Usine connectée : la 4e révolution industrielle sera aussi humaine

17-09-2019 usbeketrica.com 13 min #161784

Objets connectés, intelligence artificielle et robotique collaborative forment les identifiants de l'industrie du futur ou « 4.0 ». Encore balbutiante, cette révolution par les nouvelles technologies est appelée à bouleverser les processus de production et les chaînes de valeur. Quelle place laissera-t-elle à l'intervention humaine ? Cette interrogation explique pour partie les réticences du secteur industriel français à endosser ce nouveau paradigme.

Adapter les cadences à la production et la production aux cadences. L'axiome a guidé les  quatre révolutions industrielles conduites au cours des derniers siècles. Il y eut la première, en 1765, avec l'irruption de la production mécanique, l'essor de la machine à vapeur et la conversion des manufactures et ateliers en usines. Vint la deuxième, cent ans plus tard, signant l'instauration de la production de masse avec le développement de l'énergie électrique et pétrolière. Se précipita la troisième, à la fin des Trente Glorieuses, scellant le règne de l'automatisation grâce au concours de l'électronique et de l'informatique.

Une quatrième prend aujourd'hui racine sur un vivier de technologies nouvelles dont les déclinaisons fleurent bon la science-fiction et la novlangue. Cloud, Big Data, outils et outillages connectés, cobotique (interaction entre robot et facteur humain), impression 3D et autre intelligence artificielle (IA) constituent les socles de cette industrie de demain, aux contours encore balbutiants, nommée selon les cas « industrie du futur » ou « industrie 4.0 ». Qu'implique son avènement ? Bientôt, la fin de ces  Temps Modernes incarnés par Chaplin sur sa chaîne de montage.

Les temps modernes - Charlie Chaplin

Le paradigme de la fabrication massive est d'ores et déjà remis en question au profit d'une production de plus en plus personnalisée et adaptée à la demande. Comme le souligne Demba Diallo, consultant du cabinet  Innhotep Ventures dédié à l'innovation, « l'industrie du futur est, d'une part, un processus de production adossé aux nouvelles technologies mais elle se définit, d'autre part, par un ensemble de services intégrés qui permettent d'ajouter de la valeur à un objet produit. La valeur d'un avion tient maintenant à son électronique embarquée. Tel sera également le cas pour la voiture, qui sera davantage qu'un véhicule ». La connectique induit, en aval du processus de production, une interaction avec le client théorisée par le ponte de la Silicon Valley Eric Ries, à travers le concept de  lean startup, autrement-dit le développement d'un produit à partir du retour régulier de son utilisateur. En amont, c'est toute une grammaire de production qui s'annonce bouleversée par l'intervention de machines susceptibles, à bien des niveaux, de réinterroger celle de l'opérateur humain.

« La valeur d'un avion tient maintenant à son électronique embarquée. Tel sera également le cas pour la voiture, qui sera davantage qu'un véhicule »

Le passage d'une production de masse standardisée, forgée dans l'automatisation d'une autre époque, au nouveau modèle porté par l'industrie 4.0 expliquerait-il la trop lente conversion des industriels français à cette dernière ? Cette évolution n'est certes pas pour rien dans le retard paradoxal pris par ce secteur, par rapport à d'autres, quant à l'intégration des nouvelles technologies et en particulier l'IA. Le rapport du Pôle interministériel de prospective et d'anticipation des mutations économiques (Pipame), commandé par le ministère de l'Economie et des Finances et rendu public le 19 février dernier, souligne ce décalage. « Certains secteurs sont particulièrement porteurs, comme la santé (médecine préventive, aide au diagnostic et au soin) où le niveau de performance de l'IA dépasse les 98% dans la détection de certaines pathologies comme l'arythmie cardiaque. Les transports constituent également un créneau d'avenir. », notent ses auteurs. Les mêmes estiment que l'équation s'annonce plus difficile dans l'industrie, ne serait-ce qu'en raison « du potentiel très variable selon le type d'entreprise ».

La continuité dans l'anticipation

« L'industrie est un secteur ancien et il s'est digitalisé tardivement », constate Demba Diallo, lui-même corédacteur du rapport Pipame. « L'émergence de la robotisation, durant les Trente Glorieuses, l'a fait évoluer, puis des logiciels de contrôle sont apparus pour monitorer la production. » L'industrie n'en reste pas moins, selon l'expert, « un milieu de physique avec une activité déterministe régie par un système de contraintes, ce qui explique son conservatisme ». Le passage d'un modèle déterministe à un modèle probabiliste constitue l'une des clés de la révolution en cours. Il se décline lui-même dans l'évolution d'une IA « symbolique », c'est-à-dire un moteur classique de programmation, vers une IA connexionniste, incarnée par l'apprentissage-machine, au potentiel décuplé grâce à sa capacité de calculs et à l'accumulation de données.

Outil de production, la machine apprenante constitue tout autant une force d'anticipation et d'ajustement. « Elle peut mesurer et modifier dans un délai rapide les niveaux de tolérance dans un processus de fabrication comme une compression de tôles. », explique  Arthur Veisseire, data scientist rattaché au Digital Engeneering Manufacturing Services (DEMS) de  Capgemini. « De même, dans le domaine de la maintenance prédictive, elle sait calculer l'échéance de la panne d'une machine-outil, ou d'un train qu'il faudrait normalement maintenir tous les 20 000 kilomètres. » Cette faculté d'adaptation décuplée par le niveau et la circulation d'informations garantit à la production une continuité nouvelle. « Une erreur repérée en début de processus ne va pas interrompre celui-ci, car l'outil connecté permettra justement de la traiter immédiatement, au lieu d'attendre un correctif qui pourrait intervenir quelques heures après », précise Thomas Bachellerie, porteur d'offre Digital Manufacturing au sein du DEMS de Capgemini. Gain de temps, d'efficacité et de continuité, l'industrie du futur y conjugue celui de la commodité avec la montée en puissance de la robotique, elle aussi connectée.

Le robot sur les chemins transverses

Loin de se limiter à ce bras articulé qui, en son temps, avait déjà supplanté Chaplin dans sa frénésie de serrage de vis, « la robotique recouvre aujourd'hui des applications et des technologies très différentes », observe Fabrice Robert, responsable de l'offre Robotics As A Service de Capgemini et « product owner » de la plateforme Try Teach Robot Yourself, outil facilitateur d'intégration de la robotique à l'industrie. « Nous pouvons distinguer la robotique industrielle classique, très spécialisée et optimisée pour des tâches précises telles que l'assemblage ou le soudage, de la robotique de service professionnelle, plus adaptative et au contact des humains. La maturité des technologies permet d'utiliser une nouvelle robotique plus connectée et accessible dans des environnements jusqu'alors peu ou non robotisé.» C'est sous l'impulsion de cette dernière que se déploie un nouveau potentiel avec des tâches aussi diverses que le nettoyage, le transport logistique mais aussi des travaux d'inspection. « Auparavant, le robot devait suivre un chemin filaire. Aujourd'hui, il peut en changer et intervenir là où on ne l'attendait pas », poursuit Fabrice Robert, citant en exemple des tests de qualité effectués sur des produits finis, autrefois inenvisageables sans robot. Une interaction inédite se noue entre l'homme et la machine, qui donne désormais son nom à une nouvelle spécialité : la cobotique. Or, de cette rupture surgie des robots, et plus largement de l'ensemble des vecteurs de l'industrie 4.0, l'humain doit-il craindre pour sa place et même sa survie dans l'entreprise de demain ? Et cette crainte justifie-t-elle les difficultés d'industriels hexagonaux à sauter le pas ?

« Le frein intrinsèque majeur reste celui du retour sur investissement », insiste Richard Béarée, directeur du mastère  ColRobot, le premier en son genre créé en 2016. « La capacité est là, mais veut-on franchir le pas ? Les entreprises qui l'on osé communiquent encore peu sur le retour d'expérience. » Le data scientist Arthur Veisseire pointe à son tour ce manque d'information, à l'appui de ses échanges avec ses clients. « Dans le domaine industriel, l'informatique n'est pas le cœur de métier contrairement au secteur bancaire. Les clients nous sollicitent souvent pour savoir quoi faire et ne savent pas toujours quelle valeur ajoutée sera apportée. » D'où le nécessaire recours à des POC (proofs of concept), consistant à extraire une faible volumétrie de l'activité du client à titre de test. Plus nuancé, Thomas Bachellerie estime que « les clients ont une idée de leur problématique industrielle et connaissent les notions de ces technologies du futur. Il leur manque, en revanche, une idée plus précise de l'ajustement entre ces technologies et leur problématique. Il faut alors réaliser la substantifique synthèse entre les différents processus qui concourent à l'industrie 4.0 ». Moins que les technologies en tant que telles, c'est davantage la perspective de leur incorporation dans l'entreprise qui nourrit les réticences, et le changement d'échelle qu'elle implique. La perspective devrait-elle pour autant raviver le spectre de l'apprenti-sorcier, dépassé par ses propres pouvoirs ?

L'humanité de pointe

« Où est la bonne complémentarité homme/machine pour ne pas rompre la productivité, sachant que l'innovation doit faire sens ? » Tout le défi se résume à la question formulée par Richard Béarée. La réponse oblige à déconstruire des préjugés tenaces entourant les dispositifs de l'industrie 4.0. Au premier chef, celui d'un outillage destructeur d'emplois. « En ingénierie, on travaillait autrefois sur papier. L'informatisation n'a pas éliminé les ingénieurs », ironise Thomas Bachellerie. « La robotique intègre l'IA pour que justement, le robot s'adapte au comportement humain », fait valoir Richard Béarée. « C'est l'assemblage qui crée des solutions. ». L'hypothèse d'une déqualification de fonctions jusque là dévolues à des humains par la machine n''apparaît pas non plus recevable. Au contraire, l'interaction homme/machine permettrait de restaurer des compétences parfois détournées par d'autres tâches. « Un opérateur de l'industrie électrique devait auparavant appuyer 800 fois sur un bouton alors qu'il était censé réparer les pannes. Déléguer cette tâche à un robot qui le remplace sur cette activité répétitive et pénible ne représente pas un frein, mais un vrai soulagement pour les opérateurs », argumente Fabrice Robert.

« Où est la bonne complémentarité homme/machine pour ne pas rompre la productivité, sachant que l'innovation doit faire sens ? »

La cohabitation homme/machine, reposant sur le modèle probabiliste, n'ira évidemment pas sans crispation, en particulier dans le domaine de la sécurité. « Si je dis qu'il y a 0,1 % de risque qu'une voiture autonome se trompe, ça fait peur, quand le risque serait autrement plus important avec un conducteur humain », étaye Arthur Veisseire. « On veut un humain car on ne peut pas tenir la machine pour responsable. » La gouvernance de l'IA obligerait-elle à cet égard à inventer une nouvelle figure juridique ? Elle souligne, dans l'immédiat, l'importance de la responsabilité humaine dans le processus de production et le niveau de qualification qu'elle requiert. « Dans ce contexte, il reste à l'humain la partie la plus difficile à réaliser », précise Thomas Bachellerie. A savoir, exécuter toutes les tâches de précision dans un environnement non-maîtrisé et à faible tolérance aux erreurs, calibrer les machines pour qu'elles produisent au mieux, labelliser quantités de données nourrissant leur apprentissage et surtout, prendre la bonne décision à l'appui des recommandations d'algorithmes. Loin de perdre du pouvoir, l'opérateur en acquiert justement à proportion des nouvelles exigences imparties à sa fonction : autonomie accrue, connaissance et maîtrise approfondies des technologies mises à sa disposition et, ainsi, responsabilité relevée dans la direction de ses activités.

Pourvoyeuse de nouvelles compétences et donc de nouveaux métiers - data analyst, data scientist, ingénieurs et opérateurs formés aux IA - l'industrie 4.0 devra, à coup sûr, sa pleine expansion à l'accès aux commandes de la génération Z, dont les nouvelles technologies ont accompagné la courbe de croissance. Quitte à illustrer une fois de plus la formule chère à Lavoisier : « Rien ne se perd, rien se crée, tout se transforme. »

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