Rendre les processus plus intelligents: un gain de temps en quelques clics

Si on nous annonce à grand renfort d’arguments que l’intelligence artificielle (IA), et plus particulièrement l’apprentissage automatique (ou machine learning), va repenser notre quotidien de travail, tous secteurs confondus, on omet souvent d’expliquer ce que cela signifie concrètement. Et le fait de mentionner que, grâce à l’intelligence artificielle, de gros volumes de données peuvent être traités et analysés ne changera rien à ce constat. Car l’aspect déterminant pour la mise en œuvre concrète de tels systèmes est tout bonnement leur convivialité, soit l’expérience utilisateur, que ce soit au niveau de la configuration des systèmes, de leur maniement ou des résultats fournis.

Quels sont les objectifs à atteindre avec l’IA? Quels processus sont-ils engagés? Quels volumes de données et quelles interfaces sont-ils requis? Se poser des questions de ce type permet de se faire une idée réaliste de la démarche, ainsi que l’explique René Fitterer, CTO de SAP Suisse. Car, comme il le souligne, l’IA est encore souvent tiraillée entre son statut de thématique bénéficiant d’un battage ubiquiste, dans un contexte de mise en péril de millions d’emplois, et le bénéfice réel qu’elle apporte, que beaucoup d’entreprises n’ont, pour l’heure, identifié que très partiellement.

Avancer à petits pas et définir les limites

A l’instar de son collègue Sean Kask, en charge du Solution Management dans le domaine ML de SAP à l’échelle EMEA, René Fitterer incite donc les entreprises à prendre leur situation actuelle comme point de départ. Il s’agit ainsi d’aborder concrètement les problèmes, de formuler de petites questions ciblées, de sélectionner des processus gérables et de mettre à profit les données historiques.

Preuve, s’il en est, du succès d’une telle démarche: les processus mis en œuvre quotidiennement au sein de l’entreprise Swarovski, qui a misé très tôt sur les outils d’IA sur la base des logiciels SAP. Swarovski crée, produit et distribue du cristal haut de gamme, des pierres précieuses, des diamants de synthèse, des oxydes de zirconium, des bijoux et des accessoires ainsi que des solutions de décoration d’intérieur et des luminaires (voir plus bas). Ce que l’on sait moins, c’est que l’entreprise mise non seulement sur le design et la créativité, mais également sur l’innovation technologique et qu’elle s’est tournée vers l’IA dès le début de 2013. Cette dernière est utilisée à des fins d’identification pour un grand nombre de produits, en vue de simplifier les processus dans les différents départements.

Parmi les raisons ayant motivé cette décision précoce, Swarovski évoque une condition pour le recours à l’IA, à savoir un premier échantillon des données d’image à disposition pour divers produits appartenant à différentes catégories, comme les bagues, les montres, les colliers et un catalogue interne de produits issus de SAP Hybris PM. C’est ainsi qu’on a abouti à des métadonnées pour entraîner le modèle d’IA. Entre-temps, on passe, pour cela, par un prototype, sous la solution SAP «Fiori» basée sur le cloud, et par une recherche d’article dans l’intranet de l’entreprise, afin d’obtenir des données d’image et des métadonnées supplémentaires destinées à l’entraînement du modèle. Cette décision en faveur de l’intelligence artificielle a également été motivée par le fait que, dès le début, SAP était en mesure de fournir le savoir-faire correspondant ainsi que sa solide SAP Cloud Platform.

La nécessité d’objectifs clairs

Le véritable atout de Swarovski? Son important stock de données, qui représente une condition essentielle à la réussite de la mise en œuvre de projets de science des données. À cet égard, la qualité des données d’image aura joué un rôle secondaire par rapport à la quantité de photos disponibles pour chaque article, idéalement de différentes perspectives. En guise d’alternative, il aurait également été possible d’utiliser des données de synthèse, sachant toutefois que l’objectif aura toujours été, et est toujours, d’obtenir les données réelles pour l’hypothèse formulée.

Concrètement, un stock de données d’image de très grande qualité était disponible à la base. À l’aide de SAP, les données ont été éditées et lissées, et des packs de données de synthèse ont été générés afin de simuler différents angles et arrière-plans. Ce fut notamment l’occasion de constater, aussi bien pour l’entraînement que lors de la mise en œuvre du modèle, qu’une qualité d’image élevée n’apportait pas forcément de meilleurs résultats. La solution consistait plutôt à réaliser systématiquement des tests avec les quantités statistiquement pertinentes et à évaluer les résultats. Autres conditions citées par Swarovski: l’infrastructure nécessaire à l’élaboration du modèle et une exploitation des applications.

Swarovski souligne également qu’un modèle d’IA peut potentiellement être mis en œuvre à différentes fins, mais qu’une définition claire des objectifs est indispensable dès la phase de développement: «Ainsi, et seulement ainsi, le modèle pourra être optimisé pour répondre à son objet, et il pourra être décidé des meilleures données d’entraînement.» À cela s’ajoute le fait que le mode de fonctionnement de l’application utilisée par le modèle doit être clairement défini. Pour un projet de cette nature, il est en outre indispensable que, dès le départ, l’hypothèse soit bien spécifiée dans le projet SAP. Cela permet de planter le décor dans le temps et de planifier les ressources nécessaires.

Des résultats en quelques clics

Pour la mise en œuvre de la reconnaissance automatisée des motifs dans les processus respectifs, on explique également, chez Swarovski, que les données d’entraînement à disposition ont joué un rôle prépondérant, au même titre que la définition claire de l’objectif. Et d’ajouter que, dans ce cas précis, les données d’image et les métadonnées y afférents, tirées notamment des numéros d’article, des catégories et des sous-catégories de produits, ont été de la plus grande importance.

Autre aspect déterminant: le choix du modèle d’IA adéquat et de l’architecture correspondante qui, dans le cas présent, comprenait une segmentation d’image et une reconnaissance des caractéristiques. Après une phase de test, c’est l’algorithme ayant livré les meilleurs résultats qui a été intégré. Entre-temps, l’implémentation front-end pour SAP «Fiori» ainsi que la recherche d’image dans l’Intranet Swarovski ont été concrétisées.

Dans l’exploitation productive, les résultats fournis via l’IA ont été vérifiés par des utilisateurs test internes. Comme l’indique Swarovski, ces tests menés en continu sur les modèles d’IA sont essentiels dans la mesure où ils permettent de générer une prévision réaliste du taux de réussite et d’optimiser l’identification des produits de manière ciblée.

Avant le recours à l’IA, les données d’image des produits ont été transformées en ce que l’on appelle des «feature vectors». Ceux-ci ont ainsi pu être utilisés comme référence pour le produit en question, associé au numéro d’article correspondant. Lorsqu’un utilisateur intègre dans le système la photo d’un produit qu’il a prise avec un smartphone, par exemple, l’IA de SAP a appris à la transformer également en un «feature vector», qui sera ensuite comparé aux données vectorielles à disposition pour obtenir une valeur de similitude. Plus cette valeur sera élevée, plus la probabilité sera grande que les produits correspondent.

La réussite du recours à l’IA parle d’elle-même. Car, en raison du nombre élevé d’articles dans le portfolio, la recherche d’un produit spécifique ou de son image était jadis fastidieuse – qui plus est, sans le numéro d’article correspondant. «Aujourd’hui, comme le conclut Swarovski, le résultat est à portée de quelques clics et représente un vrai gain de temps pour les collaboratrices et les collaborateurs des différents départements.»

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L’entreprise

Swarovski propose un choix de produits qui se distinguent par leur qualité, un savoir-faire artisanal et une créativité. Fondée en Autriche en 1895, l’entreprise développe, produit et distribue du cristal haut de gamme, des pierres véritables, Swarovski Created Diamonds et Zirconia, des bijoux et des accessoires ainsi que des solutions de décoration d’intérieur et des luminaires.

Gérée par la cinquième génération de la famille sous le nom de Swarovski Crystal Business, la division «cristal» est présente aux quatre coins de la planète, avec quelque 3000 magasins répartis à travers 170 pays environ. En 2018, ses plus de 29 000 collaboratrices et collaborateurs ont réalisé un chiffre d’affaires d’approximativement 2,7 milliards d’euros.

Le Groupe Swarovski se compose non seulement des entreprises Swarovski Optik (instruments d’optique de haute précision) et Tyrolit (abrasifs), mais également de Swarovski Crystal Business. En 2018, le Groupe, qui compte plus de 34 500 collaboratrices et collaborateurs, a réalisé un chiffre d’affaires de quelque 3,5 milliards d’euros.

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