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Le rôle clé des agents conversationnels dans le rendement des lignes

​Lorsqu'une machine tombe en panne en pleine nuit, qui peut assister le technicien de maintenance ? Selon Laurent Couillard, fondateur et dirigeant d’InUse, un assistant conversationnel constitue une solution efficace.

Il souligne que l'association de l'intelligence artificielle générative et des algorithmes de traitement des données représente un véritable « game changer » en production. Il explique que « le temps de redémarrage suite à un incident est un levier important pour augmenter le TRS d’une ligne. Or, comme me l’ont fait remarquer plusieurs de mes clients, ce temps s’allonge considérablement lorsque la panne se produit la nuit. Pourquoi ? Parce que l’assistance technique du constructeur n’est pas joignable. Pour redémarrer une ligne, il faut deux éléments : un diagnostic et une procédure de résolution du problème. C’est sur ce deuxième élément que les assistants conversationnels sont une aide précieuse car ils fournissent l’information dont a besoin l’équipe de maintenance aussi clairement que pourrait le faire un humain au téléphone et dans plusieurs langues, si besoin. Avec ces outils, il devient possible de dialoguer avec la machine. »​

Laurent Couillard estime qu'« il est parfaitement logique que les assistants IA soient développés par les constructeurs et intégrés dans les machines. Ce sont eux qui ont la meilleure base de connaissances puisqu’ils enregistrent tous leurs tickets d’intervention. » Il ajoute que ces assistants conversationnels bénéficient également aux techniciens du service après-vente du constructeur : « cela change leur vie sur le terrain. Et cela leur donne une vraie raison de documenter chaque intervention dans le système d’information de l’entreprise. » Les premières observations chez les clients d’InUse indiquent que le développement d’outils utilisant l’IA générative pourrait réduire les appels à l’assistance technique de 30 %.​

Il encourage les industriels à intégrer l'IA dans leur entreprise, sous réserve d'un contrôle approprié : « si vous développez une application dans un contexte bien défini, en limitant l’accès à une base de connaissance fermée, il n’y a aucun risque d’hallucination de l’IA. Si elle ne dispose pas de la réponse à une question, elle vous le dira. Et vous pourrez poser la même question cent fois, vous obtiendrez cent fois la même réponse », précise-t-il. La fiabilité des instructions de dépannage fournies par l’IA est en effet aussi cruciale que la précision du diagnostic de la panne.​

Concernant l'intégration des agents conversationnels sur les lignes de production, Laurent Couillard insiste sur deux aspects : « il est important de pouvoir géolocaliser la question, car cela permet d’aller chercher la réponse dans la bonne base de connaissances. Sur une ligne, vous pouvez avoir cinq machines avec un code erreur 42 ; il faut pouvoir utiliser la bonne procédure au bon endroit. Je pense qu’il faut également fournir aux utilisateurs finaux une fonction de prompt engineering ; cela leur permet de développer de l’autonomie sur leurs applications en construisant des assistants adaptés à chaque contexte et à chaque rôle. » Il envisage que les agents intelligents feront bientôt leur apparition dans les usines : « les agents IA pourront bientôt analyser la question qui leur est posée et chaîner les différentes opérations à réaliser, tant du côté de la donnée que de la recherche d’information, pour formuler la réponse adéquate. Demain un opérateur pourra même les utiliser de manière proactive, au lancement d’un batch par exemple, en leur demandant quels sont les problèmes qu’il risque de rencontrer. »

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The key role of conversational agents in line performance

When a machine breaks down in the middle of the night, who can assist the maintenance technician? According to Laurent Couillard, founder and CEO of InUse, a conversational assistant offers an effective solution.

He points out that the combination of generative artificial intelligence and data processing algorithms represents a real “game changer” in production. He explains that “the restart time following an incident is an important lever to increase the SRT of a line. As several of my customers have pointed out, this time is considerably longer when the outage occurs at night. Why? Because the manufacturer’s technical assistance is not reachable. To restart a line, two elements are required: a diagnosis and a procedure for resolving the problem. It is on this second element that conversational assistants are a valuable help as they provide the information needed by the maintenance team as clearly as a human could do over the phone and in several languages, if necessary. With these tools, it becomes possible to dialogue with the machine.”

Laurent Couillard believes that it makes perfect sense for AI assistants to be developed by manufacturers and integrated into machines. They have the best knowledge base as they register all their intervention tickets.” He added that these conversational assistants also benefit the technicians of the manufacturer’s after-sales service: “it changes their lives on the ground. And it gives them a real reason to document every intervention in the company’s information system.” Early observations from InUse customers indicate that the development of tools using generative AI could reduce calls for technical support by 30%. 

It encourages industrialists to integrate AI into their businesses, subject to appropriate control: “if you develop an application in a well-defined context, by limiting access to a closed knowledge base, there is no risk of hallucinating AI. If she doesn’t have the answer to a question, she will tell you. And you can ask the same question a hundred times, you’ll get the same answer a hundred times,” he says. The reliability of the troubleshooting instructions provided by AI is as crucial as the accuracy of the fault diagnosis.

Regarding the integration of conversational agents on production lines, Laurent Couillard insists on two aspects: it is important to be able to geolocate the question, because this allows you to go and find the answer in the right knowledge base. On a line, you can have five machines with an error code 42; you must be able to use the right procedure in the right place. I think we also need to provide end users with a prompt engineering function; this allows them to develop autonomy on their applications by building helpers that are adapted to each context and role.” He anticipates that intelligent agents will soon be introduced in factories: The AI agents will soon be able to analyse the question that is posed to them and chain the different operations to be carried out, both on the data side and in the search for information, in order to formulate the appropriate answer. Tomorrow an operator will even be able to use them proactively, for example when launching a batch, by asking them what problems they may encounter.”

©Unplash/JP Valery

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