Les ingénieurs font confiance à l’IA pour le choix de leurs composants

Selon une enquête réalisée par Farnell, 86% des ingénieurs de conception font confiance à l’IA pour « jouer un certain rôle » dans la sélection des composants électroniques. Mais l’enquête pointe également quelques bémols.

Au cœur de l’actualité, l’intelligence artificielle est parfois source d’interrogation, voire d’inquiétude pour certains. Ce n’est toutefois pas le cas des ingénieurs de conception en électronique quand il s’agit d’utiliser l’IA pour le choix de leurs composants. Selon une récente enquête réalisée par Farnell, 86 % des personnes interrogées font ainsi confiance à l’IA pour « jouer un certain rôle dans la sélection des composants de leur conception ». Et près d’un quart des sondés (23 %) vont même jusqu’à affirmer qu’ils feraient “entièrement confiance à l’IA” pour sélectionner leurs composants.

Toutefois, l’enquête de Farnell pointe quelques bémols. Car même si les ingénieurs pensent que l’IA jouera un rôle croissant dans la sélection des composants à l’avenir, des inquiétudes subsistent quant aux préférences intentionnelles ou non que l’on trouve dans les systèmes d’IA. En effet, certains concepteurs affirment qu’ils feraient confiance à l’IA pour jouer un « rôle limité » dans la sélection des composants, qui resterait soumise à des examens et à des contrôles qu’eux-mêmes effectueraient. Bien que la plupart des personnes interrogées soient favorables à l’IA complémentaire, elles estiment que « les êtres humains seront toujours nécessaires dans le processus de sélection, en particulier dans les systèmes critiques pour la sécurité et les conceptions innovantes ».

« L’IA, oui, mais pour nous assister, pas nous remplacer. » Tel est l’avis qui pourrait résumer le mieux l’enquête de Farnell et les réponses des personnes sondées qui se réservent « le droit de vérifier tout ce que l’IA a sélectionné ». À ce titre, « l’IA serait utilisée comme une sorte de moteur de recherche amélioré », comme le souligne l’une d’elles.

©Farnell

Certains avis des personnes interrogées reflètent également la crainte que les ingénieurs ne soient pas en mesure de comprendre pleinement pourquoi un module d’IA sélectionne des produits particuliers, à l’image de ce répondant qui assure être « plus disposé à tolérer l’erreur humaine que de m’appuyer sur une solution d’IA dans laquelle je ne peux pas contrôler les données utilisées ».

Certaines personnes du panel expriment également leurs doutes quant à la capacité de l’IA pour ce type d’usage, affirmant notamment que les modules d’IA ont encore beaucoup à apprendre sur la fiabilité et sur la manière de faire systématiquement les meilleurs choix.

Mais pour d’autres répondants, l’utilisation de l’IA dans le choix de leurs composants, c’est comme une évidence. « Je ne vois pas pourquoi l’IA ne pourrait pas être pleinement intégrée dans le processus de sélection des composants, indique l’un des plus convaincus par l’IA. La conception matérielle est fondamentalement composée de modèles. Ce n’est qu’une question de temps avant que les gens découvrent des moyens d’obtenir des netlists et des pdf schématiques en ligne, et de les utiliser comme données pour former l’IA. D’ailleurs, l’IA pourra même les améliorer une fois qu’il y aura de meilleures représentations numériques des appareils et de ce qu’ils contiennent, couplées à la télémétrie de tous les sous-systèmes. L’IA dispose d’un réservoir profond et riche de sources dans lesquelles puiser qui lui permettront d’en apprendre encore plus. Il existe déjà des systèmes d’IA complètement génériques qui peuvent effectuer une sélection impressionnante, bien que limitée, même en créant de simples VHDL par exemple. Il s’agit de préciser quelle logique utiliser et comment l’assembler. L’IA écrit déjà du code pour moi. Tout ce que j’ai à faire, c’est de le vérifier. »

Enfin, Cliff Ortmeyer, Global Head of Technical Marketing and Solutions Development chez Farnell, estime que, « au fur et à mesure que les modèles d’IA deviennent plus sophistiqués, ils seront d’autant plus utiles pour modéliser des conceptions, sélectionner des composants, raccourcir les cycles de conception et réduire les délais de commercialisation de nouveaux produits. »