots est en effet différente de celle des humains : les robots se passeront du rayonnage d’ateliers et du plan des allées au chaotic storage, c’est-à-dire qu’ils rangeront les stocks en fonction des prévisions d’entrée et de sortie de marchandise du moment.

Optimisation des forces de vente

Dans la distribution, les algorithmes de machine learning prédisent, outre les flux de clients en boutiques, précisément les absences inopinées des salariés pour optimiser les plannings de répartition des forces de vente sur un territoire, ce qui minimise les temps d’attente des clients en point de vente, et augmente mécaniquement les ventes.

Computer vision pour trier les déchets

Dans les déchets enfin, le prédictif s’appuyant sur la computer vision permet aux machines de détecter/qualifier les types de déchets. Ainsi, en maximisant le recyclage, on contourne l’incapacité citoyenne à trier correctement ses déchets, et surtout l’on active par le digital la transition vers les modèles circulaires.

Donc, oui, le prédictif dans l’industrie, c’est concret, et même si cela secoue nos habitudes, cela nous aide à décider et à agir, ça nous augmente dans nos capacités, dans nos facultés, dans notre productivité, ça accélère la transformation digitale car ça génère un retour sur investissement financier tellement facile à calculer que les projets s’enclenchent avec célérité, et ça impulse la transition vers de nouveaux modèles socio-économiques, plus écosystémiques, plus inclusifs de leurs chaînes de valeur, de renouveau et de développement de nos entreprises.

Par Jeremy Fain, président de Verteego

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