Les chercheurs explorent comment les outils d’IA peuvent améliorer la sécurité des travailleurs de la fabrication, la qualité des produits

Les progrès récents de l’intelligence artificielle se sont largement concentrés sur le texte, mais l’IA se révèle de plus en plus prometteuse dans d’autres contextes, notamment la fabrication et l’industrie des services. Dans ces secteurs, les améliorations ciblées de l’IA peuvent améliorer la qualité des produits et la sécurité des travailleurs, selon une nouvelle étude co-écrite par une équipe interdisciplinaire d’experts de l’Université de Notre Dame.

L’étude, publié dans Fusion d’informationexplore comment une classe d’outils d’IA capable de traiter plusieurs types d’entrées et de raisonnement peut affecter l’avenir du travail. Ces outils, qui incluent le chatgpt, sont connus sous le nom de modèles multimodaux en grande langue. Et tandis que la plupart des études sur l’IA et le travail se sont concentrées sur le travail de bureau, cette nouvelle recherche a examiné les milieux de production, où les avantages de l’IA peuvent sembler moins apparents.

Les chercheurs de Notre-Dame ont collaboré avec des experts en soudage de l’Indiana au Elkhart Area Career Center, Plymouth High School, Career Academy South Bend, Plumbers & Pipefitters Local Union 172 et Ivy Tech Community College pour rassembler des images pour l’étude, en tirant parti des relations cultivées par le travail des laboratoires de l’industrie de l’université. Le nord de l’Indiana possède l’une des plus fortes concentrations d’emplois manufacturières aux États-Unis et les laboratoires de l’industrie ont collaboré avec plus de 80 entreprises de la région sur plus de 200 projets.

La recherche s’est concentrée sur le soudage dans plusieurs industries: VR et marin, aéronautique et agricole. L’étude a examiné à quel point les modèles de langage avec précision ont évalué les images de soudure pour déterminer si les soudures montrées fonctionneraient pour différents produits. Les chercheurs ont constaté que si ces outils d’IA se sont révélés prometteurs dans l’évaluation de la qualité de la soudure, ils ont effectué une meilleure analyse des images en ligne organisées par rapport aux soudures réelles.

« Cet écart souligne la nécessité d’incorporer des données de soudage réel lors de la formation de ces modèles d’IA et d’utiliser des stratégies de distillation de connaissances plus avancées lors de l’interaction avec l’IA », a déclaré le co-auteur Nitesh Chawla, le professeur de Frank M. Freimann en informatique et en génie de l’Université de Notre Dame et du directeur fondateur du Lucy Family Institute de l’Université pour les données et la société. « Cela aidera les systèmes sur l’IA à s’assurer que les soudures fonctionnent comme elles le devraient. En fin de compte, cela aidera à améliorer la sécurité des travailleurs, qualité du produit et des opportunités économiques. « 

Les chercheurs ont découvert que les invites spécifiques au contexte peuvent améliorer les performances des modèles d’IA dans certains cas, et ont noté que la taille ou la complexité des modèles ne conduisait pas nécessairement à de meilleures performances. En fin de compte, les co-auteurs de l’étude ont recommandé que les études futures se concentrent sur l’amélioration de la capacité des modèles à raisonner dans des domaines inconnus.

« Notre étude montre que la nécessité de s’adapter à une IA pour être plus efficace dans la fabrication et pour fournir un raisonnement et des réponses plus robustes applications industrielles», a déclaré Grigorii Khvatski, un doctorant du Département d’informatique et d’ingénierie de Notre Dame et un boursier de l’Institut de la famille Lucy.

Yong Suk Lee, professeur agrégé de technologie, d’économie et des affaires mondiales à l’école des affaires mondiales de Notre-Dame et président de programme pour l’éthique technologique de Notre Dame à l’Institut d’éthique de Notre-Dame et du bien commun, a déclaré que les résultats de l’étude ont des implications importantes pour l’avenir du travail.

« À mesure que l’adoption de l’IA dans les contextes industriels augmente, les praticiens devront équilibrer les compromis entre l’utilisation de modèles complexes et coûteux à usage général et opter pour des modèles affinés qui répondent mieux aux besoins de l’industrie », a déclaré Lee. « L’intégration de l’IA explicable dans ces cadres décisionnels sera essentielle pour s’assurer que les systèmes d’IA sont non seulement efficaces mais également transparents et responsables. »