30 LISI - Rapport intégré 2024 Un groupe de travail dédié à l’IA Afin d’appréhender de façon coordonnée l’ensemble des enjeux liés à l’Intelligence Artificielle, le Groupe LISI a créé un groupe de travail dédié. Composé de 8 membres issus de différents métiers et de différentes divisions, ce GTIA se réunit une fois par mois pour se saisir de questions diverses : que peut-on faire avec l’IA ? Quels sont les cas d’usage prioritaires pour le Groupe ? Quels sont les risques ? Une fois ces questions tranchées, le GTIA articule le « pilotage » sans perte d’énergie et de moyen. Des rencontres et Learning expéditions ont par ailleurs été proposées pour affiner les connaissances et la vision des membres du Groupe. (lire p . 47). 3P/People EN SAVOIR PLUS # Objectifs & Trajectoire 2023 2024 TF1 ODD* 3 : Bonne santé et bien-être GRI* : 403-2 6,7 5,7 AXE 1 : PROTÉGER NOS SALARIES % de femmes cadres ODD* 5 : Égalité entre les sexes GRI* : 405-1 28,1 28,4 AXE 2 : FIDÉLISER NOS TALENTS % de démissions ODD* 5 : Égalité entre les sexes GRI* : 401-1 8,1 6,8 AXE 2 : FIDÉLISER NOS TALENTS * ODD : Objectif de Développement Durable / GRI : Global Reporting Initiative. L’intégration de l’Intelligence Artificielle redessine tous les métiers, de l’administratif à l’industriel. LISI a choisi une approche structurée et responsable en établissant une gouvernance avec une charte IA qui encadre tout en libérant l’innovation (lire encadré). « C’est permettre à chacun de nos collaborateurs d’explorer en maîtrisant les risques et en fixant le cadre » souligne Anne-Delphine Beaulieu, Directrice de la RSE et de la Transformation Digitale de LISI. L’IA n’est pas une option, il s’agit d’un catalyseur stratégique que nous déployons méthodiquement pour amplifier notre excellence opérationnelle. Maintenance prédictive et contrôle qualité D’autres sujets identifiés comme potentiellement optimisables grâce à l’IA sont en cours de réflexion, comme la maintenance prédictive, la résolution des problèmes similaires ou le contrôle qualité. L’instrumentation avancée des lignes de production, avec des capteurs IoT qui collectent en continu des données, libère des optimisations et permet ainsi de réduire le coût dans la maintenance préventive - en prévenant des défaillances dans le contrôle qualité et en réduisant les impacts. Nous travaillons également sur l’analyse contextuelle de 420 000 tickets de problèmes résolus dans la solution Fabriq (solution de pilotage en usine) pour identifier les similarités et accélérer les résolutions de problèmes. Intégrer l’IA dans l’entreprise Un enjeu clé pour Perspectives
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