Nessan Clearly explique comment l’IA dans l’impression repose sur la comparaison de modèles de données, ce qui améliore déjà les logiciels des fournisseurs de grand format. Il prévoit une intégration accrue de l’IA dans la planification des flux de travail, la gestion des files d’attente, la correction des couleurs, la mise à l’échelle des images et la maintenance prédictive par le biais de capteurs et de systèmes de vision, afin de rationaliser les opérations et d’offrir une plus grande flexibilité.
À en juger par les titres des journaux du monde entier, l’intelligence artificielle (IA) suscite aujourd’hui un vif intérêt, les multinationales et les gouvernements parlant ouvertement d’utiliser cette technologie pour optimiser leur production et générer davantage de revenus. Mais comment cela va-t-il se répercuter sur l’industrie de l’impression et en particulier sur les nombreux prestataires de services d’impression grand format qui desservent le marché de la signalisation et de l’affichage ?
Paradoxalement, l’IA ne fait pas appel à beaucoup d’intelligence. L’intelligence implique normalement un certain niveau de raisonnement cognitif pour résoudre les problèmes. Or, l’IA se contente d’accumuler de grandes quantités de données, y compris des exemples de raisonnement passés, et de les mettre en correspondance avec les modèles qui émergent de ces données. Dans une situation donnée, la plupart des systèmes d’IA se contentent de faire la meilleure supposition possible sur la base des données disponibles (ce qui génère parfois des faussetés). Nous avons déjà utilisé des algorithmes pour faire quelque chose de similaire, mais ce qui distingue vraiment l’IA, ce sont les énormes ensembles de données d’informations brutes que ces systèmes ingèrent. Cela a été rendu possible par les progrès de la puissance informatique brute.
Une grande partie du battage médiatique actuel est basée sur l’IA générative, qui peut créer des solutions basées sur des invites introduites dans le système. Toutefois, ces systèmes doivent être pré-entraînés sur des données existantes, de sorte qu’ils sont plus précisément connus sous le nom de Generative Pre-Trained, ou GPT (pré-entraînés génératifs). Le plus connu d’entre eux est probablement ChatGPT.
D’une manière générale, ces systèmes peuvent être utilisés de manière pratique, par exemple pour créer des projets initiaux de lettres accompagnant des devis ou même des présentations de vente complètes. L’IA n’étant pas parfaite, il est préférable de l’utiliser pour les premières ébauches plutôt que pour les copies finales, mais elle est néanmoins suffisante pour permettre aux utilisateurs d’en faire plus en moins de temps.
Certaines variantes d’IA sont davantage axées sur la création d’images et sont déjà suffisamment performantes pour permettre à des personnes ayant un certain niveau de connaissances de réaliser des travaux qui leur seraient autrement inaccessibles. Cela permet de réduire considérablement les coûts liés à la production d’œuvres d’art, ne serait-ce que pour créer des maquettes rapides avant de faire appel à un concepteur professionnel. Il peut s’agir d’éléments tels que les graphiques d’un stand d’exposition ou les motifs d’un vêtement imprimé numériquement.
Toutefois, ne pensez pas que l’IA fera tout le travail à votre place. La qualité des résultats dépend de la qualité des messages que vous envoyez au système, ce qui nécessite une certaine formation. Cela signifie qu’une personne formée à l’utilisation de l’IA sera en mesure de produire du travail dans d’autres domaines où elle n’a pas reçu le même degré de formation. Ce type de polyvalence se reflète dans la phrase suivante : « L’IA ne prendra pas votre emploi, mais quelqu’un qui utilise l’IA le fera probablement ».
L’IA et l’impression
L’IA peut avoir un impact profond sur l’imprimerie dans un certain nombre de domaines, dont certains sont déjà visibles. La technologie de l’IA n’est pas aussi nouvelle que certains titres de journaux le laissent entendre. Elle est utilisée depuis plus d’une décennie et fait déjà partie de certains logiciels disponibles pour l’industrie de l’imprimerie. Ce qui est nouveau, c’est qu’alors qu’elle était auparavant utilisée dans des produits individuels isolés, nous pouvons désormais nous attendre à ce que ces solutions soient plus intégrées, avec davantage d’automatisation alimentée par l’IA tout au long des flux de production.
Légende : Esko Phoenix utilise l’IA pour l’imposition et l’imbrication automatisées.
Il s’agira notamment de planifier la manière la plus efficace de produire des travaux, ce qui peut être utilisé à la fois pour générer un devis et pour planifier l’itinéraire de production. L’IA est également de plus en plus utilisée pour gérer la file d’attente des travaux. La façon dont les différents travaux sont regroupés ou imbriqués les uns dans les autres sur la feuille ou la bobine afin de minimiser la quantité de supports gaspillés en fait partie intégrante. Il s’agit d’une évolution de l’imposition, c’est-à-dire de la disposition des pages sur une feuille de presse afin d’optimiser la mise en page. Plusieurs programmes existants, comme Esko Phoenix, utilisent déjà l’IA pour l’imposition, et cette technologie s’est maintenant étendue à la gestion des travaux grand format. Il y a un certain nombre de paramètres à prendre en compte, notamment la façon dont ces différents travaux seront terminés et les délais de livraison convenus pour chacun d’entre eux. Bien entendu, tous ces facteurs changent constamment au cours de la journée, au fur et à mesure que les commandes arrivent. Mais la capacité à faire face aux commandes tardives est un élément essentiel de la rapidité d’exécution des commandes à la demande d’aujourd’hui, à laquelle les clients s’attendent désormais.
La gestion des couleurs est un autre domaine qui bénéficie déjà de la technologie de l’IA. De nombreux fichiers clients contiennent des erreurs de gestion des couleurs, dont certaines, comme le mauvais espace colorimétrique, peuvent être facilement corrigées. De nombreux programmes de gestion des couleurs utilisent désormais l’IA pour aider à ajuster les couleurs dans ces fichiers afin de produire un aspect plus naturel, ce qui peut réduire le nombre de clients qui rejettent des travaux en raison de la perception des couleurs imprimées. Souvent, cette fonction est simplement étiquetée dans le logiciel comme une amélioration automatique et n’est pas identifiée comme étant basée sur l’IA.
Légende : La dernière imprimante Latex de HP, la série 830, est dotée d’un spectrophotomètre intégré pour une gestion automatisée des couleurs pilotée par l’IA.
La gestion des couleurs couvre également d’autres domaines, de la linéarisation et de l’étalonnage des imprimantes à la création de profils pour tous les différents supports et au choix des paramètres appropriés pour chaque travail. Progressivement, nous commençons à voir plus de spectrophotomètres intégrés dans les imprimantes grand format pour permettre l’automatisation de toute cette gestion des couleurs, avec un minimum d’intervention de l’opérateur. Là encore, l’IA est à l’origine de cette évolution.
L’IA est également utilisée pour améliorer d’autres aspects de la qualité de l’image. Il peut s’agir notamment de l’upscaling, qui consiste à utiliser l’IA pour ajouter des pixels supplémentaires à une image sur la base de sa meilleure estimation après analyse des pixels existants. C’est un avantage évident pour tous ceux qui cherchent à créer de grands panneaux d’affichage. Cela permet également de résoudre les problèmes liés à l’envoi de fichiers à faible résolution par les clients.
Un domaine qui bénéficie réellement d’une plus grande utilisation de l’IA est celui de la maintenance prédictive. La pandémie, avec ses diverses fermetures, a forcé la plupart des fournisseurs à repenser leur offre de services, car il est devenu plus difficile d’envoyer des ingénieurs sur place. Mais l’IA a permis à ces fournisseurs d’analyser les données dont ils disposaient déjà sur les raisons des appels de service afin d’anticiper le moment où chaque composant pourrait tomber en panne.
Afin d’accroître l’automatisation, les imprimantes grand format devront générer davantage de données. Il est donc presque certain qu’au cours des prochaines années, les imprimantes grand format seront équipées d’un plus grand nombre de capteurs pour détecter les problèmes potentiels et les pièces défectueuses. Les grandes imprimantes sont appelées à se doter de plus de systèmes de vision pour vérifier que ce qui a été imprimé correspond aux attentes du client.
Un autre domaine auquel l’IA pourrait se prêter est la gestion des stocks, notamment la commande de consommables et de pièces détachées supplémentaires en cas de besoin. L’astuce consiste à ne pas trop commander, ce qui immobiliserait le capital en stock, mais aussi à ne pas risquer de manquer d’un produit, ce qui retarderait la production.
L’IA est également à la base de nombreux services d’analyse que certains fournisseurs d’imprimantes ont introduits, ainsi que de certains MIS. Elle est capable de repérer des tendances, telles qu’une baisse des ventes dans certains secteurs, et de proposer des solutions basées sur des idées que d’autres ont essayées avec succès, mais adaptées à la situation spécifique d’un utilisateur individuel sur la base de ses données.
En conclusion, l’IA est loin d’être une technologie d’avenir, mais elle est déjà intégrée dans une grande partie des logiciels d’automatisation déjà utilisés. Nous pouvons nous attendre à ce que davantage de matériel – sous la forme de capteurs, de spectrophotomètres et de systèmes de vision – soit ajouté aux imprimantes pour faciliter cette automatisation. L’IA devrait faciliter l’intégration des solutions entre les différents fournisseurs. Cela devrait à son tour donner aux utilisateurs de grand format plus de liberté pour construire des flux de production qui répondent mieux à leurs besoins individuels.