Le 31 mars dernier, a eu lieu le Artefact Webtalks Data & AI – AI for Industry sur le thème « Peut-on confier la résilience, la sécurité et la performance du secteur industriel à l’IA ? ». Cet article stratégique synthétise les interventions et retours d’expérience terrain des experts d’Artefact et de ses partenaires technologiques AVEVA, leader mondial des logiciels industriels et de la transformation numérique, et Neo4j, pionnier des bases de données orientées graphes. En explorant la transformation de la chaîne de valeur, l’intelligence opérationnelle, la structuration des données par les graphes et l’émergence de l’IA agentique, ce webinar exclusif définit comment l’humain reste le maître d’œuvre de l’usine de demain.
1 – La transformation IA dans l’Industrie : cas d’usage sur toute la chaîne de valeur
Les défis industriels sont immuables. De l’optimisation des dépenses en capital à la synchronisation d’une supply chain mondiale, les problématiques traitées aujourd’hui sont les mêmes qu’il y a vingt ans. Ce qui a radicalement changé est la nature et la puissance des réponses que nous pouvons y apporter. L’IA permet d’unifier des informations autrefois silotées pour offrir une visibilité transversale, transformant des processus fragmentés en un continuum décisionnel fluide.
Comme le souligne Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner et Global Lead Industry chez Artefact, toute stratégie d’IA déconnectée de la réalité opérationnelle est vouée à l’échec. Pour générer de la valeur, elle doit s’ancrer dans le shop floor. L’expert doit d’abord identifier le point de douleur précis. C’est en partant de “frictions” de terrain que l’on construit des cas d’usage à fort ROI. Sans cette immersion, la technologie reste une coque vide, ignorée par ceux qui doivent l’utiliser.
Aujourd’hui, quatre dynamiques majeures structurent le marché et conditionnent le succès de la transformation :
- L’Unification du patrimoine de données : La capacité à briser les silos entre l’ingénierie et la production pour créer une source unique est le socle indispensable. Cela permet d’optimiser l’allocation des CAPEX en simulant plus précisément l’impact des investissements.
- L’Outillage innovant pour l’excellence opérationnelle : L’utilisation de nouveaux outils technologiques permet de transformer les processus de contrôle qualité et d’augmenter la disponibilité des machines.
- L’Augmentation des capacités de l’ingénieur : L’IA agit comme un compagnon cognitif, assurant la continuité de l’information entre des phases de cycle de vie produit souvent déconnectées.
- La Précision des nouveaux leviers de réponse : Si les enjeux restent classiques, les réponses (IA prédictive, agents autonomes) apportent une granularité de pilotage qui redéfinit les standards de performance.
2- Optimiser la performance des outils et processus : le digital au coeur de la transformation industrielle avec AVEVA
Le secteur industriel repose sur le déterminisme : une action doit produire un résultat prévisible et explicable. À l’inverse, l’IA générique est probabiliste, fonctionnant souvent comme une “boîte noire”. Pour Sébastien Ory, Président d’AVEVA France et Vice-Président de la commission Industrie de Numeum, le succès réside dans « l’Intelligence Industrielle », une approche qui hybride la puissance des algorithmes avec la rigueur de l’industrie.
Pour transformer l’IA en moteur de performance, trois prérequis sont indispensables :
- Leadership et Vision Managériale : La transformation doit être impulsée par la C-Suite pour briser les résistances culturelles. Les dirigeants doivent développer leur propre culture de la donnée pour porter cette ambition.
- Infrastructure de données spécialisée : Les données industrielles sont complexes, bruitées et hétérogènes (séries temporelles, 3D, maintenance). Une infrastructure générique ne suffit pas. Il faut des systèmes capables de filtrer les bruits des capteurs et de garantir l’intégrité des données engineering pour que l’IA produise des résultats exploitables.
- Cas d’usage ciblés et “Quick Wins” : Au lieu d’un “Big Bang” technologique, il faut viser des applications spécifiques dont le ROI est immédiat, favorisant ainsi l’adhésion des équipes terrain.
L’IA ne doit pas remplacer le décideur, mais l’augmenter, surtout dans les processus critiques. Prenons l’exemple de la maintenance d’une turbine. Une IA générique dirait : “Il y a 73 % de probabilité de panne.” Cette information est inutile, voire anxiogène, pour un opérateur. L’Intelligence Industrielle, elle, identifiera que cette probabilité repose sur une dérive de vibration et une élévation de température spécifique. Elle proposera alors trois points de contrôle physiques issus de la base de connaissances de l’entreprise. L’opérateur conserve le dernier mot, validant la recommandation de l’IA sur la base de paramètres tangibles.
3- BOM connectée: comment accélérer le TimeToMarket grâce à l’IA et Neo4j
La Bill of Materials (BOM), est le cœur sémantique de l’industrie. Pourtant, elle est souvent morcelée entre l’ingénierie, la fabrication et le service. Cette fragmentation, souvent gérée par des fichiers Excel, est une source majeure d’inefficacité. Lorsqu’une modification de design n’est pas répercutée en temps réel sur la ligne de fabrication, les coûts de non-qualité augmentent.
Pour Nicolas Rouyer, Senior Manager Solutions Engineering chez Neo4j, les bases de données relationnelles classiques échouent face à la complexité des produits modernes. Un hélicoptère ou une turbine peut comporter des arborescences de 20, 30, voire 40 niveaux de profondeur. Là où un système traditionnel sature pour calculer les dépendances, la technologie de graphe parcourt ces relations en une fraction de seconde en reliant les pièces, les fournisseurs, les certifications et les processus.
Si le design spécifie une pièce en aluminium mais que, suite à une rupture d’information, des vis en titane sont utilisées en fabrication, une corrosion accélérée se produira, illustrant parfaitement le risque opérationnel. Détecter cette erreur sur une chaîne de montage coûte infiniment plus cher que de l’identifier instantanément via une BOM connectée qui vérifie la conformité sémantique des assemblages dès la conception.
L’alliance des graphes et de l’IA permet des workflows agentiques révolutionnaires. Un utilisateur peut faire des demandes en langage naturel et l’IA parcourt instantanément le graphe pour fournir une réponse exacte et sourcée.
4- Les enjeux de l’IA agentique pour l’industrie 4.0/5.0
Si l‘Industrie 4.0 a apporté la connectivité, l’Industrie 5.0 place l’humain au centre, en utilisant la technologie pour augmenter ses capacités plutôt que pour le remplacer. Florence Bénézit, experte chez Artefact, souligne que l’IA agentique transforme radicalement le quotidien de l’opérateur :
- Démocratisation de l’accès aux données : Un technicien peut interroger l’historique d’une machine ou une procédure complexe en langage naturel, sans avoir à naviguer dans des logiciels experts. Cela permet une résolution de problèmes locaux et autonomes.
- Journaux de bord augmentés : L’IA peut inférer des événements à partir des données machine pour créer des rapports automatiques. Cela fiabilise le “Shift Handover”, réduisant le risque que des informations cruciales soient perdues entre deux rotations.
- Guidage contextuel : En temps réel, l’IA agit comme un mentor, proposant des ajustements de paramètres ou guidant l’opérateur à travers des protocoles de sécurité stricts.
L’IA agentique ne remplace pas l’humain ; elle lui redonne son rôle de pilote dans un environnement industriel devenu trop complexe pour une gestion purement manuelle. Ainsi, le succès industriel ne dépend pas de la sophistication de l’algorithme, mais de son couplage avec l’expertise terrain. En connectant la donnée via les graphes et en outillant l’humain par l’IA agentique, l’industrie gagne en agilité. Le pragmatisme doit rester la règle d’or : la technologie n’est qu’un levier au service d’une exécution opérationnelle.
Regardez l’intégralité du replay du webinar:
