1. Introduction
Témoignage de Fréderic Delattre manager, docteur ingénieur en électronique et mécanique, avec 25 ans d’expériences en direction R&D, Qualité et conduite de portefeuille de projets. Avec le cabinet EXPERING de management de transition en ingénierie et supply chain, nous prenons le temps du confinement pour analyser les enjeux de l’Intelligence Artificielle dans les métiers de la R&D dont l’ingénierie de produits nouveaux. Les possibilités des Intelligences Artificielles sont chaque jour plus larges, nous les avons regroupées en 4 catégories de contribution pour les métiers de la R&D :
2. LES 4 CATEGORIES DE CONTRIBUTION
Témoignage de Fréderic Delattre manager, docteur ingénieur en électronique et mécanique, avec 25 ans d’expériences en direction R&D, Qualité et conduite de portefeuille de projets. Avec le cabinet EXPERING de management de transition en ingénierie et supply chain, nous prenons le temps du confinement pour analyser les enjeux de l’Intelligence Artificielle dans les métiers de la R&D dont l’ingénierie de produits nouveaux. Les possibilités des Intelligences Artificielles sont chaque jour plus larges, nous les avons regroupées en 4 catégories de contribution pour les métiers de la R&D :
- Assister le manager métier ou projet dans son rôle d’administrer son activité : les exemples sont la surveillance technologique, le tri et le classement d’informations intra et extra, la gestion des réunions et rituels, des reportings, des ressources, …); cette assistance n’est pas spécifique à la R&D et relève du champs d’application des IA pour l’efficience du manager.
- Renforcer l’efficience des acteurs du métier en automatisant (robots) des processus réglés, systématiques, tels que l’automatisation et la disponibilité optimale des règles métier, la saisie et le classement, la surveillance de moyens d’essai, le contrôle, …
- Adresser de nouvelles complexités telles que la conception optimale multiphysique, les exigences de Sûreté de Fonctionnement, des exigences de certification, en analysant la cohérence et les manques de justification, l’identification assistée de concepts optimaux, l’analyse de couverture et d’exhaustivité, …
- Assister à la création de nouveaux savoirs, donc de nouvelles prestations de services telles que l’analyse des retours d’expérience, l’intégration transverse ouvrant la collaboration inter-métier, l’identification de patterns pour l’amélioration de la maîtrise et de la performance du produit …
3. Conclusion
Etant donnée sa puissance, ses exigences quant à l’accès à une donnée propre et ses contraintes d’apprentissage, intégrer de l’Intelligence Artificielle impacte lourdement l’organisation du travail. C’est bien un projet de conduite du changement relevant d’une stratégie de transition numérique, associant étroitement l’expertise métier R&D, l’expertise métier IA et l’expertise RH/GPEC sous la conduite d’un directeur de projet issu du métier R&D. Ce projet doit être conduit dans une démarche de Lean Engineering augmentée des meilleures pratiques de la conduit du changement. Si les grands groupes industriels sont déjà engagés dans une telle démarche avec leurs ressources internes, les PME et ETI peuvent maintenant l’engager en recourant à un manager de transition du métier R&D ayant la culture de l’IA, supporté par le réseau des compétences EXPERING et faisant le lien avec les experts IA du formidable écosystème des start-up Françaises reconnues au meilleur niveau mondial. N’hésitez pas à nous contacter pour évaluer avec vous l’opportunité d’une telle démarche; car c’est maintenant que la culture IA doit pénétrer les métiers et processus de la R&D pour en avoir les bénéfices immédiats et être prêt aux prochaines ruptures technologiques.
Pour aller plus loin sur les initiatives d’inculturation IA & Ingénierie :
- System X lance un programme d’IA pour l’ingénierie industrielle augmentée
- Descriptif du projet AMC de l’IRT SystemX
Frédéric DELATTRE