Selon une enquête de Farnell, les ingénieurs commencent à faire confiance à l’IA pour sélectionner les composants

  • Les résultats d’une récente enquête menée par Farnell révèlent que 86 % des personnes interrogées font confiance à l’Intelligence Artificielle (IA) pour jouer un certain rôle dans le processus de sélection des composants de leur conception électronique.
  • 23% d’entre eux ont déclaré qu’ils feraient « entièrement » confiance à l’IA pour sélectionner les composants.

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

« Les résultats de notre enquête montrent clairement que les ingénieurs commencent à entrevoir de la place pour l’IA en termes de sélection de composants dans leurs conceptions. À mesure que les modèles d’IA deviennent plus sophistiqués, il semble clair qu’ils deviendront plus utiles pour modéliser des conceptions, sélectionner des composants, raccourcir les cycles de conception et réduire les délais de commercialisation de nouveaux produits,» observe Cliff Ortmeyer, Global Head of Technical Marketing and Solutions Development chez Farnell.

Un ingénieur système à la retraite a déclaré : « L’IA ne peut pas remplacer de bons calculs effectués par un ingénieur. Je suis l’IA depuis plus de 40 ans et elle est plus surfaite que jamais. » Alors que d’autres ont souligné que les humains font des erreurs, cet ingénieur a déclaré : « Je suis 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 pour entraîner le modèle d’IA. » Cela reflète la crainte que les ingénieurs ne soient pas en mesure de comprendre pleinement pourquoi un modèle d’IA sélectionne des produits particuliers.

Un autre répondant à l’enquête a souligné l’opinion commune selon laquelle l’IA pourrait être plus utile pour nous assister que pour nous remplacer. Il a ainsi déclaré qu’il se réservait le droit de vérifier tout ce que l’IA a sélectionné. L’IA serait donc utilisée comme une sorte de moteur de recherche amélioré. »

Une personne interrogée favorable à l’utilisation de l’IA a quant à elle déclaré : « Je ne vois pas pourquoi l’IA ne pourrait pas être pleinement intégrée dans le processus de sélection des composants électroniques. 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. »

Un autre utilisateur régulier de l’IA pour la sélection de composants a de son côté exprimé ses doutes quant à la capacité de l’IA, affirmant que les modules d’IA ont encore beaucoup à apprendre sur la fiabilité et sur la manière de faire systématiquement les choix les meilleurs et les plus appropriés.

Les résultats de l’enquête sont disponibles auprès de Farnell dans la région EMEA, de Newark en Amérique du Nord et d’element14 dans la région Asie-Pacifique.