L’Intelligence Artificielle chez Adfast

Dans le cadre de notre innovation collaborative et inclusive, Adfast est fier d’annoncer l’intégration de l’intelligence artificielle au sein de ses opérations. Cette initiative nous permettra d’améliorer notre efficacité de production, de réduire les délais de livraison et d’améliorer l’expérience client. L’utilisation de l’intelligence dans nos processus nous permettra de prévoir la demande, d’adapter notre offre de produits, de fabriquer et de livrer rapidement chaque commande et finalement d’offrir une expérience client similaire à celle d’Amazon.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

À première vue, l’intelligence artificielle peut sembler quelque peu cryptique. Cependant, les principes fondamentaux derrière ces mots à la mode sont plus simples à comprendre que vous ne le pensez. L’article suivant vise à démystifier les concepts de base tels que “A.I.”, “Machine Learning” et “Deep Learning”.

Pour commencer, décomposons les mots « Intelligence Artificielle ». Tout cela signifie qu’un programme informatique peut simuler des décisions humaines. Un exemple amusant est d’imaginer un dîner où un programme intelligent sélectionne une recette en fonction des restrictions alimentaires des invités. Après avoir pris en compte les restrictions de chaque invité, le programme exécutera son algorithme et choisira un repas adapté aux besoins alimentaires de chacun.

Chez Adfast, notre Sélecteur de Produit Guidé est un exemple de programme intelligent. Cet outil, disponible sur notre site Internet, présente une liste de questions à nos clients sur leur application, analyse les réponses et propose le produit Adfast le mieux adapté à leurs besoins. Cliquez​​​​ ici pour essayer notre outil!

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

À ce stade, nous ne parlons plus d’un programme intelligent qui imite simplement la prise de décision humaine, mais plutôt d’un ordinateur doté de capacités d’apprentissage humain. La nuance réside dans la tâche effectuée par l’ordinateur. Au lieu de lui demander de filtrer à travers une liste de données conditionnelles pour prendre une décision, l’ordinateur se voit présenter un résultat souhaité, à partir duquel il lui est demandé de créer la liste de données conditionnelles qui lui permettront d’atteindre le résultat.

Hein?
L’exemple d’une recette peut illustrer ce processus. Dans l’intelligence artificielle traditionnelle, nous fournissons à l’ordinateur une recette et des ingrédients pour préparer un repas. En ce qui concerne le Machine Learning, nous donnons au robot le plat préparé, puis les ingrédients, et lui demandons de comprendre la recette.

Comment l’ordinateur peut-il en déduire la recette ? Il prend les ingrédients, les combine et prépare un plat. Il compare ensuite son repas au plat initialement présenté qui a été préparé par un humain. Dans la plupart des cas, le robot n’aura pas créé le résultat souhaité lors de sa première tentative. Le processus est donc répété jusqu’à ce que le repas du robot soit identique au repas de son homologue humain.

En Machine Learning, une présence humaine est requise pour superviser le processus d’apprentissage du robot en vérifiant s’il a effectivement appris de ses erreurs. Cependant, cette tâche peut rapidement devenir redondante. Les chercheurs ont donc développé un processus d’autovalidation informatique, connu sous le nom de « Deep Learning ».

Ce processus final permet à l’ordinateur de valider ses propres réponses. Chaque fois que le calculateur génère un résultat, il est comparé à une valeur théorique. Sur la base de cette valeur, des ajustements sont effectués et l’ordinateur augmente sa compréhension de la tâche demandée. C’est là que les réseaux de neurones peuvent être appliqués. L’objectif est d’établir des liens entre les tentatives et le résultat souhaité. En ajustant ces liens après chaque tentative, l’ordinateur construit progressivement le modèle (ou recette) qui lui permettra in fine de créer le résultat souhaité.

Applications d’IA chez Adfast

Maintenant que vous êtes devenu un expert en IA, vous vous demandez probablement « mais comment ces concepts peuvent-ils être appliqués chez Adfast ? »
Ci-dessous 3 exemples :
1- Ordonnancement intelligent des lots de production
2- Utilisation optimisée des équipements de production
3- Prévisions de ventes

1- Ordonnancement Intelligent des lots de production

La planification des lots de production est actuellement effectuée manuellement par notre planificateur, Redha. Chaque jour, Redha vérifie quels produits doivent être cédulés en production en fonction des stocks disponibles et des commandes clients. Les lots de production sont planifiés et associés à différentes lignes de production afin d’optimiser l’occupation des machines et de minimiser les déchets. Quels déchets ? Entre les lots, nos lignes de production doivent être purgées pour éviter la contamination entre les différentes chimies et couleurs des produits. Si la séquence de couleurs et de chimies n’est pas optimisée, un pourcentage important de notre produit est purgé plutôt que vendu. Au cours du processus de planification, notre planificateur doit tenir compte de quatre contraintes importantes : la chimie du produit, la couleur, le format et la marque. Ce processus prend du temps et pourrait être automatisé.