« APPLICATION DE L’IA DANS L’INDUSTRIE – DE FLORENCE À L A ROMANDIE »
Photographie de Dimitri Känel
Stefano et Francesco Carrino, professeurs respectivement à la HE-Arc de Neuchâtel et à la HES- SO Valais-Wallis, sont des experts dans l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur industriel. Spécialisés en interaction homme-machine et en apprentissage automatique, leur travail vise à révolutionner les processus industriels tout en plaçant l’humain au centre de cette transformation.
Un parcours jumeau, des contributions distinctes
Originaires de Florence, Stefano et Francesco Carrino ont débuté leur carrière académique en Italie avec un master en électronique avant de se spécialiser en Suisse. Stefano a orienté sa thèse de doctorat dans le domaine de la reconnaissance gestuelle par des capteurs, tandis que Francesco a exploré l’électromyographie et l’électroencéphalogramme pour analyser l’activité musculaire et du cerveau. Leur intérêt commun pour l’IA et son potentiel dans l’industrie les a conduits à occuper des postes clés dans des institutions suisses renommées.
Les révolutions technologiques de l’IA
Leur expérience s’étend sur les périodes cruciales de l’IA, marquées par le retour en force des réseaux de neurones et le deep learning (l’apprentissage profond) au début des années 2010. Selon Stefano, « l’explosion de l’IA a révolutionné en premier la reconnaissance d’images grâce aux nouvelles architectures des réseaux neuronaux ». Francesco souligne que les avancées des grands modèles de langage comme ChatGPT ont un potentiel énorme pour l’industrie, bien que leur application soit encore émergente.
Projets concrets et innovation industrielle
Parmi leurs nombreux projets, Onboarding with Actionable Knowledge se distingue. Ce projet vise à capturer et modéliser les compétences des opérateurs expérimentés pour former de nouveaux employés via des conversations avec l’IA, facilitant ainsi la formation et la transmission du savoir-faire.
« Notre objectif est de rendre la connaissance accumulée accessible et utile pour ne pas perdre les compétences régionales, notamment dans la fabrication de haute précision », explique Francesco.
Une autre innovation mentionnée par les frères est l’approche RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui combine la génération de texte par IA avec des données spécialisées récupérées localement au sein de l’entreprise. Cela permet de fournir des réponses précises et contextuelles, cruciales pour des applications industrielles nécessitant une information à jour et fiable.
Des concepts clés: Human in the Loop et Active Learning
Les Carrino mettent en avant deux concepts clés dans leurs recherches : Human in the Loop (HITL) et Active Learning. Francesco explique : « Dans la maintenance prédictive, la machine prévoit un défaut, mais l’humain valide cette prédiction. Cette interaction continue améliore les algorithmes. » Human in the Loop (HITL) repose sur l’idée que, malgré les capacités avancées de l’IA, l’intervention humaine reste indispensable pour superviser, valider et améliorer les prédictions des machines. Par exemple, dans un contexte de maintenance prédictive, une IA peut identifier une anomalie potentielle dans une machine, mais c’est l’opérateur humain qui évalue cette prédiction et prend la décision finale. Cette validation humaine permet de corriger les éventuelles erreurs de l’algorithme et d’incorporer des nuances que l’IA pourrait manquer.
L’Active Learning complète cette approche en rendant le processus d’apprentissage de l’IA plus efficace. Au lieu de fournir à l’IA une quantité massive de données, l’algorithme demande activement des annotations sur les exemples les plus ambigus ou incertains. Cela permet à l’humain de fournir des retours spécifiques là où l’IA en a le plus besoin, optimisant ainsi l’effort de labellisation et accélérant le perfectionnement de l’algorithme.
En intégrant HITL et Active Learning, les systèmes d’IA apprennent de manière autonome tout en bénéficiant de l’expertise humaine pour devenir plus robustes et adaptés aux exigences spécifiques de l’industrie. « Cette interaction continue entre l’humain et la machine permet d’atteindre un niveau de précision et de flexibilité que l’IA seule ne pourrait pas obtenir », conclut Stefano.
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