Les robots intelligents ont longtemps été perçus comme une menace pour l'emploi. Pourtant, cette technologie peut servir à améliorer la qualité du travail fourni par les ouvriers tout en renforçant leurs conditions de sécurité. L'intelligence artificielle (IA) et l'Internet des objets (IoT) occupent une place de plus en plus importante sur le lieu de travail. Autrefois objet de méfiance parmi les ouvriers, le digital est aujourd’hui considéré comme une source de valeur ajoutée. Dans une récente étude menée par le cabinet de conseil RH Randstad aux États-Unis, les trois quarts des travailleurs disent ne pas être inquiets face à la hausse de l'automatisation. Au contraire, 30 % d'entre eux estiment que celle-ci est aura des effets bénéfiques sur leur métier – une véritable aubaine pour les entreprises en en quête de nouvelles façons de digitaliser leur main d'oeuvre. La déferlante IoT On estime à 8,4 milliards le nombre d'objets connectés en service en 2017, allant des réfrigérateurs aux automobiles. Ce chiffre devrait atteindre 50 milliards à l'horizon 2020. A terme, les consommateurs bénéficieront d’une expérience encore plus fluide, et les entreprises disposeront d’une nouvelle arme concurrentielle grâce aux données issues des objets connectés. « Les fabricants industriels peuvent également introduire l’IoT dans leurs usines en intégrant des capteurs aux vêtements ou chaussures de leurs opérateurs. L’idée est d’améliorer tant les conditions des travailleurs que la performance de l’entreprise.
Montre intelligente - l’un des wearables les plus courants. Meilleure productivité grâce aux objets connectés En partenariat avec une start-up spécialisée dans la fabrication de semelles connectées, Tata Consultancy Services (TCS) travaille actuellement sur un POC (proof of concept) visant à équiper les opérateurs ouvriers en production automobile chez PSA, de chemises et chaussures connectées. « Notre objectif était de démontrer que les techniques d'IA et de machine learning peuvent permettre d'identifier des schémas utiles, à partir des données de capteurs placés sur les opérateurs effectuant des tâches répétitives. », explique Rishabh Arora, Directeur de l'IoT industriel chez TCS.
La solution IoT de TCS pourra ensuite être affinée pour déterminer les « bonnes » méthodes de travail, l'idée étant d'alerter le travailleur, par vibration du capteur, dès que celui-ci adopte une mauvaise posture ou une méthode de travail inefficace. « Grâce aux capteurs, [le logicel] est capable de surveiller la posture des ouvriers sur la base de leur biomécanique unique, ajoute Rishabh. Il apporte par ailleurs des gains considérables en termes de productivité et de qualité. L'algorithme permet de détecter les points à améliorer chez chaque travailleur en vue de les intégrer à sa formation. » Opérateurs équipés de wearables pour une sécurité accrue
Haute précision Les humains étant bien moins prévisibles que les machines, il est difficile de suivre et analyser leurs mouvements avec précision. Néanmoins, le modèle de données TCS est parvenu à identifier correctement dans 91 % des cas, les tâches répétitives des opérateurs en production. « En examinant simplement les données brutes issues des capteurs, explique Rishabh, notre modèle a été capable de reconnaître les gestes spécifiques de l’intervenant, tels l’ouverture d’un robinet de carburant ou le démontage d’une porte du châssis automobile. Les masses de données produites par les capteurs placés sur l'ouvrier permettent d’identifier une « signature » unique propre à l’ouvrier, spécifique à chaque tâche accomplie. Les data scientists de TCS ont réussi à identifier ces co-relations et signatures grâce à des techniques de machine learning », dit-il, avant d'ajouter : « Pour créer un modèle de données à l'aide du machine learning, nous prenons [grosso modo] des dizaines de paramètres et tâchons d’expliquer comment ces paramètres interagissent entre eux. »
8,4 milliards d'objets connectés en service en 2017 Synergie homme / machine A l'heure actuelle, ce modèle de données n'en est qu'au stade de POC, mais TCS espère le déployer chez PSA au cours des prochains mois. L'équipe TCS étudie également la possibilité d’établir une interaction entre le modèle spécifique à l’opérateur et les systèmes de contrôle et d'automatisation de la chaîne de production, pour réaliser des gains de productivité au niveau de l'ensemble de la ligne. Cette vague digitalisation industrielle est un précurseur à l’adoption en masse de l’IA et de l’IoT dans tous les secteurs d’activité.
« Mais il n'y pas lieu à s'inquiéter, affirme Rishabh, on nous ressasse sans cesse que l'IA et l'IoT menacent nos emplois. Or, l’objectif ici n’est pas de remplacer l’opérateur, mais d'étudier si [ces technologies] peuvent l’aider à travailler plus efficacement. »
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Aurélien Derozier / Pauline Lemercier
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