IA et PLM : Quels cas d’usage ?
Les progrès récents dans le domaine de l'intelligence artificielle, conjugués à une disponibilité accrue de la puissance de calcul grâce au Cloud computing, ont démocratisé l'accès à cette technologie, élargissant ainsi ses applications dans divers domaines. En particulier concernant l’IA générative, des modèles de grande envergure comme GPT-4o d'OpenAI captivent l'attention du public pour leurs capacités impressionnantes en traitement du langage naturel. Malgré ces avancées, l'intelligence artificielle ne peut actuellement pas remplacer totalement l'intervention humaine ; elle représente un outil complémentaire pour la prise de décision et la génération de données.
Au même titre que pour d’autres domaines, l'intelligence artificielle présente un potentiel significatif pour améliorer la gestion du cycle de vie des produits (Product Lifecycle Management – PLM). En exploitant les capacités de l'IA en analyse de données et en prédiction, les entreprises peuvent optimiser chaque étape du processus, de la conception à la fin de vie. L'intégration de l'IA dans le PLM peut permettre, par exemple, d'anticiper les besoins des clients, d'optimiser les processus de production et de favoriser l'innovation continue.
Exemples de cas d'usage de l'IA dans le cycle de vie du produit
1. Conception
Aide au design des collections produit
- Retrouver un article, une couleur ou une matière à partir d'une image
- Génération d'images, de designs à partir de descriptions produit
Simplification de l'interface user
- Analyse du PLM et des retours métiers pour proposer des fonctionnalités plus intuitives, avec une apparence plus claire
2. Développement produit
Assistance virtuelle et chatbot
- Réponses aux questions des utilisateurs sur le fonctionnement de l'outil
- Pas à pas pour la création d'articles
- Reprise automatique de produits existants pour en créer de nouveaux
Formalisation automatique de contenu
- Documentation des process métier
- Génération par IA des descriptions produit
3. Production
Planification des stocks / Gestion des fournisseurs
- Anticipation des performances de certains produits à partir de données historiques
- Prédiction du comportement d'achat client pour mieux gérer les stocks et les appels aux fournisseurs
Validation de la qualité produit
- Automatisation des tests de conformité par l'IA avant la commercialisation
4. Service Client et Vente
Visualisation immersive des produits
- Intégration de la VR/AR facilitée par l'IA pour une meilleure représentation de l'article par le client
- Génération de modèles 3D à partir de visuels 2D
Analyse des retours utilisateur
- Propositions de changements de process
- Redéfinition des produits à partir des retours client
5. Fin de vie Produit
Gestion de la durabilité des produits
- Evaluation des impacts environnementaux liés aux matériaux utilisés, pour améliorer la recyclabilité
Adaptations aux nouvelles réglementations
- Analyse par IA des réglementations et de la traçabilité des articles pour identifier des corrections.
6. Sécurisation de l'infrastructure PLM (transverse)
- Aide à la protection des données du PLM grâce à l'IA Cloud
- Analyse des failles de sécurité automatique
Prérequis et points d’attention
Une entreprise ayant déjà adopté un PLM dispose d'un contexte facilitant pour le déploiement de l'intelligence artificielle. En effet, pour que l'IA apporte des résultats significatifs, il est nécessaire de posséder des données en quantité suffisante mais surtout de bonne qualité : plus les données d'entrée sont correctes, plus les données de sortie seront exploitables.
Dans 87 % des entreprises dotées d'un système PLM, tous les employés ont accès aux données produits pertinentes pour leur travail, contre seulement 56 % des entreprises qui n'ont pas de système PLM¹. La structuration claire et organisée de l'outil permet d'optimiser l'utilisation des données par les modèles d'IA.
Toutefois, il est nécessaire garder en tête que les entreprises doivent contrôler avec précision les droits d'accès afin d'éviter toute fuite de données sensibles. Les considérations de sécurité sont au cœur de l'utilisation de ces nouvelles technologies, et l'implémentation avec un PLM ne déroge pas à cette règle.
Pour en savoir plus, contactez nos experts :
- Thomas Zarazik, Senior Manager
- Aicha Eddekkaki, Senior Consultante