Agents d'IA
Les agents d'IA gagnent rapidement en importance et modifient les processus de prise de décision dans de nombreux secteurs. Mais que se passe-t-il lorsqu'ils se retrouvent dans les environnements de R&D et d'assurance qualité ? Grâce à des données structurées et à des objectifs clairs, ils analysent, prennent des décisions et formulent des recommandations de manière proactive, pour plus d'innovation, une meilleure qualité et des cycles de développement plus rapides.
Pourquoi les agents d'IA sont-ils à l'ordre du jour en ce moment ?
Les agents d'IA sont considérés comme une voie de développement clé pour la prochaine vague technologique. Le cabinet de conseil Gartner prévoit qu'environ 15 % de toutes les décisions commerciales seront influencées par des systèmes basés sur des agents d'ici 2028 (rapport).
IBM considère également le concept d' « IA agentique » comme une nouvelle phase de l'automatisation intelligente. La maturité technique, les données disponibles et les infrastructures cloud créent pour la première fois les conditions nécessaires à leur utilisation pratique aujourd'hui, même dans un environnement industriel, selon un rapport de tendance d'IBM.
Ces avancées technologiques ouvrent de toutes nouvelles opportunités dans les environnements de laboratoire : les processus peuvent être optimisés en fonction des données, l'innovation accélérée et l'assurance qualité rendue plus intelligente.
Cela est garanti par des développements technologiques tels que des infrastructures cloud plus puissantes, de plus grandes quantités de données disponibles et des modèles d'IA améliorés. Cela ouvre de toutes nouvelles opportunités dans l'environnement des laboratoires : les processus peuvent être optimisés sur la base des données, les innovations peuvent être accélérées et l'assurance qualité peut être rendue plus intelligente.
Que sont les agents d'IA ?
Un agent d'IA est un logiciel intelligent qui poursuit des objectifs de manière indépendante, analyse les données, prépare des décisions et en tire des suggestions concrètes d'action ou des interventions en matière de processus. Contrairement à l'IA classique, qui fonctionne généralement de manière réactive et attend des requêtes spécifiques, les agents agissent de manière proactive : ils reconnaissent ce qui doit être fait et font tout ce qui est en leur pouvoir pour atteindre efficacement l'objectif défini. Pour ce faire, ils ont besoin de trois éléments clés :
Entrée: L'agent traite des données d'entrée structurées, par exemple des données de laboratoire, le contexte du projet, des résultats antérieurs ou des exigences clairement définies.
Logique: à l'aide de règles de décision, d'apprentissage automatique ou d'heuristique, l'agent évalue différentes options et sélectionne la stratégie la plus appropriée.
Sortie : Les résultats sont des suggestions d'action, des recommandations automatisées ou même des interventions directes sur les processus, qui sont renvoyées aux personnes pour qu'elles prennent une décision.
L'une des principales caractéristiques des agents est l'apprentissage continu grâce au feedback : ils analysent les suggestions qui ont été mises en œuvre et leur succès, et améliorent leur logique de prise de décision sur cette base.
Cela signifie un véritable développement, en particulier dans l'environnement des laboratoires : les agents d'IA aident non seulement à gérer les données sur les matériaux, mais aussi à les utiliser de manière intelligente, pour des décisions plus éclairées, des cycles de développement plus courts et une assurance qualité plus efficace. Un exemple : lorsqu'un client a besoin d'un nouveau revêtement pour résister à des températures extrêmes, l'agent peut analyser l'historique des recettes, les exigences et les résultats des tests, et proposer en très peu de temps une combinaison adaptée répondant aux conditions cadres.
Comment fonctionnent les agents d'IA ?
Un agent d'IA traite les informations en trois étapes :
- Tout d'abord, il a besoin de données structurées et disponibles numériquement. Les sources typiques incluent les systèmes LIMS, les bases de données ERP, les listes Excel ou les plateformes spécialisées d'intelligence matérielle telles que LabV. Les données pertinentes peuvent inclure les recettes, les propriétés des matériaux, les paramètres du procédé ou les résultats des tests.
- Dans un deuxième temps, l'agent reconnaît les objectifs définis, recherche des modèles dans les données disponibles, évalue les relations et développe des suggestions concrètes en fonction de sa logique de décision.
- Dans la troisième étape, les résultats sont présentés : l'agent fournit des recommandations d'action, des recettes optimisées, des plans de test ou des avertissements en cas d'écarts. Les personnes restent toujours le dernier recours, qui examine et décide des propositions.
Exemples pratiques
Développement de peintures en R&D : des connaissances historiques à une nouvelle recette
Un client de l'industrie de la peinture avait besoin d'une solution de revêtement pour des conditions de fonctionnement extrêmes. Au lieu de s'appuyer sur les méthodes traditionnelles d'essais et d'erreurs, un agent d'IA a été utilisé.
Le processus :
- Analysez les données historiques : L'agent examine les recettes précédentes et les résultats des tests dans des conditions similaires.
- Intégrer les conditions-cadres : Les exigences telles que la résistance à la température, l'adhérence et les exigences réglementaires sont prises en compte.
- Créez des propositions d'action : L'agent développe des recettes optimisées et motive ses recommandations.
- Sélection et réglage : La personne effectue la sélection finale et contrôle les réglages ultérieurs en fonction des commentaires.
Résultat : le temps de développement a été considérablement réduit, les ressources ont été utilisées de manière plus efficace et les chances de succès ont augmenté de manière significative.
Assurance qualité pour les matériaux recyclés : identification précoce des écarts
Un agent d'IA a également soutenu avec succès les processus en matière d'assurance qualité des matériaux recyclés. Les fluctuations importantes pourraient être identifiées à un stade précoce et compensées de manière ciblée.
Le processus :
- Vérifiez les données d'entrée : L'agent analyse les nouveaux lots de matériaux et les compare aux données de qualité historiques.
- Identifier les anomalies : Les écarts par rapport aux normes définies sont automatiquement détectés.
- Formuler des recommandations d'action : L'agent fournit des suggestions pour le mélange avec de nouveaux produits ou pour l'adaptation des paramètres du procédé.
- Intégrez les commentaires : Les ingénieurs de test évaluent les suggestions afin que l'agent puisse continuer à tirer parti des résultats.
Résultat : la qualité des matériaux a pu être stabilisée, le taux de rebut réduit et les efforts de test réduits.
Exigences et limites
Pour que les agents d'IA soient pleinement efficaces, un certain nombre de conditions doivent être remplies. En particulier, une base de données structurée et disponible numériquement est essentielle pour une utilisation réussie. Sans données d'entrée de haute qualité, un agent ne peut pas fournir d'analyses ou de recommandations fiables. Des définitions claires des cibles sont tout aussi importantes. L'agent doit savoir dans quoi il travaille, par exemple développer une recette optimisée ou identifier les écarts de qualité.
Les mécanismes de feedback constituent un autre facteur de réussite. Ce n'est que lorsque les suggestions des agents sont évaluées et que les commentaires sont systématiquement intégrés que l'agent peut apprendre et s'améliorer. Enfin et surtout, les personnes restent toujours l'autorité décisionnelle finale. L'agent fait des suggestions ; la responsabilité incombe aux personnes. Les agents sont donc des outils et non des instances de remplacement. Leur force se développe en combinaison avec l'expertise humaine.
Conclusion : pourquoi les données connectées sont importantes aujourd'hui
Les agents d'IA ne modifient pas les pratiques du jour au lendemain, mais ils ouvrent de nouvelles perspectives pour les décisions basées sur les données. La condition préalable est que les bonnes bases soient posées aujourd'hui : des structures de données propres, des systèmes en réseau et une utilisation réfléchie des connaissances numériques.
Quiconque commence à enregistrer de manière cohérente ses données matérielles, à les relier de manière judicieuse et à les rendre utilisables numériquement crée les conditions nécessaires à la prochaine étape : l'utilisation ciblée d'agents intelligents. Ils peuvent ensuite automatiser les processus, fournir des suggestions ou préparer des décisions, le tout intégré dans un système compris et soutenu. Nous aborderons en détail les opportunités, les défis et les cas d'utilisation spécifiques qui y sont associés dans le webinaire « Les agents d'IA en laboratoire — Systèmes d'assistance pour la R&D et l'assurance qualité ».
La première étape n'est pas la technologie des agents, mais la décision d'utiliser les données de manière stratégique. Les entreprises devraient y travailler dès aujourd'hui afin de pouvoir réellement bénéficier des développements de l'intelligence artificielle à l'avenir.