Alors que la demande mondiale en biens de consommation augmente chaque jour, la nécessité de voir émerger un nouveau type de secteur se fait toujours plus pressante. Ce dernier devra être étroitement connecté aux toutes dernières technologies et aura pour mission d’optimiser le processus de fabrication, en respectant les dernières normes de durabilité. Cette tendance a mené à la quatrième itération de l’industrie, dénommée « Industrie 4.0 », qui implique la numérisation des systèmes actuels de fabrication, à l’aide de capteurs, de réseaux de communication et de l’analyse du Big Data, grâce à des robots et des machines intelligents qui offrent une productivité et une personnalisation accrues, réduisent l’élimination des matières premières, et livrent des produits de meilleure qualité. Le changement fondamental dans le mode opérationnel des différents secteurs d’activité a également altéré l’élaboration des normes de test et de sécurité actuelles. Alors que la sophistication des machines gagne du terrain et que les nouvelles technologies remplacent les anciennes, les protocoles et les normes de sécurité doivent évoluer de manière coordonnée.
Comprendre les préoccupations sécuritaires dans les différents secteurs
Dans le scénario actuel, la sophistication accrue implique presque toujours l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) avec le cloud computing et l’Internet des Objets (IoT). L’Intelligence Artificielle aide chaque agent à optimiser ses chances d’atteindre ses objectifs grâce une meilleure perception de son environnement. Le machine learning est l’étude d’algorithmes informatiques qui s’améliorent automatiquement avec les itérations et les données. Ces systèmes sont rapidement intégrés pour faciliter la réalisation des principaux objectifs de la nouvelle révolution industrielle : rationnaliser les processus de fabrication via l’optimisation des systèmes.
Les robots mobiles sont un exemple de machinerie améliorée. Ils offrent une flexibilité accrue par rapport aux robots standards employés dans les différents secteurs à l’heure actuelle. Avec l’aide de l’IA et du ML, ils sont spécifiquement conçus pour calculer en temps réel les itinéraires les plus efficaces pour réaliser leurs tâches. Ces robots croiseront sans doute la route des ouvriers de l’usine avec lesquels ils partagent l’atelier. Dans cette situation, ils pourraient causer des accidents, qui auront des répercussions sociales et économiques pour l’entreprise et son personnel. C’est pourquoi des normes strictes de sécurité doivent être définies pour encadrer l’intégration de l’IA et du ML au sein de ces robots.
(Source : Green World Group)
Les véhicules autonomes sont un autre cas d’utilisation de l’IA et du ML, où les risques en matière de sécurité sont élevés. Un véhicule autonome doit traiter de multiples points de données avec ses algorithmes, notamment : la vitesse, la position relative par rapport aux autres véhicules, les obstructions sur la route, etc. Des normes de test robustes doivent donc être mises en place pour garantir que les erreurs produites par cet algorithme ne dépassent pas certaines limites, car chacune de ces défaillances pourrait constituer un éventuel danger pour les centaines de véhicules qui parcourent les routes. De plus, les systèmes d’IA embarqués adaptent leur fonctionnalité avec le temps. Ainsi, des processus et des produits radicalement différents de ceux initialement mis en œuvre peuvent émerger, c’est pourquoi il est nécessaire de réviser l’évaluation des risques avec le temps.
La combinaison de tous ces facteurs crée un environnement en constante évolution qui incite les institutions responsables à définir des normes de sécurité. Chaque modification du fonctionnement des processus et des entités implique donc la mise à jour des mesures de sécurité. En plus du risque évident de dommage corporel dû à un mal fonctionnement, la nature interconnectée de l’Industrie 4.0 s’accompagne de nouvelles menaces auxquelles les métiers accordaient auparavant peu d’importance : la violation de la confidentialité, les cyberattaques, les problèmes de connectivité, etc. Les normes de sécurité devront donc désormais inclure tous ces nouveaux problèmes potentiels de sécurité.
Comment l’Industrie 4.0 répond à la demande de sécurité accrue
Dans le cadre de la nouvelle industrie, les systèmes de sécurité utilisent par exemple l’edge computing et l’IA embarquée. C’est dans l’Edge computing, ou informatique en périphérie, qu’a lieu la collecte des données. Cette pratique a ouvert la voie à de nouvelles opportunités pour les systèmes de sécurité. Traiter les données sans les envoyer dans le cloud active une prise de décision en temps réelle lorsque ce processus est combiné aux systèmes d’IA et de ML embarqués. En plus de garantir une action rapide, ces technologies offrent un potentiel incroyable pour sauver des vies. Ces systèmes de sécurité embarqués, optimisés par l’IA et à programmation automatique nécessiteront la mise en place de normes robustes pour veiller à limiter au maximum les défaillances de leurs composants critiques.
D’un point de vue technique, les étapes les plus importantes pour pérenniser la nouvelle révolution industrielle en matière de sécurité sont l’évaluation des risques, le test et l’élaboration de normes reprenant les définitions les plus pertinentes à cet égard. L’un des plus grands défis pour les comités en charge d’assurer la sécurité des entités utilisant ces nouvelles technologies sera de garantir en permanence que ces normes sont constamment mises à jour au rythme effréné des dernières avancées technologiques.
Un avantage caché
En plus de modifier le mode de fonctionnement des machines, l’Industrie 4.0 change également la façon dont une ressource critique est gérée : le facteur humain. La machinerie et les équipements intelligents qui peuvent, grosso modo, imiter les décisions humaines ont déjà commencé à remplacer les travailleurs dans de nombreux domaines, renforçant en parallèle la nécessité de recruter un personnel qualifié pour concevoir, naviguer, dépanner et mettre à niveau l’environnement en constante évolution des machines de fabrication.
En délégant les tâches physiquement laborieuses, ainsi que la prise de décision sur le terrain et la surveillance, aux machines autonomes intelligentes, la nature des tâches réalisées par la main-d’œuvre industrielle évolue rapidement. Comme nous l’avons dit précédemment, de plus en plus de rôles axés sur des tâches intellectuelles telles que la conception et le dépannage voient le jour, obligeant par la même occasion la main-d’œuvre à mettre à jour ses compétences. Cette transition relative à la nature des tâches réalisées par les humains modifie deux aspects du travail : d’une part, il devient plus diversifié, créatif et gratifiant ; d’autre part, il entraîne une révision des normes de sécurité et de santé. Dans le cadre cette évolution, les normes de santé et de sécurité intègrent peu à peu le stress psychologique, le bien-être général, etc. parmi les paramètres essentiels de santé, afin d’accorder finalement autant d’importance à la santé mentale qu’à la santé physique.