Comment l’IA révolutionne-t-elle l’impression grand format ?

Nessan Clearly explique comment l'IA dans l'impression s'appuie sur la correspondance de modèles de données, améliorant déjà les logiciels des fournisseurs grand format. Il prédit que cela se traduira par 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 via des capteurs et des systèmes de vision, rationalisant ainsi les opérations et offrant une plus grande flexibilité.

À en juger par les gros titres des journaux du monde entier, l'intelligence artificielle (IA) suscite actuellement un vif intérêt, les multinationales et les gouvernements parlant ouvertement de son utilisation pour optimiser leur production et générer davantage de revenus. Mais comment cet intérêt se répercutera-t-il sur le secteur de l'impression, et en particulier sur les nombreux prestataires de services d'impression grand format qui desservent le marché de la signalétique et de l'affichage ?

Ironiquement, l'intelligence artificielle (IA) n'est pas vraiment très développée. Elle implique généralement un certain niveau de raisonnement cognitif pour résoudre des problèmes. Or, l'IA se contente d'aspirer de grandes quantités de données, notamment des exemples de raisonnements antérieurs, et de les associer aux modèles qui en émergent. Dans une situation donnée, la plupart des systèmes d'IA se contentent d'estimer au mieux les données disponibles (ce qui génère parfois des erreurs). Nous avons déjà utilisé des algorithmes pour faire quelque chose de similaire, mais ce qui distingue vraiment l'IA, ce sont les vastes ensembles de données brutes que ces systèmes ingèrent. Cela a été rendu possible grâce aux progrès de la puissance de calcul brute.

L'engouement actuel repose en grande partie sur l'IA générative, capable de créer des solutions à partir d'invites transmises au système. Cependant, ces systèmes doivent être pré-entraînés sur des données existantes, d'où leur appellation plus précise : IA pré-entraînée générative (GPT). 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 brouillons de lettres accompagnant des devis, voire des présentations commerciales complètes. L'IA n'étant pas parfaite, il est préférable de l'utiliser pour les brouillons plutôt que pour les versions finales. Néanmoins, cela suffit à permettre aux utilisateurs d'en faire plus en moins de temps.

Certaines variantes de l'IA sont davantage axées sur la création d'images et sont déjà suffisamment performantes pour permettre à des personnes possédant un certain niveau de connaissances de réaliser des travaux qui, autrement, leur seraient inaccessibles. Cela réduit considérablement les coûts de production d'œuvres d'art, ne serait-ce que pour créer des maquettes rapides avant de faire appel à un designer professionnel. Cela peut inclure des éléments tels que le graphisme d'un stand d'exposition ou des patrons pour des vêtements imprimés numériquement.

Cependant, ne pensez pas que l'IA fera tout le travail à votre place. La qualité des résultats dépend de la qualité des informations que vous alimentez, ce qui nécessite une formation. Cela signifie qu'une personne formée à l'utilisation de l'IA sera capable de travailler dans d'autres domaines où elle n'a pas bénéficié du même niveau de formation. Cette polyvalence se reflète dans la phrase : « L'IA ne vous prendra pas votre travail, mais quelqu'un qui utilise l'IA le fera probablement. »

IA et impression

L'IA peut avoir un impact profond sur l'impression dans de nombreux domaines, dont certains sont déjà visibles. L'IA n'est pas aussi nouvelle que certains titres de presse le suggèrent. Utilisée depuis plus de dix ans, elle est déjà intégrée à certains logiciels du secteur de l'impression. La nouveauté réside dans le fait que, là où elle était auparavant utilisée dans des produits isolés, on peut désormais s'attendre à voir ces solutions davantage intégrées, avec une automatisation accrue grâce à l'IA, tout au long des flux de production.

Légende : Esko Phoenix utilise l'IA pour l'imposition et l'imbrication automatisées.

Cela comprend la planification de la méthode la plus efficace pour produire les travaux, ce qui permet à la fois de générer un devis et de planifier le parcours de production. L'IA est également de plus en plus utilisée pour gérer la file d'attente des travaux. Un élément essentiel de cette gestion réside dans la manière dont les différents travaux sont regroupés ou imbriqués les uns dans les autres sur la feuille ou le rouleau afin de minimiser le gaspillage de support. Cette approche a évolué par rapport à l'imposition, qui consiste à disposer les pages sur une feuille d'impression pour optimiser la mise en page. Plusieurs logiciels, comme Esko Phoenix, utilisent déjà l'IA pour l'imposition, et cette technologie est désormais appliquée à la gestion des travaux grand format. Plusieurs paramètres sont à prendre en compte, notamment la finition des différents travaux et les délais de livraison convenus pour chacun d'eux. Bien entendu, tous ces facteurs évoluent constamment au fil de la journée, à mesure que les commandes arrivent. Mais la capacité à gérer les retards de livraison est un élément essentiel des commandes à la demande rapides et actuelles, auxquelles les clients sont désormais habitués.

La gestion des couleurs bénéficie déjà de l'IA. De nombreux fichiers clients comportent des erreurs de gestion des couleurs, dont certaines, comme un espace colorimétrique incorrect, peuvent être facilement corrigées. De nombreux logiciels de gestion des couleurs utilisent désormais l'IA pour ajuster les couleurs de ces fichiers et obtenir un rendu plus naturel, ce qui peut réduire le nombre de clients refusant des commandes en raison de leur perception des couleurs imprimées. Souvent, cette amélioration est simplement signalée dans le logiciel comme une amélioration automatique, sans être signalée comme basée sur l'IA.

Légende : La dernière imprimante Latex de HP, la série 830, dispose d'un spectrophotomètre intégré pour une gestion automatisée des couleurs alimentée par l'IA.

La gestion des couleurs couvre également d'autres aspects, de la linéarisation et de l'étalonnage des imprimantes à la création de profils pour différents supports et au choix des paramètres adaptés à chaque travail. Progressivement, de plus en plus de spectrophotomètres sont intégrés aux imprimantes grand format, permettant ainsi d'automatiser toute cette gestion des couleurs, avec une intervention minimale de l'opérateur. Là encore, l'IA est au cœur de ce processus.

L'IA est également utilisée pour améliorer d'autres aspects de la qualité des images. Cela peut inclure la mise à l'échelle des images, qui consiste à utiliser l'IA pour ajouter des pixels supplémentaires à une image en fonction de sa meilleure estimation après analyse des pixels existants. C'est un avantage évident pour quiconque souhaite créer de grands panneaux d'affichage. Cela permet également de résoudre les problèmes liés aux fichiers basse résolution envoyés par les clients.

Un domaine qui bénéficie véritablement d'une utilisation accrue de l'IA est celui de la maintenance prédictive. La pandémie, avec ses nombreux confinements, a contraint la plupart des fournisseurs à repenser leur offre de services, car il est devenu plus difficile d'envoyer des ingénieurs sur site. Mais l'IA a permis à ces fournisseurs d'analyser les données dont ils disposent déjà sur les raisons des interventions afin d'anticiper les pannes potentielles de chaque composant.

Pour accroître l'automatisation, les imprimantes grand format devront générer davantage de données. Il est donc fort probable que davantage de capteurs seront ajoutés à ces imprimantes au cours des prochaines années afin de détecter les problèmes potentiels et les pièces défectueuses. Les plus grandes imprimeries seront certainement équipées de systèmes de vision pour vérifier que les impressions correspondent aux attentes des clients.

L'IA pourrait également s'avérer utile dans la gestion des stocks, notamment pour commander davantage de consommables et de pièces détachées selon les besoins. L'important est de ne pas commander trop, ce qui immobiliserait le capital en stock, mais aussi de ne pas risquer une rupture de stock qui retarderait la production.

L'IA est également à la base de nombreux services d'analyse proposés par certains fournisseurs d'imprimantes, ainsi que de certains systèmes d'information de gestion (SIG). Elle est efficace pour repérer des tendances, comme une baisse des ventes dans certaines régions, et proposer des solutions basées sur des idées testées avec succès par d'autres, mais adaptées à la situation spécifique de chaque utilisateur en fonction de leurs données.

En conclusion, l'IA est loin d'être une technologie d'avenir, mais elle est déjà intégrée à de nombreux logiciels d'automatisation déjà utilisés. On peut s'attendre à ce que davantage de matériel – capteurs, spectrophotomètres et systèmes de vision – soit ajouté aux imprimantes pour faciliter cette automatisation. L'IA devrait faciliter l'intégration de solutions entre différents fournisseurs, ce qui devrait donner aux utilisateurs de grand format plus de liberté pour créer des flux de production mieux adaptés à leurs besoins spécifiques.