Globalement, les résultats de l'enquête indiquent que si les ingénieurs estiment que l'IA jouera un rôle de plus en plus important dans la sélection des composants à l'avenir, des inquiétudes persistent quant au risque de biais, intentionnels ou non, dans les systèmes d'IA. Certains concepteurs ont déclaré qu'ils confieraient une partie de la tâche de sélection à l'IA à condition d'effectuer eux-mêmes les analyses et les vérifications. Bien que la plupart des répondants accueillent favorablement l'IA comme outil complémentaire, ils estiment également que l'intervention humaine restera toujours indispensable dans le processus de sélection, notamment pour les systèmes critiques et les conceptions innovantes.

Parmi les opinions les plus intéressantes, on peut citer celle

d'un ingénieur système retraité : « L'IA ne remplace pas de bons calculs d'ingénierie. Je suis l'évolution de l'IA depuis plus de 40 ans, et elle est plus surestimée que jamais. » Lorsque d'autres ont souligné que l'erreur est humaine, cet ingénieur a déclaré : « Je suis plus enclin à tolérer l'erreur humaine qu'à me fier à une solution d'IA dont je ne contrôle pas les données d'entraînement. » Ceci reflète la crainte que les ingénieurs ne comprennent pas pleinement les raisons pour lesquelles un module d'IA sélectionne certains produits.

Un autre répondant a mis en lumière l'opinion largement répandue selon laquelle l'IA serait plus utile comme assistant que comme substitut. Ils ont déclaré : « Cela s'accompagne de la réserve que je me réserve le droit de vérifier tout ce que l'IA a sélectionné. En ce sens, l'IA serait utilisée comme une sorte de moteur de recherche amélioré. »

Un répondant favorable à l'utilisation de l'IA a déclaré : « Je ne vois pas pourquoi l'IA ne pourrait pas être pleinement intégrée au processus de sélection des composants. La conception matérielle est fondamentalement basée sur des modèles. Ce n'est qu'une question de temps avant que l'on trouve comment obtenir en ligne des listes de réseaux et des schémas au format PDF et les utiliser comme données d'entraînement de qualité pour l'IA. En fait, l'IA sera capable de les améliorer une fois que de meilleures représentations numériques des appareils et de leurs composants internes, ainsi que la télémétrie de tous les sous-systèmes, seront disponibles. L'IA dispose d'une vaste et riche collection de ressources sur lesquelles elle peut s'appuyer pour apprendre encore davantage. Il existe déjà des systèmes d'IA entièrement génériques qui peuvent effectuer des sélections impressionnantes, bien que limitées, même en générant du VHDL simple, par exemple. Vous spécifiez la logique à utiliser et comment l'assembler. L'IA écrit le code pour moi. Je n'ai qu'à le vérifier. »

Un autre utilisateur fréquent de l'IA pour la sélection de composants a toutefois exprimé des réserves quant à ses capacités, affirmant que les modules d'IA ont encore beaucoup à apprendre en matière de fiabilité et de prise de décision optimale et constante.

Cliff Ortmeyer, responsable mondial du marketing technique et du développement de solutions chez Farnell, déclare : « Les résultats de l'enquête montrent clairement que les ingénieurs commencent à considérer l'IA comme un élément important dans la sélection des composants de leurs conceptions, notamment lorsque la sécurité ou l'innovation sont des critères essentiels. À mesure que les modèles d'IA progressent, il est évident qu'ils deviendront plus utiles pour la modélisation des conceptions, la sélection des composants, la réduction des cycles de conception et l'accélération de la mise sur le marché des nouveaux produits. »

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