Introduction Generale

Dans le contexte actuel du développement de produits et de l’amélioration des services clients, deux domaines d’innovation se démarquent : l’Analyse des Modes de Défaillances, de leurs Effets et de leur Criticité (AMDEC) et l’application de techniques d’Intelligence Artificielle (IA), notamment les Large Language Models (LLMs) et le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP). Ces approches révolutionnent la manière dont les entreprises abordent les défis liés à la qualité des produits, à la satisfaction client, et à la gestion des risques.

D’une part, l’AMDEC traditionnelle a longtemps été un pilier du processus de développement de produits, fournissant une méthodologie systématique pour identifier et atténuer les modes de défaillance potentiels. Cependant, les méthodes manuelles présentent des défis, notamment en termes de processus intensifs en main-d’œuvre et de susceptibilité aux erreurs humaines. Dans ce contexte, l’intégration des LLMs offre une opportunité de moderniser et d’automatiser le processus, en exploitant la puissance des modèles de langage pour extraire des informations pertinentes à partir de diverses sources.

D’autre part, l’amélioration des services clients a également connu une transformation significative grâce à l’application de l’IA, en particulier à travers les approches de NLP. Les méthodes classiques de collecte d’informations auprès des clients, souvent statiques et limitées, ont laissé place à des approches plus dynamiques. Dans ce contexte, notre contribution se situe dans le développement d’une méthodologie novatrice basée sur le NLP, permettant d’extraire en profondeur des informations à partir des avis libres des clients sans les restreindre à des questionnaires préétablis. Notre projet propose donc une convergence de ces deux tendances en intégrant les LLMs dans le processus d’AMDEC, spécifiquement dans l’analyse des retours clients pour l’amélioration des produits. Cette approche dynamique offre la possibilité d’automatiser l’identification des modes de défaillance, tout en fournissant une compréhension approfondie des besoins et des préoccupations des clients.

La structure de notre travail comprendra une revue de la littérature sur l’état de l’art dans ces deux domaines, mettant en évidence les avantages et les limitations des LLMs dans le contexte de l’AMDEC et du NLP. Nous proposerons ensuite un cadre intégratif, illustré par une étude de cas démontrant la mise en œuvre pratique de notre méthodologie. Enfin, nous discuterons des enseignements tirés et des perspectives futures pour le développement de cette approche synergique.