«S’il y a un potentiel de collecte de données dans une organisation, il y a un potentiel pour de l’intelligence artificielle», affirme Loubna Benabbou, professeure au département des sciences de la gestion de l’Université du Québec à Rimouski (UQAR), et titulaire de la Chaire de recherche en intelligence artificielle pour des chaînes d’approvisionnement numériques, résilientes, agiles et durables. (Photo: 123RF)
Contrairement à ce que l’on pourrait croire, l’intelligence artificielle (IA) est à la portée de toutes les entreprises manufacturières, pas seulement les grandes, affirme une spécialiste dans ce domaine.
«Au milieu des années 2000, je vous aurais dit que l’IA était davantage pour les grandes entreprises. Or, ce n’est plus le cas actuellement», dit en entrevue Loubna Benabbou, en marge de son allocution prononcée lors de la 6e édition du salon Connexion sur la transformation numérique, organisé le 17 mai par les Événements Les Affaires.
Loubna Benabbou est professeure au département des sciences de la gestion de l’Université du Québec à Rimouski (UQAR) et titulaire de la Chaire de recherche en intelligence artificielle pour des chaînes d’approvisionnement numériques, résilientes, agiles et durables.
Pour l’essentiel, l’IA est l’ensemble des théories mises en œuvre afin de construire des machines qui peuvent simuler l’intelligence humaine, et ce, dans la plupart des activités économiques.
Production et stockage de données
Aux yeux de Loubna Benabbou, c’est l’accélération de la production et du stockage de données de toutes sortes dans les entreprises (récoltées à partir de capteurs) qui a démocratisé l’utilisation de l’IA dans le secteur manufacturier.
«S’il y a un potentiel de collecte de données dans une organisation, il y a un potentiel pour de l’intelligence artificielle», insiste-t-elle.
Dans une chaîne d’approvisionnement, une solution en IA permet d’accroître son efficacité et sa résilience.
Par exemple, l’IA peut aider à gérer plus efficacement les niveaux de stocks d’une entreprise ou à choisir de manière plus optimale des fournisseurs en fonction de leur localisation géographique.
L’utilisation de l’IA dans les entreprises peut aussi représenter des défis importants, à commencer par la compétence à l’interne pour gérer ces projets, fait remarquer la spécialiste de l’UQAR.
«Si on n’a pas de ressources à l’interne, on ne pourra pas tirer profit de l’IA», insiste Loubna Benabbou.
Selon elle, si une entreprise implante de l’IA dans ses processus sans compétence à l’interne, c’est comme si elle implantait un progiciel de gestion intégrée (un ERP, comme on dit dans l’industrie), mais sans que personne ne sache l’utiliser.
