Avec la pénurie de main-d’œuvre qui s’accentue et avec de moins en moins d’heures disponibles pour effectuer le travail, vous devez vous assurer que vos employés soient efficaces et productifs… et qu’ils travaillent sur les bonnes choses dans le bon ordre. La gestion efficace des tâches est essentielle et l’intelligence artificielle (IA) générative est une solution pour optimiser vos processus quotidiens.
L’intelligence artificielle générative se présente comme une solution stratégique pour optimiser vos processus quotidiens. En automatisant les tâches répétitives, cette technologie analyse des photos et des vidéos pour identifier les actions nécessaires et générer des tâches correspondantes de manière automatique. Ainsi, elle permet à votre personnel de se concentrer sur les tâches cruciales au moment opportun, tout en libérant les équipes de planification pour qu’elles se consacrent à des activités à plus forte valeur ajoutée. Cet article explorera comment l’IA générative peut transformer vos opérations en augmentant considérablement votre efficacité.
Amélioration de l’efficacité des tâches en supermarché grâce à la reconnaissance d’image
Imaginez que vous êtes gérant d’épicerie. Vous devez gérer une montagne de tâches quotidiennes que vos employés doivent effectuer. Vous faites également face à une pénurie de main-d’œuvre. Il est donc crucial de prioriser les tâches et de les assigner efficacement pour maintenir le bon fonctionnement de votre commerce. Mais heureusement, vous utilisez l’IA : vos employés reçoivent automatiquement les bonnes tâches à effectuer au bon moment.
À partir d’une simple photo d’un réfrigérateur ou d’un comptoir, l’intelligence artificielle générative peut identifier toutes les tâches que devrait effectuer un commis, en tenant compte de l’heure de la journée. En se basant sur les informations de la photo, nous avons généré automatiquement une liste de tâches pour les employés.
Et pas n’importe quelles tâches. En utilisant bien l’IA générative, et en intégrant des données et des processus, on peut suggérer les bonnes tâches. Imaginez une plateforme résidant sur un appareil mobile qui permet, suite à un scan rapide des comptoirs, de suggérer des tâches que l’employé doit effectuer :
- Réapprovisionner les produits manquants.
- Nettoyer et organiser le réfrigérateur pour une meilleure visibilité des produits.
- Mettre en avant les promotions ou les produits à mettre en valeur.
- Effectuer un inventaire des stocks pour anticiper les commandes à passer.
Voici à quoi l’application pourrait ressembler :
Autres applications de la gestion des tâches
Cette révolution technologique ne s’applique pas qu’à l’industrie du commerce de détail ; voici d’autres applications possibles dans plusieurs industries.
Logistique : Optimisation de l’espace et de l’inventaire
Dans le domaine de la logistique, l’espace, c’est de l’argent. Les entrepôts et les véhicules de transport doivent être utilisés au maximum de leur capacité pour assurer la rentabilité.
L’IA générative peut analyser les dimensions et le poids de divers produits et comprendre les contraintes des espaces de stockage ou des véhicules de transport. De plus, l’IA générative peut identifier quand les articles sont manquants.
L’intégration de l’IA permet de générer des tâches à partir d’une photo, telles que :
- Identification des articles manquants : L’IA générative peut analyser les images des espaces de stockage pour détecter les articles absents ou en rupture de stock. Cette analyse visuelle permet d’assurer que l’inventaire est toujours à jour.
- Génération de listes de réapprovisionnement : À partir des données sur les articles manquants, l’IA peut créer des listes de réapprovisionnement, simplifiant à la fois la gestion des stocks et la réduction des délais de réapprovisionnement.
- Détection des produits mal stockés : L’IA peut repérer les produits mal stockés, ce qui évite une utilisation inefficace de l’espace et réduit le risque d’endommagement des produits.
- Génération d’instructions pour réorganiser les rayons : En se basant sur les détections de produits mal stockés, l’IA peut fournir des instructions pour réorganiser les rayons de manière optimale, permettant d’améliorer l’utilisation de l’espace.
Maintenance et gestion des bâtiments : détection d’anomalies
Cette même technologie peut être utilisée pour la maintenance d’un bâtiment et pour assurer la sécurité des installations. À partir de photos ou de vidéos, le système peut signaler des problématiques telles que des fuites d’eau, des dégradations matérielles comme des fissures, et des problèmes électriques.
En identifiant les problèmes rapidement, il est possible de planifier des interventions avant qu’ils ne deviennent critiques. Cette approche proactive permet d’éviter que des problèmes mineurs ne se transforment en problèmes majeurs nécessitant des réparations coûteuses.
En localisant exactement les anomalies, les équipes de maintenance peuvent être déployées plus efficacement. Il n’est plus nécessaire de procéder à des inspections manuelles qui prennent beaucoup de temps, et les équipes peuvent se concentrer sur les zones qui requièrent le plus d’attention.
Des inspections régulières et approfondies alimentées par l’IA peuvent améliorer de manière significative la sécurité des bâtiments. En détectant et en traitant rapidement les problèmes, le risque d’accidents causés par des dommages structurels ou des problèmes électriques peut être considérablement réduit.
La Société de transport de Montréal (STM) a mis en œuvre une telle solution d’IA permettant l’automatisation des tâches d’entretien dans le métro de Montréal. La réalisation de ce projet a été confié à l’entreprise montréalaise Osedea et de leur chien Spot.
Il est encore plus simple et accessible d’appliquer ce cas d’usage en utilisant des images de caméras de sécurité. Grâce à l’analyse en temps réel des vidéos de surveillance, l’IA générative assure une surveillance continue, parce que ces robots sont très cool et parfois extrêmement utiles, mais en revanche, ils sont coûteux et difficile à intégrer dans ses opérations.
Alimentation: Assurance du respect des normes sanitaires
Les transformateurs alimentaires doivent maintenir des normes élevées en matière d’hygiène alimentaire, assurant la propreté tout en maximisant l’efficacité opérationnelle.
L’IA peut transformer la gestion quotidienne en facilitant l’identification proactive des besoins de nettoyage, de réapprovisionnement et de maintenance à partir d’analyses visuelles. En analysant les photos des installations et des stocks, l’IA peut identifier les zones qui nécessitent un nettoyage, détecter quand les stocks sont faibles et signaler les équipements qui nécessitent une maintenance. Cette technologie réduit le temps consacré à la vérification manuelle des stocks et des équipements, permettant ainsi au personnel de se concentrer sur la préparation des aliments et l’assurance qualité.
Municipal : Gestion des espaces publics et urbains
Les municipalités sont confrontées à de multiples défis qu’elles doivent surmonter avec des ressources limitées.
L’IA peut être utilisée pour optimiser la gestion des parcs municipaux. Au lieu d’effectuer des rondes complètes, l’IA peut cibler précisément les zones nécessitant une intervention. En analysant les images des espaces publics, l’IA est capable d’identifier les zones qui nécessitent un nettoyage, de détecter les équipements publics endommagés et de générer des rapports de maintenance détaillés pour les équipes d’entretien.
Cela permet aux équipes d’entretien de concentrer leurs efforts sur les zones qui nécessitent le plus leur attention, économisant ainsi temps et ressources. La détection précoce des équipements endommagés par l’IA évite aussi des réparations plus coûteuses à long terme.
Défis de la mise en oeuvre
L’implémentation de l’IA générative nécessite une infrastructure informatique robuste et une intégration avec les systèmes existants. Pour une mise en œuvre réussie :
- Évaluation technologique : Évaluez la complexité de l’intégration et assurez-vous que les systèmes existants sont compatibles.
- Formation et adoption : Assurez-vous que les utilisateurs sont correctement formés pour maximiser l’adoption et l’efficacité de la solution.
- Considérations éthiques : Respectez les réglementations sur la protection des données et surveillez les biais algorithmiques pour garantir une utilisation éthique.
Il est important de prendre en compte les risques et les limitations associés à l’utilisation de ces LLMs. L’utilisation des outils d’IA générative pour entreprise est non négligeable pour un usage professionnel sécuritaire. -> Lire l’article complet
Faire plus avec moins
L’un des principaux avantages de l’IA générative réside dans sa capacité à fonctionner en continu, vous offrant ainsi une expertise disponible 24/7 pour analyser vos environnements, identifier les points à améliorer et proposer des solutions. Cette technologie optimise la gestion de vos ressources en fournissant des analyses en temps réel et des recommandations précises, vous permettant de prioriser les tâches de manière plus stratégique.
L’IA générative facilite également la collaboration et la communication au sein de vos équipes en garantissant que toutes les parties prenantes disposent des informations nécessaires pour accomplir leurs tâches efficacement. En automatisant la création de tâches à partir de photos ou de vidéos, l’IA assure une coordination harmonieuse et améliore l’efficacité opérationnelle.
En intégrant l’IA générative dans vos processus quotidiens, vous optimisez non seulement la répartition des tâches, mais vous renforcez également la prise de décision et l’efficacité globale de vos opérations.
Vous souhaitez découvrir d’autres cas d’utilisation de l’IA générative? Cet article est extrait de notre guide complet qui recense de nombreuses applications potentielles de cette technologie dans divers secteurs. Pour en savoir plus et trouver des cas d’usage pour votre domaine, lisez notre guide maintenant.
Lire le guide
Moov AI utilise l’IA générative dans la création de ce blogue.
Voici comment notre équipe marketing utilise l’IA générative pour améliorer ce blog. Nous avons utilisé une combinaison de ChatGPT et Gemini pour générer des exemples de cas d’utilisation dans diverses industries, à partir d’un cas concret développé par Moov AI. Certaines parties du texte ont été générées et corrigées avec l’aide de l’IA générative. L’image d’en-tête du blog a également été créée en utilisant le prompt suivant : A futuristic glassmorphism to-do list with checkboxes and a photo stack, artistic abstract illustration in the the style blobby wavy 3d, blue gradient color dans Midjourney. Ensuite, nous avons utilisé Adobe Firefly, intégré via la version bêta de Photoshop, pour ajuster l’image au bon format.
Olivier est cofondateur et VP science de la décision chez Moov AI. Il est éditeur de la norme ISO internationale qui définit la qualité des systèmes d’intelligence artificielle où il mène une équipe de 50 professionnels de l’IA de partout dans le monde. Ses connaissances de pointe en IA et en apprentissage machine l’ont amené diriger la mise en oeuvre d’une culture des données dans différentes industries.
