L’IA générative révolutionne la production d’Airbus

Airbus mise sur l’IA générative pour optimiser ses processus de fabrication

Airbus, l’un des géants de l’industrie aéronautique, s’engage résolument dans l’ère de l’intelligence artificielle générative pour améliorer ses opérations de production. Cette entreprise du Cac 40 envisage d’intégrer des modèles de langage avancés dans ses chaînes de fabrication afin d’assister ses agents sur le terrain.

L’IA générative au cœur de la production

Comme de nombreuses entreprises du Cac 40, Airbus explore les opportunités offertes par l’intelligence artificielle générative, également connue sous le nom de “gen AI”. La société toulousaine prévoit de mettre en place un assistant conversationnel alimenté par cette technologie pour accompagner ses agents travaillant directement sur les lignes de fabrication d’avions.

Avant de se lancer dans ce projet ambitieux, Airbus a entrepris une analyse approfondie de tous les cas d’utilisation potentiels de l’IA générative au sein de l’entreprise. Cette évaluation a englobé toutes les fonctions et entités de l’organisation. À la suite de cette analyse, Airbus a identifié plusieurs scénarios d’application, notamment la création de texte, la génération de code, la synthèse de contenu fonctionnel et l’expertise.

Le Retrieval Augmented Generation (Rag) au service d’Airbus

Dans le domaine de l’IA générative, Airbus a identifié une notion clé appelée “Retrieval Augmented Generation” (Rag) pour répondre à ses besoins. Cette technique permet d’injecter de nouveaux contenus dans la base vectorielle d’un large modèle de langage (LLM) sans avoir à le réentraîner. Une fois cette tâche accomplie, le modèle peut extraire directement des réponses des contenus injectés.

Le principal avantage du Rag réside dans sa capacité à exploiter les compétences conversationnelles et de raisonnement du LLM sous-jacent tout en garantissant la maîtrise des résultats finaux. Il génère des réponses précises et exemptes d’erreurs, en se basant sur un corpus de documents entièrement maîtrisé. Cette approche est particulièrement utile pour les collaborateurs d’Airbus qui doivent prendre des décisions rapides et fiables en s’appuyant sur des informations pertinentes.

Le Rag pour guider les opérateurs de production

Le Rag se révèle particulièrement adapté pour orienter les opérateurs d’Airbus sur les lignes de fabrication. Il permet aux travailleurs de trouver rapidement des solutions aux problèmes tout en respectant les procédures et normes de montage. Ce scénario d’application est actuellement en phase de test au sein de l’entreprise.

Fabrice Valentin, responsable de l’équipe centrale IA chez Airbus, explique : “Nous avons décidé de commencer par quelques cas très précis et proches du métier pour nous doter d’une première expérience de l’IA générative et évaluer sa valeur sur le plan commercial. L’objectif est également de maîtriser les solutions, leur sécurité, et plus largement, de comprendre les meilleures pratiques du domaine.”

Responsabilité et durabilité

En parallèle des tests, Airbus met en place des processus visant à garantir la responsabilité de l’IA produite. Pour ce faire, le groupe a créé un comité directeur chargé de veiller à ce que les projets servent les intérêts des clients internes et externes tout en respectant les objectifs de développement durable de l’entreprise. Airbus s’engage également à adopter des modèles légers et économes en énergie chaque fois que cela est possible.

Une attention particulière est également accordée à la transparence et à la sécurité des modèles d’IA. Cette démarche s’inscrit dans la politique de qualité et de sécurité de l’avionneur. Airbus cherche ainsi à anticiper les réglementations émergentes en matière d’intelligence artificielle au niveau européen, notamment en ce qui concerne l’IA Act.

L’IA générative au service de la collaboration

Un autre domaine d’application prometteur pour Airbus est l’utilisation de l’IA générative pour faciliter les échanges entre différentes fonctions de l’entreprise, telles que les juristes, les ingénieurs, les techniciens, les commerciaux et les agents de support client. L’objectif à long terme est de créer une interface capable de contextualiser les demandes et les discours en fonction des besoins de chaque métier.

En ce qui concerne les solutions d’IA générative, Airbus adopte une approche agnostique. Fabrice Valentin précise : “Airbus a l’opportunité de tester différents outils pour différents cas. Dans l’IA générative, nous sommes parvenus à nous entendre sur les technologies utilisées pour chaque cas de test. Ce qui, au final, nous a permis d’éprouver un grand nombre d’offres de LLM.” En conséquence, Airbus a pu évaluer des modèles de langage open source dans des environnements hautement sécurisés, ainsi que des LLM sur les plateformes cloud publiques de Google, Amazon et même le service Azure OpenAI de Microsoft.

Fabrice Valentin souligne également que la stratégie d’Airbus est résolument multi-cloud, dans le but d’éviter de dépendre d’un seul fournisseur. Il explique que dans le domaine de l’IA générative, les ressources de calcul sont cruciales, et les offres sont encore en évolution, ce qui justifie cette approche.

En conclusion, Airbus embrasse pleinement l’ère de l’IA générative pour révolutionner ses opérations de production et améliorer la collaboration interne. Grâce au Rag, cette entreprise emblématique de l’aéronautique renforce sa position en tant que leader de l’innovation technologique dans le secteur.

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