Améliorer la valeur des produits grâce à l’électrification et à l’intelligence représente un défi de taille pour le secteur automobile, car il nécessite des efforts supplémentaires par rapport à la valeur standard des véhicules traditionnels. Une utilisation efficace des ressources aura un impact direct sur la valeur du produit et la durabilité de l’entreprise. Dans le monde dynamique d’aujourd’hui, il est essentiel de comprendre l’évolution des besoins des clients pour livrer les produits dans les délais. L’une des initiatives a consisté à mettre en œuvre un système expert avancé (A-ES) pour transférer les connaissances des ingénieurs qualifiés aux plus jeunes, en commençant par le processus d’examen du développement des véhicules anti-collision. Le travail de simulation de collision, crucial pour ce processus, prenait souvent plus d’une journée par simulation, les erreurs nécessitant d'être fortement retravaillées. L’A-ES a rationalisé les tâches simples, libérant ainsi du temps pour la création de valeur. Cependant, modéliser le savoir-faire pour l’A-ES était chronophage : 400 heures étaient nécessaires pour créer un modèle de connaissances pour seulement deux ou trois composants sur plus de 20 000 pièces automobiles, ce qui posait quelques difficultés pour un déploiement plus large dans l’entreprise.
Pour améliorer l’efficacité de la modélisation des connaissances, IBM a proposé d’utiliser l’IA générative afin d’extraire les connaissances des documents Microsoft PowerPoint contenant un savoir-faire dispersé au sein de l’entreprise pour les regrouper ensuite dans une base de données. Les techniciens qualifiés de Honda ont laissé de précieuses connaissances dans des documents PowerPoint riches en diagrammes et en graphiques, mais qui contiennent peu de texte, ce qui rend difficile la réutilisation basée sur l’IA. IBM a suggéré d’appliquer un grand modèle multimodal (LMM) pour convertir le contenu des graphiques et des diagrammes en texte, améliorant ainsi la réutilisation des connaissances dans les documents PowerPoint optimisés par l’IA. Stocker le savoir-faire sous forme de texte dans une base de données permet d’utiliser les connaissances grâce à la génération augmentée de récupération (RAG). Un projet pilote IBM watsonx.ai mené de novembre à décembre 2023 a validé la faisabilité de cette approche.
Avec un A-ES conventionnel, un ingénieur expérimenté et qualifié aurait besoin de trois ans pour créer un manuel et d’un an pour créer un modèle à partir du manuel. L’A-ES a permis d’économiser 30 % du temps consacré au développement et 50 % consacré à la planification/gestion. Grâce à l’IA générative, la documentation technique de Honda peut désormais être modélisée sous forme de phrases, réduisant ainsi le temps de modélisation de trois ans à un. Cette approche élargit les domaines d’utilisation des documents et décuple l’efficacité de l’entreprise. IBM a démontré une couverture complète de la validation de la valeur à la livraison et aux opérations grâce au concept de modèle d’infrastructure de watsonx.ai. En appliquant des LMM et des LLM, IBM a pu garantir la faisabilité du projet, menant à des projets de preuve de concept et à de futures activités de développement de la production.
Honda (lien externe à ibm.com) est un conglomérat multinational public japonais spécialisé dans la production d’automobiles, de motos et d’équipements alimentés par batterie, dont le siège social est situé à Minato, Tokyo (Japon). Depuis 1959, l’entreprise est le premier fabricant de motos, avec 400 millions d’exemplaires produits jusqu’en 2019. Elle est également le plus grand fabricant de moteurs à combustion interne, avec plus de 14 millions de moteurs par an. Honda est devenu le deuxième constructeur automobile japonais en 2001 et le huitième au monde en 2015.
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