Q & R

DÉMYSTIFIER L’INDUSTRIE 4.0 (37 questions)

Q1. Pourquoi on ne parle jamais du lean PVA dans l’évolution des systèmes ?

Le lean est un incontournable pour faire le virage 4.0.

Q2. Est-ce que c’est destiné uniquement aux entreprises de fabrication ?

Le Webinaire s’adresse aux entreprises manufacturières même si l’industrie 4.0 touche le secteur des services et autres, par exemple : la santé et le secteur bancaire.

Q3. Ce webinaire sera-t-il disponible pour les partenaires du ministère ?

Les webinaires seront sauvegardés sur le site du ministère, l’automne prochain.

Q4. Comment gérez-vous le risque avec la cybersécurité : complexité et vulnérabilité ?

Le risque associé avec la cybersécurité sera géré à travers un cadre et un plan d’intervention. Il s’agit de mettre en place des ressources organisationnelles, des politiques des procédures, des processus et des technologies pour évaluer et atténuer le risque.

Q5. Faut-il des compétences particulières pour analyser les données reçues en grande quantité ? Quelles sont les compétences à développer pour préparer la main-d’œuvre au virage 4.0 ? Y a-t-il un défi, une préoccupation à cet effet ? Quels sont les principaux besoins en formation ?

Le niveau de compétences numériques est différent d’une entreprise à une autre et d’un secteur d’activité à un autre. Le développement des compétences numériques constitue un enjeu pour l’entreprise, les intervenants en éducation et le gouvernement parce que les technologies évoluent rapidement et le besoin en formation est grandissant. Des formations sur mesure pour les entreprises sont disponibles et des pistes d’action sont en cours d’évaluation pour répondre à ce besoin.

Les besoins en formation sont nombreux. Le gouvernement mettra en place diverses actions pour répondre à ces besoins à travers le développement de nouvelles formations et de nouveaux programmes. 

Q6. À combien peut-on qualifier le pourcentage de nos entreprises québécoises qui ont intégré le 4.0 ?

Il est difficile de répondre à cette question parce que nous ne disposons pas de cette information. Cependant, de nombreuses PME ont déjà commencé à implanter des projets numériques 4.0. Le MESI a effectué une enquête sur la perception du 4.0 chez les entreprises manufacturières du Québec. Le rapport sera diffusé au cours des prochaines semaines.

Q7. Avez-vous des exemples d’éléments à mettre en place qui pourraient ressortir d’un diagnostic 4.0 ?

L’amélioration des processus, l’exploitation des données massives, l’organisation du travail, etc.

Q8. J’ai suivi le webinaire en grande partie pour bénéficier d’une présentation des programmes, sera-t-il possible de se reprendre pour cette section ?

Il y a une tournée des régions qui se fait actuellement pour, entre autres, présenter les programmes. Nous vous invitons à y participer.

Q9. FDE = Fond de développement économique et non diversification.

Le point sur les Fonds de diversification économique présenté sur le PowerPoint fait référence aux trois fonds suivants :

  • Fonds de diversification économique pour les régions du Centre-du-Québec et de la Mauricie
  • Fonds de diversification économique pour le territoire de la MRC des Sources
  • Fonds d’aide à l’économie de Lac-Mégantic.

Q10. Il y a aussi l’initiative Mach-Fab 4.0 pour l’industrie aérospatiale qui est géré par Aéro-Montréal.

Il faut s’informer auprès des sectoriels. L’approche de l’Audit industrie 4.0 est cependant différente de l’initiative Mach-Fab.

Q11. Il serait intéressant de faire le lien entre les différentes étapes d’implantation (diagnostic, plan d’action, projet pilote, etc.) et les aides financières disponibles ou leviers à privilégier.

Une mesure maison est en développement présentement au Ministère relativement à l’industrie 4.0. Cette mesure visera à financer des activités d’Accompagnement pour l’audit 4.0. Des précisions vous seront données lors de la mise en œuvre de la mesure.

Q12. Qu’arrive-t-il avec ceux dont les emplois sont déplacés par l’automatisation ?

L’industrie 4.0 permet à l’entreprise de croître et de créer de nouveaux emplois. L’automatisation est arrivée bien avant l’industrie 4.0 et cela n’a pas nécessairement supprimé des emplois mais a plutôt permis de contribuer à offrir de nouveaux métiers.

Q13. Et la gestion du changement dans tout cela ?

La gestion du changement est au cœur de la gestion des projets TI. Pour prendre le virage 4.0, la gouvernance du numérique au sein de l’entreprise devrait considérer la gestion du changement et mettre en place les bonnes pratiques et les actions nécessaires pour favoriser l’adhésion des employés et offrir l’appui nécessaire pour réussir la transformation numérique.

Q14. Des exemples des industries où seront les visites ?

Une première visite manufacturière aura lieu le 30 mai 2017 chez Groupe Varitron.

Q15. Ici au Québec, quels sont les projets 4.0 typiques faits à ce jour ?

De nombreuses entreprises ont pris le virage 4.0. Ces projets seront exposés lors des visites manufacturières prévues et du projet Vitrine 4.0. Nous vous invitons à consulter le site Web du Ministère pour plus d’information.

Q16. Est-ce que les entreprises pourraient obtenir de l’aide financière (crédits d’impôts, subventions, etc.) pour se doter d’outils, de logiciels et de services de consultants ?

Oui. Vous pouvez contacter le conseiller régional du MESI pour vous aider dans votre démarche. Les coordonnées sont fournies dans la présentation.

Q17. Quels sont les effets de l’industrie 4.0 sur les entreprises en TI ?

Les entreprises en TI jouent un grand rôle dans la transformation numérique des entreprises du Québec. C’est important de développer, de faire connaître et de valoriser l’offre technologique et le savoir-faire TI au Québec afin d’appuyer les entreprises dans leur virage industrie 4.0.

Q18. Quel est le message que vous avez à donner aux entrepreneurs qui voient cela comme très complexe ? Au-delà de la technologie, il faut planifier la priorisation des projets et aligner l’organisation, cela les paralyse parfois.

Le message à donner est qu’il faut commencer et qu’il est urgent d’agir. L’industrie 4.0 est accessible aux PME, mais il faut se doter d’un plan numérique.

Q19. Quel est le bénéfice pour l’humain dans un projet d’industrie 4.0 ?

L’humain est au cœur du projet numérique 4.0. Ses tâches seront plus pointues et spécifiques. Le nombre d’erreur diminue énormément parce qu’il est mieux outillé et mieux formé.

Q20. Depuis 30 ans on parle de Flexible Manufacturing System, de Computer integrated manufacturing, de lights out factory. Qu’y a-t-il de nouveau avec le 4.0 ?

L’industrie 4.0 s’inscrit dans une évolution logique des avancées technologiques apportées par les précédentes révolutions industrielles. Il ne s’agit pas d’une rupture mais plutôt de l’ajout d’une brique technologique pour intégrer les systèmes en place.

Q21. Est-ce qu’il y a une certification industrie 4.0 ?

Actuellement au Québec aucune certification ne porte sur l’industrie 4.0.

Q22. Une entreprise 4.0 est en mesure de réaliser des projets 4.0. Qu’est-ce qui caractérise un projet 4.0 ?

L’amélioration des processus, l’exploitation des données massives, l’organisation du travail, etc.

Q23. Y a-t-il un lien entre l’industrie 4.0 et l’automatisation ?

L’automatisation fait partie de l’industrie 4.0.

Q24. L’internet des objets (IoT) en fait probablement partie ?

Il s’agit de technologies permettant de connecter les systèmes embarqués, les machines et les produits.

Q25. Qu’elle est la première étape pour une entreprise qui veut se catégoriser comme étant 4.0 ?

La première étape est d’évaluer les actifs numériques : logiciels et équipements. L’audit 4.0 du MESI qui sera disponible cet automne couvrira cet aspect. Entre-temps, Productique Québec peut diagnostiquer et faire les premières recommandations.

Q26. Comment s’assurer de garantir de la confidentialité des données ?

Nous tenterons de répondre à cette question lors de prochains webinaires où l’aspect de confidentialité des données sera traité.

Q27. Est-ce que le MESI offre de l’aide aux PME pour prendre le virage 4.0? Toutes les entreprises sont-elles admissibles à l’offre du MESI (en particulier entreprise avec CA de plus de 25M$ et dans l’agroalimentaire) ?

Une mesure maison est en développement présentement au Ministère relativement à l’industrie 4.0. Cette mesure visera à financer des activités d’Accompagnement pour l’audit 4.0. Des précisions vous seront données lors de la mise en œuvre de la mesure. Plusieurs programmes du MESI permettent de soutenir les projets liés à l’industrie 4.0 tels que ESSOR, Créativité Québec ou PME en action.

Les secteurs d’activité visés par ces programmes sont principalement le secteur manufacturier et le tertiaire moteur.  Chaque programme comporte des modalités particulières.

Afin de répondre plus précisément aux besoins d’information, il serait requis de communiquer avec la direction régionale du ministère au numéro de téléphone sans frais suivant : 1 866 463-6642

Q28. Quelles sont les précautions en cybersécurité ?

Nous tenterons de répondre à cette question lors de prochains webinaires où la cybersécurité fera partie des sujets traités.

Q29. Est ce qu’il y a des standards d’intérêt connexion ?

Non. La connectivité des logiciels est en relation avec le langage de programmation et les bases de données. Pour ce qui est de la connectivité machine, il n’y a pas de standard. Il faut faire appel à des experts pour assurer cette connectivité.

Q30. Quel est le nom exact du système de feuille de temps svp ?

TSheets : www.tsheets.com  

Q31. Quelle méthodologie ou démarche avez-vous utilisé pour choisir les logiciels internet qui répondaient à vos besoins ?

  1. Définition et hiérarchisation des besoins avec des groupes de discussions dans l’entreprise.
  2. Revue des offres disponibles de systèmes (nous choisissons un comité de 2 ou 3 personnes en charge de faire une vigie de ce qui se fait dans le marché en fonction des besoins trouvés)
  3. Choix des 3 meilleurs systèmes pour les besoins (à ce stade, nous contactons par téléphone les entreprises choisies pour comprendre davantage leur mission, leur vision et leur situation actuelle)
  4. Essais des versions Tests des logiciels retenus
  5. Choix du plus facile à utiliser (aux yeux du comité original de définition des besoins)
  6. Définition précise de l’architecture des données à utiliser dans le système choisi et leur utilité (attention, nous avons la propension à mettre trop de données qui ne seront jamais utilisées et qui ne ferons que charger l’interface)
  7. Déploiement dans l’entreprise

Q32. Comment fait-t-on pour trouver les logiciels disponibles ?

Par internet. C’est un peu douloureux au début mais après une semaine à temps partiel, on y arrive.

Exemple de site de scores pour des CRM : http://www.softwareadvice.com/ca/crm/small-business-comparison/?more=true#more

Q33. Est-ce possible d’obtenir les références des logiciels utilités pas M. Alexandre Nadeau de Technar ?

Voir le document PDF intitulé TECNAR – Company Systems

Q34. Est-ce que M. qui utilise JIRA utilise aussi Confluence / Zéphir / Tempo ? (aussi des outils de Atlassian propriétaire de JIRA)

De la suite Atlassian, nous utilisons :

  • JIRA
  • Confluence
  • Bit Bucket
  • Bamboo

Q35. Est-ce possible, utile, faisable de faire un cost-bénéfice pour justifier un projet 4.0 ? 

Il n’existe actuellement pas d’outil pour le faire. Des outils ont été développés pour l’acquisition de certaines technologies numériques (un système ERP par exemple). Quand on parle d’industrie 4.0, on parle d’un plan, d’une démarche. Cette démarche peut  faire l’objet d’interventions sur une période de 12 mois, 24 mois, 36 mois même, ce qui rend très difficile de calculer le retour sur investissement d’actions multiples. Par contre, si on prend le temps de bien définir des indicateurs de performances au début du projet, on pourra en mesurer l’impact mais pas le retour sur investissement.

Q36. Quel chemin prendre pour influencer un propriétaire unique (+ de 70 ans) qui n’a pas la même vision que la relève en place âgée entre 30 et 35 ans ?

Il n’y a pas de changement tant que ce n’est pas clair que le statu quo n’est pas acceptable. Pour montrer que le statu quo n’est pas acceptable, il faut avoir de l’information qui vient de l’extérieur de l’entreprise, ce qui est souvent très difficile à avoir. Tant et aussi longtemps qu’on ne prouve pas que le statu quo n’est pas la solution, il n’y aura pas de changement.

Q37. En tant que PME, quelles compétences sont nécessaires pour implanter le 4.0 ?

Il n’y a pas de modèle préétablis, chaque entreprise n’implante pas le 4.0 de la même façon car chaque entreprise a des besoins technologiques différents. Il faut comprendre que tout part d’une stratégie, d’une culture. Il faut avoir une vision, des enjeux et des objectifs d’affaires. Par la suite, tout dépend de ta technologie qu’on veut implanter au sein de l’entreprise. Selon cette technologie, on pourra former nos employés et recruter les compétences particulières nécessaires. Si on reprend l’exemple d’APN, monsieur Proteau a recruté des programmeurs parce que l’intégration de l’industrie 4.0 chez APN requiert des compétences en programmation. Donc au final, tout dépend des besoins de l’entreprise.

L’internet des objets en milieu manufacturier (30 questions)

Q1. Serait-il possible de réexpliquer la composante couche application SVP (diapositive 7 du PowerPoint) ?

Quand on parle de couche application, la première chose qui vient en tête est une application mobile pour contrôler un objet. Pour la maison, par exemple, il existe des applications pour contrôler le thermostat, les lumières ou la porte de garage. Imaginez ce concept dans le contexte de l’industrie : on peut avoir un iPad qui permet de visualiser notre production en temps réel. Si on réussit à obtenir ces informations, on peut avoir un grand nombre de règles d’intégration avec nos CRM ou tous autres systèmes de gestion des ressources, notre chaîne d’approvisionnement, etc. Ainsi, c’est cet ensemble qu’on appelle la couche application.

Q2. Y a-t-il des ressources professionnelles pour appuyer l’implantation de l’IdO en fonction des différentes couches dont Frédéric Bastien a parlé (toujours en référence de la diapositive 7 du PowerPoint) ?

Il y a différents types de spécialités. D’abord le volet de la gouvernance (le volet des feuilles de routes) ou plutôt le « par où on commence », il s’agit d’un type de consultant plus spécialisé dans la gestion et dans la transformation numérique.

Il y a des volets plus technologiques, on parle ici de senseurs, de plancher, de technologies de réseau, etc.

Il y a aussi des connaissances au niveau « façon de faire sur le plancher ». Il y aura forcément des façons de faire à repenser sur le plancher, les personnes pour vous venir en aide sont donc des personnes en organisation de méthode ou en gestion de processus.

Le ministère de l’Économie, de la Science et de l’Innovation a mis en place un ensemble de réseau de partenaires qui permet d’offrir l’aide nécessaire. Pour plus d’information, contactez votre direction régionale du ministère.

Q3. Pour le partage et la collecte des données, les clients acceptent-ils facilement ce principe de partage et qu’est-ce qui peut les convaincre de le faire puisque l’aspect de sécurité est un enjeu ?

Évidemment, tout échange de données doit venir avec un contrat expliquant à qui appartiennent les données et qu’est-ce que l’on a le droit d’en faire. Sur le marché, on voit souvent des fabricants qui veulent améliorer la performance de leur machine, dans ce cas c’est très rare qu’ils n’obtiennent pas le consentement, mais il faut effectivement faire attention quand on parle d’internet des objets industriels car il y a moins d’aspects d’informations privées personnelles, ce qui est davantage un enjeu en IdO pour le consommateur. Par contre, il y a des enjeux de compétitivité et de secret de fabrication industrielle. Donc oui il faut avoir une bonne relation mais il ne faut pas voir cela comme un obstacle. C’est plutôt une considération à prendre quand on démarre un projet.

Q4. Quel est le lien entre l’intelligence d’affaires (BI : business intelligence) et l’IdO ?

Tous les éléments d’analytique de l’intelligence d’affaires qu’on implante nous permettent d’avoir la capacité de gérer un plus grand nombre d’informations et donc d’améliorer la capacité de décision.

On peut regarder actuellement des données qui sont en entreprise puis on essaie d’optimiser nos processus. Donc, imaginez la combinaison de cette intelligence d’affaires avec des données qui viennent de tous vos éléments et de tous vos équipements qui fonctionnent à l’électricité.  Que peut-on faire si on combine les deux ?  C’est une bonne recette.

L’intelligence d’affaires est représentéé par les tableaux de bord (dash board). C’est une couche technologique qui nous permet de manipuler les données de façon à communiquer l’information synthèse la plus importante. Donc, dans le choix de l’outil, il y a une notion de cube ou de manipulation de données. Il faut avoir accès à un outil qui est facile d’utilisation mais si c’est branché sur une base de données de type SQL ou relationnel, on est capable de gérer toute ces informations qu’elles viennent de senseurs ou d’un système ERP; c’est le même concept.

Q5. Comment la maintenance prédictive peut-elle être pertinente, alors qu’on ne fait « qu’algorithmer » les connaissances théoriques ? Autrement, si on a l’habitude de changer une pièce X après un laps de temps d’utilisation, on injecte cette information dans notre intelligence artificielle (IA), puis via le capteur. L’IA recevra ce temps d’utilisation réelle et enverra des notifications à l’utilisateur. Je ne vois donc pas clairement la différence de la valeur ajoutée par la maintenance préventive et prédictive.

Premièrement, il faut faire la différence entre la maintenance préventive et la maintenance prédictive. La maintenance préventive, comme la majorité des entreprises l’utilise, sert à prévenir des pannes. Souvent, on va changer les pièces beaucoup trop tôt, des pièces qui fonctionnent bien parce qu’on ne veut pas prendre de risque, ce qui vient augmenter les arrêts machines et les coûts de pièces comparativement à la maintenance prédictive. La maintenance prédictive sert à prévoir les pannes au bon moment. Pour ce faire, il faut de l’intelligence qui provient directement de la machine. De plus en plus de machines vont nous offrir ces données-là, sinon il faut implanter un capteur sur la machine en question. Ceux-ci vont nous permettre de mesurer des températures, des vibrations, des capteurs sonores, des capteurs sur la qualité de l’huile, etc. Donc, selon l’information que nous allons capter, on peut avoir des règles d’affaires qui vont permettre de planifier des actions de maintenance juste à temps.

La multitude d’informations passées (données brutes des équipements et senseurs, données des bons de travail passés incluant causes, effets et résolutions) peuvent être utilisées par des moteurs d’IA pour dériver des recommandations et non pas seulement pour injecter l’information de maintenance dans l’IA et ce, en utilisant de la recherche sémantique ou autre analyse de textes évoluée.

Q6. Quelle grandeur de budget doit-on imaginer pour tous ces changements et besoins d’expertises ?

Pour un projet d’exploration, on peut viser moins de 10 000 $, il faut le faire rapidement avec des moyens limités. Il faut d’abord se créer une feuille de route, puis identifier les différents blocs de notre feuille de route pour se faire un budget par petits morceaux, toujours selon l’ampleur de l’entreprise.

Sur cette feuille de route, il faut inclure le retour sur investissement à tous les points, il faut du moins l’estimer. Dans la majorité des cas, le retour sur investissement ne vient pas d’où on pense.

Q7. Peut-on situer l’importance de l’IdO dans la transformation numérique ou sa position dans un plan numérique ?

L’industrie 4.0 est la façon d’appeler les transformations numériques significatives dans le domaine manufacturier et l’IdO est une des composantes de l’industrie 4.0.  Une feuille de route Industrie 4.0 pour une PME type pourrait bien n’identifier aucune initiative majeure du côté de l’IdO ou identifier justement des initiatives stratégiques. Cela dépend des axes de transformation identifiés dans la stratégie d’affaires de l’entreprise et déclinés dans la feuille de route de transformation numérique.

Q8. Comment aborder la question de la sécurité dans le contexte où il y a interconnexion entre différents départements ou services dans l’entreprise ?

Il est certain que la connectivité augmente les risques liés à la sécurité. Dès qu’on connecte un objet, que ce soit un ordinateur ou une machine, cela signifie que cette machine a un certain pouvoir de calcul et a un lien vers l’Internet. Les aspects de sécurité sont donc primordiaux dans le choix des technologies et dans la façon dont nous organisons notre système, si nous gardons cette connectivité localement ou non. En conclusion, il ne faut certainement pas improviser notre système.

Q9. Quelle est la différence entre l’internet des objets 4.0 et les systèmes de contrôle avec les contrôleurs programmables ?

Il s’agit d’une évolution. Quand on parle d’IdO, les gens nous disent il n’y a rien de nouveau, que cela fait 30 ans qu’il a des systèmes programmables et automatisés, c’est absolument vrai. La grande différence est la connectivité sans fil vers l’Internet. Une quantité immense de données est maintenant collectée, ce qui nous permet de faire beaucoup plus de prédiction et d’optimisation en temps réel. Effectivement, si vous avez déjà des éléments programmables, ce sont normalement les éléments les plus rapides à connecter à l’IdO, c’est un bon point de départ.

Q10. Quelle est la différence entre l’IdO et les systèmes PLC-DCS qui sont déjà présents dans certaines usines ?

Même principe que la question précédente, c’est une évolution vers la connectivité de tous ces systèmes de contrôle et d’automatisation qui sont déjà en place.

Q11. Si on parle d’IdO, est-ce qu’on parle forcément de service plus que de produit ? Par exemple, un manufacturier orienté 100 % produit doit-il s’orienter davantage vers le service pour pouvoir assurer cette transition vers l’IdO ?

Nous voyons de plus en plus de clients qui ont ce désir de passer de la vente d’équipement à la vente d’un service. Par exemple, de meilleures garanties, vendre du temps de production comme un service au lieu de vendre le coût de capital de la machine. C’est effectivement un bout de technologie qui permet d’aller vers des revenus récurrents, vers des services.

Il faut faire la différence entre un OEM (fabricant d’équipement d’origine) – celui qui produit un produit avec lequel il peut transformer celui-ci en produit connecté et donc, offrir un ensemble de services grâce à l’information collectée par son produit – versus un TIER 2 ou TIER 3 (fournisseurs) qui lui produit une pièce qui n’a malheureusement pas la possibilité d’ajouter de l’intelligence.

Q12. Quelles seront les points primordiaux à prendre en considération pour assurer une transition réussie vers l’IdO ?

Il faut débuter par un plan de match et des feuilles de route. Il est important d’impliquer les superviseurs de vos employés car ils savent quoi mesurer et oὺ sont les problèmes. Un bon remue-méninge ensemble permet de savoir par où commencer. Il faut débuter par des petits projets et cibler les projets qui auront le plus de gains et le moins de risques pour commencer.

N’hésitez pas à faire appel à des experts ! Avec le réseau du MESI, vous avez accès à un ensemble d’expertises sur différents domaines. Ces experts pourront vous amener différentes considérations, par exemple l’infonuagique, les protocoles de communication à identifier, les contraintes au niveau physique et la sécurité. Tout ce qui touche à la base de données, à l’applicatif et aux outils d’analytique sont aussi à prendre en considération.

Q13. Comment l’utilisation des capteurs et des systèmes peut diminuer les besoins de main-d’œuvre ?

Il est évident que plus on automatise, plus on optimise, plus notre main-d’œuvre peut réaliser d’autres tâches. On peut avoir des gens qui travaillent à optimiser la chaine sans avoir à aller voir chaque écran de chaque machine. Avec l’industrie 4.0, on parle plutôt d’un changement de la façon de travailler; on sent un enrichissement de la tâche en général.

Q14. Est-ce qu’on peut recevoir des mails sur ces services du MESI ?

Voici les liens pour obtenir plus d’informations :

Q15. La connectivité étant clé dans l’IdO, est ce qu’il y a un standard de facto au Québec ?

Il y a plusieurs standards et le choix dépend de l’application et des cas d’usages, mais il n’y a pas de « standard plus applicable au Québec ».

Pour des applications IdO « à l’intérieur » et qui ne nécessitent pas ou peu de mobilité, alors les standards classiques de réseau local (wifi, z-wave, zigbee, etc.) sont populaires.

Pour des applications extérieures, le 3G (UMTS) est encore la meilleure solution. Il y a une offre grandissante de LORA (LPWAN) mais peu de réseaux privés/publics au Québec.

Q16. Est ce qu’il y a des emplois en internet des objets au Québec ? Quel est le salaire d’un technicien dans l’IdO ? Comment sont distribuées les taches des professionnels dans ce métier (techniciens, développeurs, etc.) ?

L’Internet des objets est à l’origine de plusieurs innovations, notamment les compteurs intelligents, la télématique automobile, le suivi médical à distance et la gestion des équipes mobiles. Et il s’agit également d’un nouveau métier en voie de se créer, le chef de la direction de l’IdO qui supervisera la transition vers l’IdO, en réalisera l’intégration et les bénéfices dans la chaine de valeur de l’entreprise.

Les personnes compétentes dans le domaine de l’IdO peuvent œuvrer dans de nombreux secteurs d’activité pour améliorer les processus, lancer de nouveaux produits et services, répondre efficacement aux besoins et aux exigences des consommateurs et des citoyens, améliorer la conformité, renforcer la sécurité et réaliser des économies de coûts. On trouve des emplois en services-conseils en IdO, en déploiement de l’IdO, en solutions d’entreprise de l’IdO ou encore dans la conception et l’élaboration de plateformes intermachines.

Pour un programmeur-analyste, les tâches sont variées et comprennent entre autres l’analyse et la conception de logiciels dans différents domaines d’application : locale, Web, mobile, bases de données.

Le salaire initial est d’environ 20,00 $ l’heure et selon TECHNOCompétences, le salaire moyen d’un technicien en informatique de gestion, programmeur et développeur en médias interactifs est d’environ 50 000 $ par année. Peu de données sont disponibles pour des postes de direction.

De plus, sachez que l’échelle salariale augmente considérablement en fonction de l’expérience acquise au fil des années.

Q17. Quelles compétences sont nécessaires pour exercer dans le domaine IdO ?

Les meilleures pratiques en technologie d’information sont aussi applicables dans le domaine de l’IdO.

En ce qui concerne les expertises requises pour un projet IdO, habituellement les ingénieurs de procédés sont parties prenantes du projet et ils possèdent déjà l’expertise de l’équipement et du procédé. Par contre, d’autres expertises sont nécessaires : réseau, connectivité, réseau IP, sécurité, électronique (dépendamment de l’ampleur du projet), analytique, sciences des données et mathématiques.

Q18. Est-ce qu’il y a beaucoup de projets en IdO à Montréal ?

Plusieurs fournisseurs, tel mnubo, Thingsworx et Worximity sont situés à Montréal. Les projets se démultiplient avec le temps puisque l’IdO devient de plus en plus présent dans les entreprises.

Q19. Le Québec se compare aux autres provinces du Canada ?

Nous n’avons pas de statistiques comparatives avec les autres provinces. L’enquête sur la perception de l’industrie 4.0 au Québec, mandatée par le ministère, donne un profil de la province.

Q20. Dans un contexte de mondialisation, le langage de l’IdO est-il universel ou les protocoles diffèrent d’un continent à l’autre ?

En fait, il n’y a pas de standard bien défini, les protocoles sont donc une des parties complexes du projet. Nous recommandons d’aller chercher l’aide des experts car il y a effectivement beaucoup de protocoles pour obtenir l’information des machines.

Lorsqu’on parle de la connectivité et de modèle de données, il y a de plus en plus de standard.

Q21. Quels sont les outils permettant de bâtir un retour sur investissement lors de l’implantation de solutions Internet industrielles des objets ?

Premièrement, il faut savoir quoi mesurer et établir les indicateurs de mesure que l’on veut prendre en compte. « Qu’est-ce que cela me coûte présentement versus ce que cela me coûterait dans le futur ? ». C’est comme un petit plan d’affaires concentré sur un seul projet. Il faut identifier le point de douleur pour savoir par où commencer. On peut ensuite déterminer les indicateurs et mesurer l’atteinte de nos objectifs.

De plus, généralement les fournisseurs vont indiquer le retour sur investissement pour leur technologie ou leur logiciel, donc on ne part pas à zéro.

Q22. Quel est le rôle de l’Intelligence Artificielle dans l’IdO ?

Dans l’Internet des Objets, la quantité de données va bientôt dépasser ce que l’on voit sur le web, donc nous avons une quantité incroyable de données, ce qu’on appelle les données massives ou le Big Data. L’Intelligence Artificielle est un domaine très large qui inclut l’apprentissage machine et l’apprentissage profond.

Idéalement, nous allons arriver à un certain point où ce ne sera plus réaliste pour l’humain de définir des modèles mathématiques prédictifs sur ces données et c’est à ce moment que l’Intelligence Artificielle entre en jeu. Le système peut regarder les données qui viennent de votre robot ou de votre empaqueteur, mais aussi les données qui viennent de toutes les machines sur votre chaîne et détecter par lui-même les tendances ou des signaux qui sont importants, parfois non visibles à l’œil nu.

Q23. Comment les PME peuvent bénéficier de ces nouvelles informations massivement cumulées à coût raisonnable ?

Les données que les PME doivent analyser sont avant tout leurs données internes. Les coûts varient selon les installations concernées et la programmation nécessaire.

Q24. Pouvez-vous nous parler de l’aspect de sécurité. Comment peut-on protéger les équipements des attaques externes ?

Tout d’abord, il n’y a pas une grande différence entre protéger nos systèmes d’information et protéger les capteurs IdO connectés. En fait, les meilleures pratiques en technologie de l’information sont aussi applicables dans le domaine de l’IdO, par contre la technologie est différente au niveau des objets connectés. Il est donc important de vous renseigner auprès de vos fournisseurs à propos des protocoles qu’ils utilisent. Quand vous ouvrez une porte sur Internet, vous ouvrez une porte à une faille de sécurité. Les meilleures pratiques, les tests d’intrusion et les politiques de gestion de l’information s’appliquent quand même à l’IdO connectée.

Q25. Dans quelle mesure la mise en œuvre de l’IdO dans une entreprise ne devrait pas être précédée d’une bonne réflexion sur le virage numérique de l’entreprise (ou de planification stratégique) afin d’aborder toutes les composantes de l’entreprise (dont le savoir) et pas juste les outils techniques ?

L’IdO connectée est une composante importante, une porte d’entrée de l’industrie 4.0 mais il est primordial de prendre le temps de se donner un plan d’ensemble industrie 4.0 , qui soit aligné sur le plan stratégique de l’entreprise, sur les capabilités différenciatrices que l’on veut développer et sur le contexte actuel de vos systèmes d’informations. Si vous n’avez pas de système ERP, cela peut être un frein important à l’implantation de l’IdO. Il est possible de faire des projets pilotes mais pour l’implantation dans un plan d’ensemble le ERP va jouer un rôle majeur. Ainsi, se donner un plan d’action aligné avec le plan stratégique est d’autant plus important.

Q26. Comment les systèmes actuels de contrôle SCADA, qui datent des années 1960 s’intègrent avec l’industrie 4.0 ?

Ils peuvent être complémentaires. Les systèmes SCADA sont habituellement centralisés avec des connections physiques fermées tandis que les senseurs IdO sont ouverts sur Internet.  Des plateformes d’intégration BPMS-ESB peuvent intégrer les informations SCADA et IdO.

Q27. Votre graphique de l’IdO mentionne la cybersécurité mais on n’en parle pas souvent dans les présentations du 4.0. Est-ce que c’est difficile et coûteux de se prémunir des attaques sur nos objets connectés ?

Les coûts liés à la cybersécurité peuvent être très variables puisqu’ils dépendent des systèmes en place, du nombre de senseurs, des points de contacts avec Internet, des besoins de l’entreprise et des risques encourus.

Q28. Comment gérer la batterie des objets car ils consomment de l’énergie tous le temps ?

La majorité des objets connectés sont connectés sur le 120 ou le 240 volts, donc aucun problème de batterie.

Par contre, dans le cas d’objets connectés qui fonctionnent sur la batterie, le choix de technologie sans fil va être important pour bien gérer la batterie. Si nous sommes à l’extérieur, il y a des technologies, comme LoRaWAN, qui utilisent très peu de batteries.

Q29. Vous indiquez que l’IdO s’applique dans le milieu du transport ? Quelles sont les principaux enjeux dans ce secteur ?

Le milieu des transports a été un des premiers a adopté l’IdO, anciennement appelé « machine to machine ». On peut utiliser l’IdO pour la gestion des flottes, pour faire de la télémétrie sur les camions de livraison (ex. déterminer si la viande est conservée à la bonne température durant le transport), etc.

Q30. Outre le WiFi, que suggérez-vous pour la connectivité ? Quels sont les avantages de chacune des méthodes de communication ?

Il y a effectivement un grand choix ! Encore une fois, la première question à se poser est « est-ce que mes équipements devront pouvoir se déplacer et être à l’extérieur du bâtiment ? ». Si la réponse est oui : les technologies cellulaires, comme LoRa, seraient la meilleure option. Dans le cas où nous sommes à l’intérieur d’une chaine de montage, il y a des technologies, tel le WiFi, très abordables et très faciles d’installation. D’autres technologies, un peu plus dispendieuses, sont aussi disponibles et permettent une meilleure sécurité au point de vue de la mise en place du réseau.

En résumé, il n’y a pas de recommandation précise entre les différentes technologies disponibles, il faut vraiment choisir celle qui s’applique à l’environnement dans lequel nous sommes. Il ne faut pas oublier que la connectivité filaire est encore parfaitement valable si c’est celle qui s’adapte le mieux à votre projet.

Tirer parti des [méga]données pour votre entreprise manufacturière (10 questions)

Q1. Comment peut-on revoir les 2 précédents webinaires ?

Les webinaires précédents sont disponibles sur le site Internet de l’ADRIQ : https://www.adriq.com/activites-reseautage-2/serie-de-webinaires-industrie-4-0/.

Q2. Existe-t-il du financement gouvernemental pour aider les entreprises à passer au 4.0 ?

Le Ministère de l’économie, de la science et de l’innovation (MESI) subventionne actuellement un Audit Industrie 4.0 qui comprend un diagnostic et la production d’un plan numérique. Pour plus d’information, Audit industrie 4.0 : réussir la transformation numérique de votre entreprise.

Q3. Est-ce qu’il y a de l’aide du gouvernement pour un projet d’analyse de données ?

Le Mitacs (organisme national sans but lucratif) conçoit et met en œuvre des programmes de recherche et de formation au Canada, incluant des projets d’analyse de données en entreprises. L’école Polytechnique de Montréal implique aussi ses étudiants en PME dans le cadre du cours sur l’Exploration de données industrielles.

Le Programme d’aide à la recherche industrielle (PARI) du Conseil national de recherches Canada (PARI CNRC) fournit une aide financière.

L’Institut de valorisation des données (IVADO) peut fournir de l’aide pour des projets utilisant l’Intelligence Artificielle.

L’École des HEC peut impliquer des étudiants à créer de la valeur avec leurs nouveaux programmes d’analyse de données. Ils seront supervisés par un professeur et souvent les programmes Mitacs peuvent être utilisés pour financer certaines de ces activités. Le centre de recherche Tech3Lab des HEC peut analyser les comportements de vos clients lorsqu’ils sont sur votre site web, on combine les sentiments avec les endroits où les yeux passent le plus de temps sur votre page, ceci vient améliorer les taux de conversion du trafic en ventes.

Q4. Combien coûterait une analyse préliminaire, faire un plan d’action ?

Si on reprend l’exemple de Logistik Unicorp, Michel Ricard a dû mettre entre 40 et 60 heures pour la mise en place du projet. Ils ont aussi une ressource interne dédiée au projet, un programmeur analyste ayant suivi le cours de François Labrie. Ils ont sorti leurs données, réalisé une réflexion à l’interne sur ce qu’ils voulaient en faire et ensuite ils ont rencontré Bruno Agard de Polytechnique pour mieux définir leur premier projet.

De plus, il est possible de partir plus en amont dans la réflexion et de réaliser un audit numérique (dont il a été question plus haut). Le pré-requis de cette démarche est d’avoir réalisé une démarche de planification stratégique. L’objectif de l’audit sera ensuite de réaliser un diagnostic sur les différents enjeux  numériques importants pour l’entreprise et d’élaborer un plan numérique.

Q5. Quels sont les outils qui permettent de récupérer les données en usine ? Et lesquels sont gratuits ?

De plus en plus, les gens essaient d’acheter des solutions clé en main qui vont vous permettre de gérer vos données machine. En fait, les machines viennent déjà avec un PLC, avec des connexions, des connecteurs, etc. Le plus important c’est que l’objectif avec ces données-là, est de pouvoir les visionner, mais d’abord et avant tout, de les conserver.

Voici d’ailleurs une liste d’outils simples d’utilisation :

Q6. Dans l’exemple de l’entreprise des poêles, quelles mégadonnées ont permis à l’entreprise de prendre la décision de vendre en pièces détachées ?

Quand on se met à développer notre produit sur internet et à comprendre les données qui sont associées à notre produit, c’est vraiment à travers des plateformes comme Amazon, Google ou Facebook qu’on doit débuter les recherches. Il s’agit tout simplement d’aller voir ce que les gens recherchent en ligne.

Dans le cas fictif, l’entreprise avait justement payé pour aller chercher des informations sur le web (Campagnes Adwords par rapport aux pièces de rechange) dans le but de savoir où l’entreprise se situait sur le marché, ce qui fonctionnait et ce qui ne fonctionnait pas.

Un autre exemple : Un nouveau Nintendo est sorti, le fil était de 4 pieds. Un individu s’est rendu compte que 4 pieds n’étaient pas suffisants pour son salon. Il a donc simplement commandé des fils de 12 pieds. Il s’est rendu compte que cette demande était aussi présente sur le web, il a donc fait fortune avec cette idée toute simple. En recherchant sur le web, il a validé le marché et bâti son offre.

Q7. Comment s’intègre l’intelligence artificielle à travers l’industrie 4.0 ?

Essentiellement, le but de cet exercice est d’améliorer vos processus, les prévisions que vous avez sur les coûts. Par exemple, pensez à une chaine d’approvisionnement, vous voulez savoir à quel moment acheter quelle pièce au meilleur coût possible compte tenu des fluctuations dans le marché. Supposons que les méthodes statistiques conventionnelles vont vous donner une précision d’environ 80 %. L’intelligence artificielle pourrait amener à 85 % ou 90 % et sa beauté additionnelle est qu’elle corrige ses erreurs, ce qu’on appelle le langage machine. Au fur et à mesure qu’il y a des erreurs, l’algorithme se corrige et c’est là qu’on vient améliorer votre chaine d’approvisionnement ou autre.

L’utilisation des caméras pour la gestion des conformités dans les usines est un exemple de l’une des technologies les plus déployables en 2018. Tout comme l’est l’internet des objets par l’utilisation de capteurs, de puces, etc. en vue de gérer de façon prédictive les équipements via les données qui sont générées. Il y a aussi des firmes informatiques qui vont venir ajouter une couche d’innovation sur vos systèmes actuels pour faire en sorte qu’ils soient interconnectés afin de générer des données beaucoup plus précises sur l’ensemble de  vos opérations.

Q8. Que pensez-vous du Power BI? S’agit-il d’un bon système qui permet de valoriser l’information ?

Power BI est un bon outil d’analyse pour l’’intelligence d’affaires ! Il est conçu pour croiser des données et réaliser des rapports. Il est souvent inclus dans la suite Office. Toutefois,  il n’est pas fait pour collecter des données opérationnelles.

Q9. Pour les entreprises qui n’ont pas de système de gestion intégré (ERP), peuvent-elles valoriser leurs données autrement ?

Ce n’est pas nécessaire d’avoir un système intégré d’ERP (systèmes comptable ou de contrôle). Ce qu’il faut comprendre c’est qu’il y a deux paradigmes quand on parle d’informatique. Celui moins connu est le paradigme des données. On va extraire la donnée qui vient de différentes applications, mais au fond l’application on ne s’en préoccupe pas, on part de la donnée. Et c’est ça qu’il est important de faire.

Q10. Comment s’assurer de la qualité des données dans cette masse de données ?

Quelles données sont significatives ? C’est la question que tout le monde se pose et avec raison ! Il existe des techniques relativement simples. En fait, ce qui est important c’est de faire des tests. À l’intérieur de logiciels gratuits, il y a des fonctions de statistiques incluses qui vous permettent de faire des tests. Il s’agit de prendre 5 ou 6 modèles et d’essayer vos données, vous verrez assez rapidement lesquelles sont significatives et lesquelles représentent un ‘’lift’’ (c’est-à-dire une précision qu’on obtient par rapport à un échantillonnage aléatoire). C’est pour être plus précis dans nos prévisions et dans notre compréhension des besoins futurs d’un client. Donc oui il faut essayer vos données et oui il y aura du ménage à faire dans celles-ci et la meilleure approche c’est d’y aller graduellement, de prendre des données qui sont significatives selon vous, les rentrer dans un petit modèle d’analyse puis en ajouter d’autres pour voir si vous obtenez de meilleurs résultats. Pour savoir si elles sont significatives, il faut les essayer.

RÉPERCUSSIONS HUMAINES ET ENJEUX DE LA TRANSFORMATION NUMÉRIQUE – PARTIE 1 : LEADERSHIP ET GESTION DU CHANGEMENT (12 questions)

Q1. Est-ce que vous pourriez nous donner un exemple de comportement ou d’attitude d’un leader 4.0 ? Et comment passer du 3.0 au 4.0 ?

Le discours du dirigeant est essentiel, mais son comportement doit être aligné avec ce qu’il dit. Il faut établir un système de rétroaction et des mesures pour concrètement pouvoir changer son comportement en tant que dirigeant, mais aussi en tant que gestionnaire.

C’est surtout à travers l’évaluation de sa performance et l’évaluation de ses pairs qu’on verra si le comportement du leader change vraiment. Les actions doivent donc suivre les paroles, si le dirigeant parle de participation et de collaboration aux employés, ces derniers doivent également les vivre au quotidien.

Q2. Est-ce que de façon générale les craintes technologiques sont moins présentes chez les plus jeunes ? Si oui, comment peut-on aider les plus réticents dans l’entreprise ?

Les plus jeunes baignent dans la technologie et donc ils sont instinctivement plus à l’aise, ils ont moins de résistance et plus d’intérêt. En revanche, cela dépend vraiment des gens, il ne faut pas généraliser. L’important est de s’adapter à chaque individu tout en prenant en considération les besoins de chaque poste. Il faut faire le pont entre ce que l’individu sait déjà faire et ce que l’on veut qu’il soit en mesure de faire, puis il faut l’accompagner dans cet apprentissage et lui offrir le support nécessaire. Il est important que le message passe bien entre le formé et le formateur.

Q3. À titre de conseiller, comment peut-on aider une PME dans sa gestion du changement ?

Le conseiller est assurément un joueur-clé dans la gestion du changement. Le rôle de celui-ci est essentiel quoiqu’il ne soit pas direct. Le conseiller doit rester dans l’ombre du gestionnaire, lui servir de support.

C’est le gestionnaire qui doit être présent pour soutenir ses employés. C’est un rôle très important, car il doit répondre aux préoccupations de son équipe et aussi à ses propres préoccupations. Donc le conseiller vient supporter le gestionnaire, lui donner des idées, des échéanciers, faire des suivis, etc.

Q4. Qu’en est-il des entreprises de services dans la gestion du changement ?

Les entreprises de services doivent vivre autant de transformations car les humains sont au cœur de leur réalité, ce qui les oblige à constamment évoluer. C’est très difficile pour une entreprise de services d’entamer une transformation parce qu’elle vit tellement de changements et elle craint que la qualité de ses services diminue pendant un certain temps.  Mais c’est d’autant plus important puisque leur produit, c’est leur service !

Pour commencer une démarche, nous suggérons aux entreprises de services de débuter par l’expérience employée et l’expérience client. Il s’agit d’un bon point de départ pour débuter une transformation et c’est une belle façon de rallier les individus qui veulent avant tout offrir un bon service à leurs clients. On peut utiliser des techniques de design thinking pour amener les gens à réfléchir ensemble.

Q5. Au-delà des objectifs à atteindre, comment peut-on estimer les coûts reliés à une transformation numérique au niveau humain et technologique ?

C’est certain qu’il faut prévoir du temps; il faut une ressource humaine présente pour répondre aux questionnements des employés, les accompagner dans le changement et le gestionnaire doit aussi être prêt à y mettre du temps.

Il faut aussi se poser la question : est-ce que j’en ai vraiment besoin? et faire des choix pour l’entreprise. Toujours revenir à nos objectifs et à nos besoins tout en pensant au futur.

Il faut débuter par l’évaluation des coûts technologiques et des coûts d’opportunité du projet et de se demander combien va coûter mon amélioration technologique. Pour ce faire, il faut aller chercher des fournisseurs, évaluer les propositions et comparer avec des gens qui ont déjà fait ce virage technologique. Une fois qu’on a le coût de la transformation et du matériel, normalement on suggère aux grandes entreprises de planifier de 4 à 6 % de plus pour l’aspect humain. Pour les PME, on parle plutôt de 10 ou 12 % parce que l’on a moins d’économie d’échelle et de ressources internes. Il faut planifier cela très tôt dans le budget et en faire une priorité. Il faut aussi savoir que la transformation se poursuit une fois le projet en place, ce qu’on appelle l’implantation; cela peut durer quelques mois.

Q6. Dans certaines régions, la grande majorité des entreprises ont 5 employés ou moins. Est-ce que le modèle 4.0 est viable pour les très petites entreprises et est-ce qu’un minimum d’employés est requis pour être efficace ?

En réalité, plus l’entreprise est petite, plus la transformation peut être facile à faire. Quand on est moins d’employés, on peut s’adapter plus rapidement et s’assurer que tout le monde est sur la même longueur d’onde. Il est plus facile de percevoir les résistances et d’y remédier rapidement.

Il n’y a donc pas de minimum d’employés requis. Il faut vraiment revenir aux besoins de l’entreprise.

Q7. Pouvez-vous nous citer un type de thème abordé lors de la méthode Gazelle ?

Il y a quelques années, YourBarFactory a implanté son ERP qui s’appelle le Fidelio. Quelques mois plus tard, ils ont décidé de faire le ‘’Fidéfi’’ (défi Fidelio) pour réaligner tout le monde sur le bon fonctionnement de leur ERP. Il y avait des défis au niveau de la logistique, de la production, sur les ressources humaines, la formation, etc.

Q8. Quand YourBarFactory parle des membres de l’équipe, est-ce qu’elle parle de tout le monde ou de certaines personnes sélectionnées dans l’entreprise ?

Les membres de l’équipe, ce sont tous les membres de l’équipe ! Il n’y a pas de différence entre chaque personne qui compose l’équipe, donc ça englobe vraiment tout le monde.

Q9. Indiquer que le leadership en 2018 c’est d’agir ainsi, n’y a t’-il pas un risque de dénaturer la personnalité d’un gestionnaire ?

Effectivement, si le gestionnaire doit changer mais qu’il n’est pas en accord avec l’idée, cela ne donnera pas un bon leadership. Le gestionnaire doit prendre la décision d’aller dans une direction. Il doit aussi prendre conscience que le leadership ça s’apprend, on peut décider d’aller vers un certain style de leadership, mais le choix revient au leader. Et même, il peut décider de désigner quelqu’un d’autre qui a un meilleur leadership que lui pour gérer cette partie.

Il ne faut pas oublier que le leader vit les préoccupations en double, celles de ses employés mais aussi les siennes donc c’est un double défi. Il ne faut pas hésiter d’aller chercher le coaching, les formations et l’entraide nécessaires. L’important est que ça reste un choix. Si le leader a l’impression qu’il dénature son leadership, c’est probablement parce que ce n’est pas le bon chemin à suivre pour lui. Par contre, s’il a l’impression qu’il est à l’extérieur de sa zone de confort, c’est tout à fait normal.

Q10. Trois mois pour 15 objectifs c’est court, pouvez-vous nous donner des exemples d’objectifs trimestriels que vous fixez ?

Il faut voir les objectifs gazelles comme des marches, des étapes. Si par exemple, l’objectif du plan stratégique est de diminuer les pertes de 10 % sur un an et demi, dans le premier trimestre il serait intéressant de faire l’identification des pertes comme objectif gazelle. En fait le but est de stimuler le démarrage des actions, de diluer l’objectif principal.

Par exemple, quand YourBarFactory a implanté son nouveau logiciel Fidelio, leurs objectifs gazelle étaient de remettre à jour les clients et de refaire la programmation de leurs responsables qualité du système, etc. Donc ce sont de petits objectifs faciles à faire qui vont prendre 4 à 10h mais qui vont être utiles pour compléter votre objectif principal.

Q11. Le numérique peut-il tuer les émotions ?

Si on se rend compte que notre numérique est en train de tuer les émotions nos individus, c’est probablement qu’on ne met pas l’emphase sur le bon aspect du numérique qu’on est entrain de transformer, ou qu’on a peut-être pas poussé la transformation jusqu’à réviser les processus et la structure. Peut-être qu’il faut amener les gens à travailler davantage en collaboration, en aire ouverte.

Voici un exemple qui image bien ce concept : ils ont regroupés dans une salle les meilleurs joueurs d’échec et les ordinateurs les plus puissants au monde dans le but de faire une compétition entre l’humain et la machine. Ils ont aussi créé des équipes composées d’un joueur d’échec intermédiaire et d’un ordinateur de puissance moyenne. Ils se sont rendus compte que ce sont les équipes qui ont remporté le plus de parties, donc c’est la combinaison de l’humain et de la machine qui a eu les meilleurs résultats, et c’est justement parce qu’ils sont complémentaires. Le numérique est là pour enlever les tâches qui ne sont pas à valeur ajoutée, qui ne nécessitent pas d’intelligence émotionnelle.

Q12. Pour une grande entreprise, 20K personnes, quoi faire ?

Les principes demeurent les mêmes quelle que soit la taille des entreprises. Tout part d’une planification et des orientations stratégiques décidées par l’entreprise. L’avantage d’une grande entreprise est qu’elle peut se faire accompagner par des consultants de différentes disciplines (ex. ressources humaines, production à valeur ajoutée, automatisation, etc.) et même recruter les ressources à l’interne.

La meilleure façon de procéder serait d’y aller par équipe, dans le but de  réduire la taille de chaque groupe et ainsi simplifier la communication. Un point important : avoir un leader et s’assurer de l’uniformité du message afin que les actions aillent dans la même direction.

Les meilleures pratiques en transformations sont les éléments suivants :

  1. L’importance de se faire un plan de transformation qui regroupe les différentes initiatives pour avoir une ligne directrice et ne pas avoir multiples projets non-reliés;
  2. Établir une gouvernance de la transformation qui possède une bonne légitimité et du leadership;
  3. Choisir une approche et des outils qui seront utilisés pour tous les projets;
  4. Former des personnes à l’interne pour supporter les différents projets et aller chercher le coaching ou le soutien nécessaire;
  5. Garder une visibilité sur l’avancement des différents projets et sur les impacts des projets sur l’organisation;
  6. Mettre l’expérience employé et l’expérience client au cœur des transformations
  7. Assurer des succès à court terme et renforcer les comportements recherchés.

RÉPERCUSSIONS HUMAINES ET ENJEUX DE LA TRANSFORMATION NUMÉRIQUE – PARTIE 2 : compétences d’avenir et formation (6 questions)

Q1. Que signifie le terme cobot ?

Le terme cobot vient de l’anglais : « collaborative robot ». Il s’agit d’une nouvelle forme de robot collaboratif. Ces robots plus articulés ont souvent une capacité portante moindre que les gros robots traditionnels. Une caractéristique intéressante est que le cobot a de nouveaux actuateurs qui permettent de travailler de façon très sécuritaire près d’un humain, ce qui fait en sorte que s’il y a contact, le robot tombe automatiquement en situation inerte. La distinction principale du cobot est donc sa capacité d’interaction avec l’humain.

La facilité de programmation du cobot est une autre particularité. Il peut se programmer par l’opérateur en déplaçant tout simplement le bras de la façon désirée puis en enregistrant la trajectoire effectuée. C’est un bel exemple de collaboration sociale entre l’humain et la machine.

Q2.Avez-vous un exemple plus concret du learning factories ?

Il n’y a pas beaucoup d’exemples qui existent pour le moment, c’est donc fort possible que ce soit plus difficile à visualiser comme concept.

Il s’agit d’un endroit physique favorable à l’apprentissage, avec des outils numériques disponibles et en relation avec l’équipement de production.

Prenons par exemple un logiciel de simulation de procédé. Avec un logiciel de programmation de commande numérique, nous sommes capables de simuler et visualiser à l’écran le parcours de l’outil. Cela permet en fait de créer l’image 3D du procédé de fabrication et être capable d’effectuer les tâches de façon virtuelle. On simule le procédé tout simplement. À l’intérieur même de l’usine, certaines entreprises pourraient dédier un local à la formation dans lequel il y aurait ces outils numériques que l’entreprise pourrait connecter à l’équipement de production directement.

Il existe des logiciels de simulation sur le marché, mais on pourrait aussi aller plus loin en ajoutant l’aspect de questions théoriques liées à la connaissance du procédé et on pourrait même inclure un mentor, un professeur à distance, une ressource spécialisée située dans un grand centre qui pourrait aider les employés à plus grande échelle.

Q3. Pourriez-vous revenir sur les jumeaux numériques ?

Les jumeaux numériques sont souvent intégrés dans les learning factories. Quand on dit que certaines entreprises pourraient dédier un local à la formation dans lequel il y aurait les outils numériques que l’entreprise pourrait connecter à l’équipement de production directement, c’est ce qu’on appelle jumeaux numériques, on vient jumeler le procédé virtuel avec le procédé physique. Cela augmente la productivité car on peut détecter les anomalies avant de mettre le tout en pratique.

Q4. Vous avez parlé de faire un bilan des compétences, comment doit-on s’y prendre ?

Il faut d’abord définir ses orientations stratégiques et en fonction de celles-ci, quelles sont les compétences nécessaires pour y parvenir.

Il existe des outils gratuits disponibles (voir liste ci-après) dont on peut s’inspirer pour réaliser le bilan des compétences. Les PME manufacturières n’ont pas nécessairement de direction des ressources humaines donc on peut se tourner vers les centres de formation continue, les services aux entreprises, la formation professionnelle dans le cadre des commissions scolaires, etc. Toutes ces institutions ont des conseillers pédagogiques qui ont développé, depuis déjà plusieurs années, un mécanisme de reconnaissance des acquis qui pourrait déjà être une base pour l’identification des compétences. De plus, les comités sectoriels, l’ordre des conseillers en ressources humaines, entre autres,  offrent des ressources gratuites et des consultants (payants) pour vous appuyer dans vos démarches.

Toutes ces ressources peuvent vous aider à reconnaitre et à mesurer les acquis de vos employés et à identifier les lacunes à combler. Ensuite, on peut définir les compétences à acquérir et les moyens pour y parvenir (cours personnalisés,  compagnonnage, transfert de connaissance intergénérationnel au sein même de l’entreprise par exemple, l’expérience numérique versus l’expérience métier, etc.).

Évidemment, il y a des conseillers en ressources humaines au ministère du Travail, de l’Emploi et de la Solidarité sociale qui peuvent avoir certains outils et plans d’interventions qui pourraient être adaptés au numérique.

Enfin, l’audit 4.0 nous permet de faire un bilan en fonction des processus mais aussi de la stratégie d’affaires de l’entreprise, ce qui va nous permettre d’identifier des orientations technologiques (ex. installer un système de gestion de la relation client ou CRM (Customer Relationship Management)), et en fonction de l’actif ou du projet numérique qui sera mis en place, on pourra mettre l’emphase sur les compétences à acquérir.

Quelques outils gratuits disponibles :

Q5. Est-ce que les programmes de formation actuels répondent aux besoins des gestionnaires des technologies (ex : CTO) sur le marché ?

Actuellement il y a beaucoup de réflexion qui se fait au niveau des programmes. Nombreux sont en transition, en transformation numérique. Voici quelques exemples :

Dans la faculté d’administration de l’Université de Sherbrooke, la partie intelligence d’affaires s’oriente de plus en plus vers la production, on commence à traiter beaucoup plus d’indicateurs de performance.

À l’UQTR et à la Polytechnique Montréal, on parle de maitrise en productique donc plus de compétences reliées à la connectivité des équipements et des logiciels dans les systèmes de production.

Tout récemment, le cégep d’Alma annonçait un AEC. L’idée est d’avoir un spécialiste dans l’entreprise qui va jouer le rôle de pivot au niveau de la transformation numérique.

Voici d’ailleurs quelques exemples de formations offertes au Québec :

Niveau universitaire :

Niveau collégial :

Note : ce site http://cegepsetcies.com/ vous donne accès à l’ensemble des formations offertes aux entreprises par les cégeps.

Vérifiez aussi auprès de votre chambre de commerce, des créneaux d’excellence et des organismes locaux d’aide en développement économique qui offrent aussi des parcours, du coaching et des formations pour les gestionnaires.

Par exemple :

Q6. On donne plusieurs exemples qui proviennent du secteur industriel. Y a-t-il également une transformation numérique dans le domaine des services ? Pourriez-vous donner quelques exemples ?

La transformation numérique concerne également le secteur des services, comme par exemple la santé et le secteur bancaire, mais tous les services peuvent être concernés. On peut notamment citer les systèmes de gestion de la relation client, ou CRM (Customer Relationship Management) ainsi que les mégadonnées qui permettent d’obtenir de l’information en temps réel, auxquels toutes les entreprises peuvent avoir recours, quel que soit leur secteur d’activité.

Devrais-je intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans ma PME ? (28 questions)

Q1. Quelles sphères d’activité ou fonctions de l’entreprise ne se prêtent pas à des projets d’IA ?

La sphère d’activité n’a pas tant d’importance, les projets qui ne s’y prêtent pas sont en fait tous les projets qui sont trop risqués, ceux où l’on n’a pas de retombées intéressantes et ceux qui impliquent un investissement trop lourd, tous les projets casse-gueule ou simplement trop gros. Il faut débuter avec des petits projets, des petites initiatives. L’IA s’attaque à l’insoluble et arrive à faire des prédictions avec ce qu’on n’arrive pas à prévoir dans un contexte traditionnel.

Q2. Sur quel site on peut acheter des algorithmes en ligne ?

Quand on parle d’algorithmes en ligne, le premier conseil est de vous faire accompagner, car en allant sur les différents sites qu’on vous dira de visiter, il est fort possible que vous ne trouviez pas ce que vous avez besoin. De dire que les algorithmes sont disponibles et accessibles sur Internet ne veut pas dire qu’ils sont fonctionnels et qu’ils répondent à vos besoins, ou plutôt que vous serez capable de les faire fonctionner par vous-mêmes. Pour trouver des algorithmes en ligne, vous pouvez tout simplement chercher sur Google le mot algorithme. Mais faites-vous accompagner pour ne pas perdre votre temps.

Q3. Lorsque vous parlez de pièges, il y a beaucoup d’experts en IA… quels sont les critères importants à regarder pour faire un choix éclairé ?

Demandez à parler à des clients avec des projets réalisés, assurez-vous de contacter les références. Beaucoup d’entreprises prétendent faire de l’intelligence artificielle, mais n’en font pas ou prétendent avoir une équipe, mais n’en n’ont pas. Donc il faut d’abord bien analyser leur portfolio.

Q4. Quel budget prévoir pour un premier projet ?

Les fourchettes de prix varient énormément selon le projet donc il faut vous renseigner selon vos besoins. À titre d’exemple, avec une entreprise d’une dizaine d’employés, on est arrivé à faire un très bon projet avec cent mille dollars.

On arrive à automatiser des processus avec quelques dizaines de milliers de dollars. Des processus qui sont coûteux en main d’œuvre et qui nécessitent aussi beaucoup de temps. Mieux vaut investir un plus petit montant sur une courte période plutôt que tout échelonner sur 3 ans. Les technologies changent tellement rapidement qu’il est difficile de prédire ce que ce sera dans 3 ans, il vaut donc mieux faire de petits projets qu’on peut instaurer rapidement et sur lesquels on va pouvoir engendrer et préparer la suite.

Q5. Est-ce que l’intelligence d’affaires est toujours prioritaire à l’IA ?

L’intelligence d’affaires n’est pas nécessairement prioritaire, mais c’est une excellente première étape ! Les entreprises qui n’en font pas auraient clairement avantage à faire de l’intelligence d’affaires, avoir de bons tableaux de bord de gestion et avoir une excellente compréhension de ceux-ci. C’est une belle façon d’amorcer le virage d’une entreprise. Vous avez avantage à utiliser l’intelligence d’affaires pour sensibiliser vos employés et la direction et les habituer à travailler avec les données et bâtir une confiance envers les données, car avec l’IA, les données sont très importantes.

Q6. Qu’est-ce que je peux faire à l’interne pour préparer mon équipe ?

L’éducation des gestionnaires ! Si la direction ne suit pas et ne soutient pas un projet aussi majeur qu’une transformation numérique, c’est certain que les employés et l’entreprise ne suivront pas. C’est important d’avoir une connaissance suffisante.  D’ailleurs, il y a beaucoup d’événements disponibles au Québec pour vous informer sur les sujets, sinon il est aussi intéressant d’aller voir à l’international. Il faut comprendre où sont rendues les technologies et ce qu’elles permettent. Ensuite, il faut transmettre ces connaissances aux employés. Les formations de sensibilisation sont donc très pertinentes pour vous préparer à l’interne. Aussi, il faut bien planifier la communication autour du projet et informer les employés des différentes étapes.

Q7. Difficile d’optimiser les processus dans un contexte de croissance en entreprise, qu’en pensez-vous ? Intégrer l’IA en contexte de croissance, est-ce un risque ?

Cette question fait référence à un principe qui est trop peu souvent appliqué dans les entreprises, nos organisations pensent ou voient un projet d’IA, ou d’innovation carrément, comme étant souvent un gros projet qui va se faire une fois et qui va coûter très cher, mais qu’après ce sera fini. Au contraire, l’innovation et la numérisation des entreprises sont des projets à long terme. Les entreprises, tout comme Labplas l’explique dans les capsules, doivent investir sur une longue période et de façon constante. Normalement, on suit la loi du 1%, par exemple on investit en formation un pourcentage de notre masse salariale pour que nos employés restent compétents. Ainsi l’innovation et l’investissement en technologie doivent être faits sous le même principe que la formation. Innover d’un coup, ce n’est pas la bonne technique et c’est plus risqué.  Comme il y a beaucoup de choses à penser, la gestion du changement, par exemple, il faut innover à la bonne vitesse pour que l’entreprise ait le temps de l’absorber. Si on avance trop vite, il y a des risques qu’on ne verra pas venir et il est plus facile de se tromper. Donc, aller à la bonne vitesse c’est crucial, et non ce n’est pas parce que l’entreprise est en croissance que ça augmente le risque.

Q8. Le préalable 1 (vos processus sont-ils optimisés) n’est-il pas en conflit avec 2 (dans quelles sphères d’activité pourriez-vous prendre de meilleures décisions) et 3 (où êtes-vous le moins efficace) ?

Non, en fait il faut voir les trois items comme complémentaires et surtout chronologiques dans votre réflexion et dans la priorisation de vos projets.

Q9. Est-ce que vous avez des exemples d’utilisation de l’IA dans le domaine de la formation / éducation ?

Il y a très peu d’exemple réel dans le monde de la formation. Toutes les technologies que j’ai eu la chance de voir faisaient appel à de la statistique traditionnelle et non à de l’IA.

Q10. Comment une entreprise de service peut-elle intégrer l’IA ? Avez-vous des exemples?

Le meilleur exemple est d’automatiser tout ce qui est papier aujourd’hui, c’est la première étape ! La saisie manuelle et le papier dans les entreprises de service sont souvent le premier angle d’attaque.

Q11. Est-ce qu’il y a des solutions qui s’appliqueraient à une compagnie de construction, soudure, béton, pont etc… ?

Il y a de nombreuses solutions « digitales » qui s’appliquent au monde de la construction et on retrouve également des algorithmes simples d’IA dans certains logiciels de conception mécanique ou de design. Il existe aussi des solutions très poussées et très performantes en automatisation de tâches tel que la soudure et même certaines constructions en béton.

Q12. Est-ce un frein à l’IA une main-d’œuvre qui n’est pas adaptée ou à l’aise avec les technologies de l’information ? Comment évaluez-vous ce risque ?

Beaucoup d’entreprises sont dans cette situation. Ce n’est pas un frein à l’utilisation de l’IA, par contre il est clair qu’il faut rapidement commencer à se préoccuper de notre main-d’œuvre qui n’est pas technologique et ça c’est vrai que l’on fasse ou non de l’IA dans les entreprises qui sont en transformation. Avec l’IA, ou autres, les technologies seront de plus en plus présentent dans votre entreprise donc il est primordial de commencer à former et préparer votre main-d’œuvre, à la rendre de plus en plus technologique et à convertir les emplois, c’est urgent.

Q13. Les PME qui ont peu de ressources à l’interne ou qui ne possèdent pas de compétences dans les domaines de l’intelligence artificielle peuvent-elles se lancer dans des projets d’IA ? Comment ?

La majorité des PME se retrouvent dans cette situation et la réponse est définitivement oui ! Il faut voir l’IA comme quelque chose de chirurgical qu’on vient implanter dans un processus ou dans une infrastructure logicielle ou dans un logiciel lui-même. Ainsi, pas besoin d’un expert interne, il faut plutôt des gens orientés ‘’data driven company/workforce’’, c’est-à-dire d’avoir des employés sensibilisés à l’importance des données, qui ont une compréhension minimum du fonctionnement. Mais avant tout, on a besoin de gens dans l’entreprise qui comprennent parfaitement les processus et comment l’entreprise fonctionne, c’est le plus important.

Q14. Quels critères utilisés pour sélectionner l’employé qui sera leader de mon projet d’IA ?

Il est effectivement important d’avoir un responsable du projet dans l’entreprise. Il ne faut pas obligatoirement un responsable qui est expert en IA. Si l’entreprise est d’une taille suffisante, oui ce serait préférable, mais pour une PME ce n’est pas possible de se payer quelqu’un à temps plein qui est expert en IA. Il faut un responsable passionné, quelqu’un qui sera un bon porteur du message de l’importance de l’innovation technologique. Quelqu’un qui va être sensibilisé à la transformation numérique de l’entreprise et qui sera intéressé à s’éduquer et à en apprendre davantage.

Q15. Est-ce que par l’entrainement vous parlez de « renforcement » ?

Il existe un type d’apprentissage qui se nomme de ‘’ l’apprentissage par renforcement ‘’. Ce type d’apprentissage nécessite implicitement un entraînement. On peut voir l’entraînement comme étant le moment où l’on montre à notre modèle quelles sont les bonnes et les mauvaises réponses étant donné une question posée. Bref, l’apprentissage par renforcement est un paradigme d’apprentissage en soi.

Q16. Lorsque vous parlez de « superviser » est-ce de lui donner une batterie de tests ou de valider les conclusions ?

Cela veut dire valider les conclusions de l’algorithme pendant un certain temps (le temps de l’entraînement). Il y a une distinction à faire entre superviser et non-superviser. Pour l’apprentissage supervisé, notre modèle a besoin d’une supervision. Qu’est-ce que la supervision? C’est de se faire dire : cette réponse est bonne ou bien cette réponse est mauvaise. Avec un dataset annoté, c’est possible de faire un entraînement supervisé. Au contraire, on utilise le non-supervisé habituellement lorsque l’on n’a pas accès à un tel dataset. De ce fait, on va plutôt tenter de trouver des patrons dans les données pour en tirer d’éventuelles conclusions.

Q17. Est-ce possible de trouver des études de cas pour le milieu journalistique ou tout autre domaine de l’édition (de la cueillette à la publication des informations) ?

Oui ça existe, mais ça demande également une recherche approfondie pour trouver l’étude de cas qui aura l’angle de recherche et d’analyse souhaité.

Q18. Algorithme Vs heuristique ? Quelle différence ?

Heuristique décrit une approche mathématique qui est effectivement la base du concept d’intelligence artificielle.

Q19. Question de précision, vous parlez de modèle prédictif alors que celui-ci fait référence à l’ancien modèle de développement, avec l’IA ne devrions-nous pas parler d’un modèle d’anticipation ? Le modèle à venir est composé d’un triangle : Big-Data, BI et IA. Ce modèle ne saurait donner ces fruits sans que nous parlions d’un changement organisationnel impliquant l’humain.

Il est vrai que l’on entend de plus en plus parler de modèle d’anticipation, mais selon moi ce n’est qu’une question de sémantique…

Clairement il est essentiel d’accorder une grande importance à la gestion de changement à prendre en compte ainsi qu’à la culture de l’entreprise afin de maximiser vos chances de faire de vos projets d’innovation une réussite!

Q20. Est-ce qu’il y a une idée de valeur / coût sur la mise en place d’un petit projet ?

Vous devez envisager une fourchette de 50K à 100K$ pour un petit projet.

Q21. Quels sont les délais idéaux (time frame) pour un petit projet ?

Il faut envisager un minimum de 6 mois uniquement pour le volet IA et il est généralement possible de développement l’interface logiciel pour faire fonctionner le tout au cours du même 6 mois.

Q22. Pouvez-vous expliquer votre énoncé « donner le temps de digérer à l’entreprise » ?

Je voulais dire que l’entreprise ne peut pas absorber une quantité infinie d’innovation trop rapidement. Il faut donner le temps à l’organisation de s’adapter et aux gens de changer leurs habitudes.

Q23. Dans les algorithmes sur Internet, comment s’assurer que les données de l’entreprise soient sécurisées ? Y a-t-il un aspect de sécurité qu’il faut tenir compte ?

L’utilisation d’algorithmes disponible sur Internet ne pose pas plus de défis d’un point de vue de la sécurité des données que si vous développez à partir de 0 votre propre algorithme. À moins que le « service » de traitement des données qui utilise un algo vous force à envoyer vos données pour traitement sur les serveurs du fournisseur du service. Dans ce cas, il est conseillé de ne pas faire traiter l’information trop sensible et/ou de vous assurer que vous travaillez avec un fournisseur de confiance.

Q24. Comment imaginer coconstruire un référentiel de compétences en IA ? Quels acteurs impliquer ?

Je ne crois pas qu’il soit nécessaire ni pertinent de construire un référentiel de compétences en IA pour permettre aux entreprises d’être bien outillées pour l’implantation ou l’utilisation de l’IA.

De plus, le domaine en soi est si vaste et complexe qu’il serait extrêmement difficile de répondre à toutes les clientèles cibles d’un tel référentiel sans s’y perdre rapidement. Je suis d’avis qu’un référentiel de compétences plus générales sur les données et sur les technologies en général serait plus approprié pour répondre aux attentes des entreprises qui ont amorcées leur transformation digitale.

Q25. Quels sont les logiciels les plus utilisés au Québec pour supporter la programmation de solutions IA ? Alteryx, Minitab, SAS, R ?

Python de loin et R en deuxième place.

Q26. Est-ce qu’un manque de compétences en statistique industrielle empêche de reconnaître les projets IA qui vaudraient la peine d’être implantés ?

C’est effectivement très souvent le cas.

Q27. Parmi les projets d’IA, combien (en %) sont des projets d’innovation et combien ne le sont pas (ex.: optimisation) ? Ma question vise à savoir si des projets d’innovation pourront se qualifier à certains programmes d’aide et mesures fiscales.

Très peu sont des projets d’innovation pure, mais cela ne disqualifie pas nécessairement les projets pour autant. Il n’en reste pas moins que l’IA comporte toujours beaucoup d’incertitude et que cela les rend généralement admissible en RS&DE.

Q28. Est-ce que cette personne devrait être rémunérée en conséquence afin qu’elle ne quitte pas l’entreprise dans les mois suivants ?

Je ne suis pas certain de bien comprendre votre question, mais je vous répondrais qu’en général toute entreprise devrait normalement avoir en place une rémunération qui gardera les employés en poste pour plus de quelques mois.

Comment intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans ma PME ? (13 questions)

Q1. Il peut être difficile pour une entreprise de savoir ce que peut accomplir un algorithme d’IA exactement et donc de bien fixer nos objectifs. Pouvez-vous donner des exemples concrets pour des PME ?

Si on ramène l’intelligence artificielle a sa plus simple expression, l’objectif est de prédire quelque chose.

Le BI (intelligence d’affaires) va nous donner de la visibilité sur des données en temps réel en comparant avec des données historiques. L’IA va nous permettre de prendre potentiellement des données très similaires et de prédire le comportement d’un processus, ou même prédire plus en détail le prix auquel on devrait vendre un produit par exemple.

Quand on parle de la qualité, on va non seulement pouvoir analyser un produit, mais on est aussi capable de prédire si la machine va faire des défauts.

On est dans un contexte où la quantité d’exemples d’exécution de l’IA est extrêmement nombreuse. Si on prend la reconnaissance de texte par exemple, aujourd’hui retaper un bon de commande qu’on reçoit en format PDF et le retaper à la main ce n’est plus nécessaire.

Q2. À quoi doit-on s’attendre comme durée normale pour passer au travers le processus complet d’un projet d’implantation ?

C’est justement bien et plus amusant de commencer par des plus petits projets où on voit rapidement des résultats ! Pour débuter une démarche dans un contexte de PME, on a des beaux projets à succès qui ont pris entre 4 et 6 mois. En 6 mois on est capable d’avoir une solution fonctionnelle, qui est partie d’une idéation, et ça inclut le temps d’entrainement de l’algorithme évidemment.

Q3. Comment savoir si nos données sont pertinentes ?

Une grande question qui est essentielle au début de n’importe quel processus, qu’on souhaite ou non aller vers l’IA.

Aujourd’hui, on utilise les méthodes de statistique traditionnelles pour s’assurer qu’on a des corrélations, à tout le moins une corrélation minimum. Cela peut être du clustering, une réaction linéaire. On vient aussi s’assurer qu’on a un écart type raisonnable, donc on utilise la statistique traditionnelle que ce soit une moyenne mobile ou n’importe quoi pour aller chercher et valider qu’on a de la corrélation dans nos analyses. Donc une donnée qui ne corrèle pas du tout, ça ne veut pas dire qu’on ne pourra rien faire avec, mais il y a très peu de chance qu’on arrive à développer quelque chose en intelligence artificielle avec une donnée comme ça.

Q4. Comment peut-on procéder pour gérer les aspects éthiques du déploiement de l’IA dans l’organisation ?

Il est légitime d’avoir ce type de questionnements, mais il demeure qu’il y a peu d’aspects éthiques à considérer dans la plupart des contextes d’implantation, en particulier dans les organisations privées en milieu industriel, tant et aussi longtemps qu’on n’utilise pas les informations personnelles et confidentielles des employés, ou encore celles des clients à mauvais escient.

Par contre, la question éthique est souvent soulevée par les personnes qui sont résistantes à ces technologies et ne repose pas vraiment sur un argumentaire étoffé et valable. Pris à sa plus simple expression, il permet de justifier pourquoi on n’utilise pas l’IA, ce qui est plutôt dommage d’ailleurs.

Tant que les données ne sont pas nominatives et qu’il n’est pas possible d’identifier à qui appartient un ensemble de données en particulier, on restreint considérablement le potentiel de problème éthique de l’IA.

Q5. Est-ce que les précédents webinaires sont toujours accessibles ?

Tous nos précédents webinaires sont disponibles en ligne sur cette page : https://www.adriq.com/activites-reseautage-2/serie-de-webinaires-industrie-4-0/

Le webinaire du 30 janvier sera aussi disponible sur cette page dès le mois de mars 2020.

Q6. Comment mesurer le ROI de l’IA dans un commerce de détail ?

Il n’est pas possible de répondre à votre question avec si peu d’information. Tout est en fonction du processus ou de la tâche que vous voulez optimiser/automatiser et bien sûr chaque entreprise et modèle d’affaires aura ses propres variables avec des pondérations forcément différentes.

Q7. Pouvez-vous à nouveau indiquer la différence entre BI et AI ?

Le BI (intelligence d’affaires) va nous donner de la visibilité sur des données en temps réel en comparant avec des données historiques. L’IA va nous permettre de prendre potentiellement des données très similaires et de prédire le comportement d’un processus, ou même prédire plus en détail le prix auquel on devrait vendre un produit par exemple.

Q8. Avez-vous des exemples d’IA dans des entreprises de services de maintenance industrielle et construction ?

Il y a de nombreuses applications de l’IA dans les domaines de la maintenance industrielle et de la construction, d’ailleurs Pomerleau qui est un de nos clients innove avec nous depuis un moment en utilisant l’IA. Voici une courte liste des exemples fréquents de ces deux domaines : reconnaissance faciale des travailleurs sur les chantiers sécurisés, détection automatique du port du casque par les travailleurs, prédiction de fin de vie des équipements, analyse automatique de progression et de conformité d’un chantier en fonction des plans et devis, etc.

Q9. Quelle est la différence entre l’IA et la Chaine de bloc (blockchain) ?

L’IA fait référence à l’Intelligence Artificielle et aux méthodes associées aux techniques de prédiction du domaine, alors que la Chaine de bloc est une technologie (approche) qui a pour objectif de gérer l’authenticité des données et/ou de gérer la sécurité des données en question.

Q10. Est-ce que l’IA est applicable au recrutement ?

Tout à fait, il y a plusieurs cas d’usage de l’IA dans le recrutement. Par exemple, pour l’identification des candidats à haut potentiel dans les grandes organisations.

Q11. Comment négocier la propriété intellectuelle et breveter l’IA pour créer une réelle valeur pour la PME ?

Il existe de nombreuses formules pour répartir la PI de l’IA, chaque approche est très contextuelle au besoin de chaque entreprise. Toutefois, il est à noter que le fait de breveter les algorithmes n’est plus du tout dans les pratiques courantes des entreprises puisque la vraie valeur réside dans la donnée et non pas dans l’algorithme.

Q12. Dans le cas de Labplas : Est-ce que les responsables de la qualité ont reçu une formation ou Labplas a embauché des spécialistes pour le contrôle de la qualité avec l’IA ?

Les responsables qualité ont été formé en cours de projet. L’utilisation de l’IA ne nécessite pas obligatoirement d’embaucher un spécialiste de l’IA. Une personne à l’interne avec un fort intérêt pour les nouvelles technos et pour les données peut très bien faire le travail.

Q13. Quel a été votre projet le plus long ?

2 ans, du début de la collecte de données jusqu’au déploiement de l’algorithme.