Intelligence artificielle - Un monde qui dépasse notre imagination

Quelles sont les différences entre les systèmes informatiques classiques et les systèmes modernes d'IA ?

Les systèmes informatiques classiques sont basés sur des règles et sont donc statiques. Cela signifie que nous définissons les fonctions et les arbres de décision que les machines implémentent. Mais les clients en veulent plus. Les différentes structures de commande issues des canaux de vente, par exemple l'approvisionnement en parallèle des magasins et du commerce en ligne, doivent fonctionner de manière flexible, parallèle et individuelle. Dans un premier temps, il s'agit d'algorithmes qui contribuent à l'optimisation. Chez notre client Desigual, nous utilisons ces algorithmes et ajustons à plusieurs reprises le traitement des commandes pour rendre la préparation des commandes plus efficace. Néanmoins, les logiques actuellement représentées dans les technologies de l'information nous restreignent trop. Chez SSI SCHÄFER, nous pensons de manière progressive : AI est notre mot à la mode. Les processus internes doivent pouvoir s'adapter de manière indépendante et dynamique à l'évolution des besoins du client.

Le système informatique impartial examine les modèles types, par exemple dans les comportements liés au passage de commande, qui restent cachés aux personnes qui pensent de manière causale. Ce changement de paradigme permet de rendre les processus plus dynamiques et situationnels. Un avantage : les commandes prévisibles des clients sont préparées avant la réception de la commande et les livraisons sont donc encore plus rapides lorsque la commande est reçue. Les connaissances existantes sur les données des clients doivent être utilisées de manière optimale.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? Qu'est-ce que l'intelligence ? Et à partir de quand un système devient-il un système d'IA?

L'IA est la tentative d'enseigner à un système informatique une certaine intelligence. Même les experts ne s'entendent pas sur une définition précise du terme "intelligence". Le réseau neuronal en est un exemple. En d'autres termes, la simulation des structures cognitives par le système IT pour déterminer une relation fonctionnelle généralement inconnue entre les données d'entrée et les résultats. Les systèmes analysent les connexions possibles et utilisent donc les données disponibles d'une manière impartiale, ce qui est impossible pour  l'homme. Bref, les gens pensent trop aux problèmes spécifiques, tandis que les machines trouvent des connexions et nous donnent des réponses à des questions que nous n'avons peut-être pas posées.

Que nous réserve l'avenir ?

Des systèmes d'IA formés en conséquence aident les employés dans l'entrepôt. Sur la base de prévisions intelligentes, ils fournissent des recommandations et augmentent ainsi l'efficacité des processus. La maintenance  préventive, par exemple, permet une évaluation précoce de la durée de vie (restante) des machines : les problèmes sont diagnostiqués en amont, de sorte que la maintenance peut être effectuée en temps utile et de manière proactive grâce à des processus de stockage adaptés, sans limiter sensiblement les performances du système. La maintenance préventive vise à combiner l'intelligence au niveau matériel et logiciel.

Ce terme n'est pas nouveau, mais sa pertinence s'accroît. Pourquoi le sujet s'intensifie-t-il maintenant ?

Dans les années 1990, il y avait encore un manque de données, la puissance de calcul était encore faible et le processus d'apprentissage  prenait beaucoup de temps et ne pouvait donc pas être mis en œuvre pour nos besoins. Le matériel moderne et les performances élevées des puces rendent cela désormais possible. Les big data permettent de fournir aux systèmes des connaissances artificielles et de continuer à apprendre. L'apprentissage profond, l'adaptation hiérarchique des réseaux de neurones pour l'apprentissage machine, est à présent mature. Nous sommes aujourd'hui mieux préparés et plus flexibles. Désormais, nous pouvons aller au-delà de la théorie et intégrer la technologie dans notre travail quotidien. Des développements et des optimisations permanents conditionnent cette intégration et augmentent immanquablement nos possibilités d'IA.

Quelles conséquences cela a-t-il sur les solutions intralogistiques de SSI SCHÄFER ? Quel est le rôle de l'IA dans votre équipe ?

Avec le développement de nos compétences informatiques et logicielles chez SSI SCHÄFER IT Solutions GmbH, nous nous sommes créés de nouvelles opportunités. Nous serons bientôt en mesure d'utiliser des systèmes d'intelligence artificielle dans les projets de nos clients — au moins sur la base de données historiques. À l'avenir, il en résultera moins de programmation et plus de formation sur le système. Augmenter le succès du projet est l'objectif déclaré de ce développement. Néanmoins, il ne faut pas oublier de contrôler ce système  : Jusqu'où allons-nous ? Avec des stratégies de repli, nous devons continuer à nous préparer aux changements imprévisibles chez le client. C'est la seule façon de garantir la fonctionnalité permanente de son entrepôt.

En fin de compte, nous voulons fournir au client une solution de stockage qui n'est techniquement limitée que par le matériel. La flexibilité est l'élément central du support logiciel pour s'adapter aux besoins du client. La communication entre la science/simulation et la réalisation des données, qui continue à transmettre les connaissances du secteur, est un élément clé de la mise en œuvre de l'IA.