Les avantages commerciaux de l’utilisation de l’IA pour protéger vos actifs

En tirant parti de l’intelligence artificielle (IA) pour extraire des informations de ces actifs physiques, les entreprises peuvent acquérir une compréhension plus approfondie de leurs opérations. L’IA fait également de la protection des actifs une fonction stratégique qui peut contribuer à prolonger la durée de vie des équipements, à réduire le gaspillage et à éliminer les possibilités de fraude. 

En outre, l’IA permet aux entreprises de détecter les signaux importants dans le bruit constant des données en les analysant à grande échelle sans intervention humaine. L’IA informe les entreprises sur la sécurité de leurs actifs dans l’ensemble de leur écosystème, plutôt que d’examiner chaque actif de manière isolée. En fournissant cette vision holistique, l’IA contribue à : 

• Une meilleure réponse aux anomalies
• Une meilleure prise de décision
• De meilleurs résultats commerciaux

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’IA utilise l’informatique pour reproduire la résolution de problèmes et la prise de décision de l’homme. La solution y parvient en tirant des enseignements des résultats du monde réel de manière autonome. Cela améliore le système pour qu’il puisse être plus précis pour :

• Prédire les menaces
• Anticiper les situations qui entraînent généralement des problèmes
• Repérer les opportunités d’économie d’argent

Au fil du temps, ce modèle devient plus précis. Ce processus est similaire à la manière dont les gens utilisent les expériences de la vie pour construire leur jugement et leur intuition.

Un système d’IA peut repérer des modèles et des anomalies dans un flux de données en évolution rapide, ce que les humains ne peuvent pas faire. Par exemple, un outil d’IA peut analyser les images d’une foule et, en temps réel, repérer une personne dont le comportement peut constituer une menace pour la sécurité.

Comment les entreprises exploitent-elles l’IA aujourd’hui ?

Selon les prévisions d’International Data Corp (IDC), les dépenses mondiales en IA devraient doubler d’ici 2024 pour atteindre 110 milliards de dollars. Les entreprises qui mettent en place des rapports d’IA en récoltent les fruits en termes d’augmentation des revenus, de réduction des dépenses et d’augmentation de la rentabilité.

En moyenne, les entreprises qui utilisent l’IA pour l’aide à la décision et l’optimisation des activités multiplient par deux les performances de leurs homologues en termes de mesures financières, dont 6,3% de gains de revenus directs, selon une étude d’IBM.

L’adoption de l’IA est la plus avancée dans les secteurs de la technologie et des télécommunications, ce qui signifie que la plupart des industries ont un important potentiel sous-exploité. Pour aller de l’avant avec l’IA, il faut avoir accès à des données – telles que celles produites par les appareils connectés de l’Internet des Objets – et posséder une expertise en modélisation.

Cas d’utilisation de l’IA : industrie

Actuellement, les principales applications de l’IA dans l’industrie manufacturière sont la conception de produits, la prévision de la demande et la robotique intelligente. Mais les fabricants ont également la possibilité de protéger plus efficacement leurs actifs grâce à l’IA, tout en augmentant leurs bénéfices et en améliorant la qualité.

Par exemple, les solutions d’IA peuvent récupérer l’historique des relevés des capteurs sur les chaînes de montage, les analyser et prédire le moment où les pièces tomberont en panne. Il peut s’agir d’informations sur la température, les vibrations ou la détection des fuites. Ces informations permettent aux gestionnaires d’actifs d’agir de manière préventive et d’éviter les pannes, les interruptions d’urgence et l’usure excessive. Cela permet de protéger la valeur des biens d’équipement coûteux et de maintenir le bon fonctionnement de la production. Une étude du gouvernement américain a révélé que la maintenance prédictive pouvait réduire les coûts de plus de 40 % par rapport à un programme de maintenance réactive et avoir un retour sur investissement décuplé.

Cas d’utilisation de l’IA : la logistique

Dans le secteur de la logistique, les opérateurs peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour prendre de meilleures décisions en temps réel, réduire les coûts marginaux et réaliser des économies. Les conteneurs connectés constituent une application populaire de l’IA. Il s’agit de conteneurs de marchandises équipés de dispositifs et de capteurs en réseau. Ceux-ci recueillent et partagent des informations telles que l’emplacement des conteneurs, leur température interne, les heures de voyage et d’arrivée prévues, et la sécurité de leurs portes.

Les propriétaires et les expéditeurs peuvent savoir à distance, et presque en temps réel, où se trouvent les conteneurs et s’ils subissent un événement inattendu. Un conteneur qui se déplace en dehors de son emplacement prévu ou dont les portes s’ouvrent à une heure inhabituelle déclenche une notification. Si un conteneur réfrigéré ne maintient pas sa température, les équipes peuvent agir rapidement pour éviter la détérioration des produits.

Les informations provenant des conteneurs connectés constituent un élément stratégique des chaînes d’approvisionnement intelligentes. Les opérateurs qui ont une visibilité sur leurs processus porte-à-porte peuvent rapidement utiliser cette intelligence pour devenir plus efficaces. Par exemple, ils peuvent prédire combien de temps les marchandises resteront au port et ainsi réduire le nombre de manipulations. L’analyse des données agrégées provenant des conteneurs intelligents peut, à terme, contribuer à réduire les coûts et les délais d’expédition.

Cas d’utilisation de l’IA : retail

Selon les prévisions d’IDC, le commerce de détail est l’un des secteurs verticaux qui devrait dépenser le plus en IA. Dans le domaine du commerce électronique, les principales utilisations sont les chatbots et les moteurs de recommandation. Mais l’adoption dans le commerce de détail physique en est encore à ses débuts.

Malgré le déclin des détaillants physiques, 86 % des ventes au détail aux États-Unis se font encore dans des magasins physiques, selon les données du recensement américain de 2021. L’IA peut aider ces détaillants avec des applications telles que la personnalisation de l’expérience client, la tarification dynamique et l’optimisation des stocks.