Déployer une solution de vision par ordinateur industrielle avec peu de données annotées est aujourd’hui possible. La condition est d’adopter une approche réellement adaptée aux contraintes de production.

Les termes chatbot, assistant IA et agent IA sont souvent utilisés de manière interchangeable. Dans les démonstrations ou les discours marketing, tout semble capable de “répondre”, “agir” ou “automatiser”. En entreprise, cette confusion est loin d’être anodine. Elle conduit régulièrement à des choix d’outils inadaptés, des attentes irréalistes, ou des projets IA qui déçoivent malgré une technologie fonctionnelle.

La démocratisation des agents IA via des plateformes facilitant leur mise en place marque une rupture comparable à l’apparition des macros Excel ou des scripts développés en interne par les équipes métiers pour automatiser certaines tâches. Mais la comparaison s’arrête rapidement.

Au-delà des scores de confiance : une approche orientée risque, explicabilité et qualité industrielle. Une IA industrielle fiable n’est pas celle qui a toujours raison, mais celle qui sait quand elle peut se tromper. Dans un premier article, nous avons montré pourquoi le score de confiance des modèles de vision par ordinateur est souvent mal interprété, et pourquoi il peut devenir un faux sentiment de sécurité en environnement industriel.

Une IA dangereuse n’est pas celle qui se trompe parfois. C’est celle qui se trompe avec certitude. La vision par ordinateur s’impose aujourd’hui dans tous les secteurs industriels : inspection qualité, tri automatisé, métrologie, traçabilité, contrôle d’aspect, maintenance visuelle…

Le comptage est un besoin transversal dans l’industrie : compter des pièces sur une ligne de production, des objets dans un entrepôt ou sur plan de travail, des véhicules sur un site logistique ou encore des personnes dans des zones réglementées. Pendant longtemps, ces tâches ont reposé sur des capteurs simples, ou…

L’IA frugale consiste à concevoir des systèmes d’intelligence artificielle performants mais économes : en données, en énergie et en ressources de calcul. Elle s’inspire de la notion de frugal innovation (ou « jugaad » en Inde) : une innovation qui tire partie de contraintes pour concevoir quelque chose de simple, efficace, adapté au contexte local. En d’autres mots : Moins de puissance brute, plus de pertinence d’usage.