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  • Vincent Whitman

L'Intelligence Artificielle et vos techniciens de terrain





Préparer les techniciens à travailler avec des données


Les techniciens sont les véritables héros dans le domaine des services. Ils font tourner le monde. Ce sont les héros de la maintenance. Pour réussir, ils ont besoin des bons outils, d'informations correctes et de moyens pour accomplir leur magie face à des propriétaires d'actifs toujours plus exigeants. Que leur donnons-nous ? Un logiciel de gestion des services sur le terrain à la pointe de la technologie ? L'IA ?


Je pense que l'IA a un potentiel considérable dans le domaine des services. Même si je n'ai pas une compréhension complète de ce que signifie l'IA, le fait que pendant le cycle de vie des services, des quantités massives de données sont générées, je peux imaginer que l'apprentissage profond et les outils d'exploration peuvent conduire à une prise de décision meilleure et optimisée.


Lors d'une récente visite guidée que j'ai effectuée, l'accent a été mis sur la nécessité de disposer de données fiables sur les actifs afin d'être plus efficace et proactif. En raison de la quantité d'actifs et de leur long cycle de vie, il est pratiquement impossible pour les humains de consommer les données et de se préparer à chaque éventualité. Les connaissances tribales et l'expérience ont conduit l'exécution des services historiques. Aujourd'hui, l'ambition de cette entreprise est de donner à chaque employé du service les moyens de prendre des décisions éclairées.


Naviguer dans le labyrinthe


Lorsque nous étions enfants, nous trouvions du plaisir à nous frayer un chemin dans le labyrinthe. Par essais et erreurs, nous avons fini par trouver une stratégie. Dans le monde des affaires, les enjeux sont un peu plus élevés. L'adoption d'une nouvelle technologie comporte toujours beaucoup d'essais et d'erreurs. Mais nous pouvons être intelligents lorsque nous avons l'objectif final en tête.


Avec l'IA, nous ne voulons pas répéter la même erreur que beaucoup d'entreprises ont commise avec le big data : de gros investissements qui se traduisent par des lacs de données inutilisés. Selon une étude récente, entre 60 et 73 % de toutes les données d'une entreprise ne sont pas utilisées pour l'analyse.


Si vous n'êtes pas sûr de ce qu'est exactement le résultat final, vous pouvez le définir comme le désir de l'entreprise de faciliter la prise de décision informée plutôt que la prise de décision supposée, comme nous l'avons fait lors de la balade susmentionnée.


Avoir un impact sur les données relatives aux actifs


L'IA a la capacité de convertir d'énormes quantités de données en intelligence. La qualité de l'intelligence dépend de ce que vous introduisez dans l'algorithme. Avant de commencer, vous devez être très conscient de vos données. Cela a été illustré en 2018 par une implémentation d'IA ratée chez Amazon. Lorsque vous utilisez des données historiques pour enseigner à l'algorithme, prenez garde au fait que les décisions prises par l'IA seront un composé de tous les biais et erreurs commis dans le passé.


Lorsque le volume de données sur les actifs techniques est important, il est d'une grande aide pour le technicien si l'IA peut faire des suggestions. Pas des décisions, mais des suggestions... parce qu'en fin de compte, c'est le technicien qui tient la clé.

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