Selon une enquête de la société de ressources humaines ManpowerGroup menée en octobre 2023, environ 75 % des employeurs signalent des pénuries de main-d'œuvre, révélant un défi généralisé de manque de talents dans l'industrie. Par ailleurs, dans le contexte mondial de neutralité carbone, de nombreuses grandes entreprises accordent désormais une attention accrue aux rapports d'empreinte carbone de leur chaîne d'approvisionnement. La pénurie de main-d'œuvre et les besoins en gestion de l'énergie poussent le secteur à rechercher activement des solutions intelligentes. Alors que l'intelligence artificielle (IA) est désormais un sujet incontournable, l'adoption de dispositifs matériels intégrant des modèles et algorithmes d'IA permettra aux entreprises de surmonter ces difficultés.
Yu-Che Tsai, PDG de DSI, explique que la pénurie de main-d'œuvre, combinée à l'augmentation des volumes de données et des exigences technologiques, est à l'origine de la nécessité incontournable de l'automatisation. Prenons l'exemple des usines : les techniciens qui travaillent depuis des décennies ne trouvent pas de relève, alors que la densité de production et les capacités techniques des usines continuent d'augmenter, rendant nécessaire l'adoption de solutions automatisées pour soutenir les opérations. Par ailleurs, avec l'importance croissante accordée aux émissions de carbone au niveau international et gouvernemental, la génération de rapports de bilan carbone et la mise en place d'un système de gestion de l'énergie efficace sont devenues une priorité urgente. Les dispositifs intelligents dotés de capacités de collecte et de traitement de données aideront les entreprises à obtenir des données de consommation électrique et à optimiser la gestion de l'énergie grâce à des fonctions automatisées telles que la tarification horaire.
Ces deux besoins essentiels révèlent une forte demande du secteur pour les applications d'IA intelligente. Avec l'essor des modèles d'IA, trouver le modèle adapté et garantir son bon fonctionnement sur le matériel est la clé pour créer des solutions automatisées. Cependant, la plupart des entreprises optent actuellement pour des modèles d'IA existants de grands acteurs comme Google, ou investissent des sommes considérables pour entraîner des modèles sur mesure répondant à leurs propres besoins, ce qui conduit soit à des applications d'IA limitées par les modèles des grands acteurs incapables de répondre précisément aux points de friction, soit à des investissements trop élevés pour l'entraînement de nouveaux modèles, dissuadant les entreprises.
Selon Yu-Che Tsai, simplifier le processus d'entraînement des modèles d'IA et réduire les coûts d'adoption sont essentiels pour permettre un déploiement massif des applications d'IA et générer un impact réellement perceptible. C'est pourquoi DSI met à profit son avantage unique en tant qu'« entreprise logicielle dotée de capacités de développement matériel » pour proposer, en réponse à ces deux besoins essentiels, une caméra de reconnaissance par calcul en périphérie (edge computing) basée sur l'IA permettant d'améliorer l'efficacité opérationnelle des entreprises, ainsi qu'une passerelle de bilan énergétique capable de mesurer, collecter et enregistrer en temps réel les données de consommation électrique. Grâce à son expertise en intégration matériel-logiciel, DSI aide les entreprises à exploiter facilement l'IA pour relever leurs défis opérationnels.
Yu-Kai Kuan (image 2), directeur technique de DSI, explique qu'en matière d'applications de reconnaissance par IA, de nombreux modèles de reconnaissance IA ne peuvent identifier qu'un seul type d'objet (comme la reconnaissance de plaques d'immatriculation), alors que la caméra de reconnaissance par calcul en périphérie de DSI intègre plusieurs modèles de reconnaissance d'applications d'IA, permettant aux utilisateurs de choisir librement selon leurs besoins et d'obtenir une fonction de reconnaissance IA véritablement adaptée. En outre, DSI propose également des services de modèles d'IA personnalisés : une fois le modèle entraîné, il est déployé sur le matériel existant de DSI, permettant ainsi de développer rapidement des produits d'IA dotés des fonctions requises.
Les domaines d'application de l'IA sont extrêmement variés. Yu-Che Tsai cite l'exemple d'une entreprise du secteur de la distribution qui souhaitait adopter une solution d'IA pour obtenir davantage d'informations sur le comportement des clients. Au-delà de l'automatisation des processus opérationnels et de la gestion de l'énergie, une fois les coûts d'entraînement des modèles d'IA réduits, on s'attend à ce que les applications d'IA s'implantent plus rapidement dans divers domaines d'application, déclenchant ainsi une véritable révolution intelligente.
Source de l'actualité : Magazine New Communications Components
