L'IA industrielle est un domaine plus vaste que l'intelligence incarnée, et son marché potentiel est encore plus important.

Les environnements industriels ont toujours constitué un axe majeur de commercialisation de l'IA. Ces deux dernières années, de nombreuses entreprises ont massivement déployé l'IA sur leurs appareils, dans les centres de données et via les interfaces homme-machine (IHM). Selon les prévisions d'IDC, le taux de pénétration et la part de marché de l'IA progressent rapidement, que ce soit dans les logiciels généralistes, les logiciels de programmation industrielle, les logiciels de vision industrielle ou d'autres logiciels industriels. Par conséquent, la demande en puissance de calcul pour l'IA, que ce soit au niveau des appareils ou dans les centres de données, continuera de croître.

Outre l'intelligence incarnée, les scénarios d'application spécifiques de l'IA industrielle incluent également les suivants :

Vision par ordinateur : Pionniers de l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont depuis longtemps largement utilisés en classification et en détection. Ces dernières années, avec l’essor des modèles de grande taille, de nouvelles technologies d’IA ont été intégrées à la vision par ordinateur, comme l’utilisation de modèles de données massives pour générer des exemples ou détecter des anomalies. Ces technologies permettent de surmonter les limitations des réseaux CNN traditionnels, qui nécessitent un réentraînement face à de nouveaux problèmes.

Contrôle industriel : Dans le domaine du contrôle, on utilisait auparavant des algorithmes classiques. Cependant, ces deux dernières années, l’apprentissage par renforcement s’est progressivement imposé comme une tendance de déploiement courante, tant pour le contrôle de mouvement robotique que pour d’autres systèmes de contrôle traditionnels.

Numérisation industrielle : Auparavant, l’accent était mis sur des fonctions telles que l’optimisation de la planification de la production et les opérations de maintenance. Ces fonctions, basées sur l’apprentissage automatique, ont progressivement intégré davantage d’algorithmes d’IA. Ces deux dernières années, l’essor des modèles de grande taille a permis des progrès significatifs dans le domaine de la génération par augmentation des données (RAG). Les principaux fabricants mondiaux, ainsi que de nombreux ODM et même des éditeurs de logiciels indépendants (ISV) nationaux, ont largement adopté la RAG dans leurs produits logiciels afin de réduire les coûts et d’accroître l’efficacité.