À bien y réfléchir, le sujet de l’IA ne devrait pas tant porter sur les fonctionnalités d’IA proposées par tel ou tel outil. Mais plutôt : quel cas d’usage est rentable pour une entreprise ? Et, deuxième question : comment s’intègre-t-il dans l’architecture existante ?
Pour moi, ce sont là les points qui doivent passer au premier plan. Une liste générique de « cas d’usage de l’IA en ingénierie » selon le principe du prêt-à-porter, fidèle à la devise « faites X et soyez heureux* », n’aide donc pas. Il faut au contraire déterminer cas par cas où l’IA crée une vraie valeur business dans l’ingénierie de produits complexes — et où elle ne serait que du bruit. Cela comprend aussi la question de savoir comment cela se transpose dans un paysage PLM/ALM concret.
En réalité, je travaille actuellement moi-même sur une telle « liste » — mais sans la prétention qu’elle doive convenir à chaque entreprise dans chaque situation. Il s’agit plutôt de proposer un catalogue comme source d’inspiration sur tout ce qui peut être possible avec l’IA.
Mes collègues Benny et Zacharias s’attaquent exactement à cela lors du webinaire en direct du 27 août :
- le WHAT — comment identifier des cas d’usage à ROI réel,
- le HOW — une architecture d’ingénierie neutre en termes de fournisseur, compatible IA,
- et le TO(OL) — une démo live de la PROSTEP AI Workbench (PAW).
En réalité, je travaille actuellement moi-même sur une telle « liste » — mais sans la prétention qu’elle doive convenir à chaque entreprise dans chaque situation. Il s’agit plutôt de proposer un catalogue comme source d’inspiration sur tout ce qui peut être possible avec l’IA.
