Le 31 mars dernier, a eu lieu le Artefact Webtalks Data et IA – « L'IA au service de l'industrie » 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 les retours d’expérience sur le terrain des experts de 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 à l’aide de graphes et l’émergence de l’IA agentique, ce webinaire exclusif explique comment l’être humain reste le maître d’œuvre de l'usine de demain.
1 – La transformation par l’IA dans l’industrie : cas d’utilisation tout au long de la chaîne de valeur
Les défis industriels restent inchangés. De l’optimisation des dépenses d’investissement à la synchronisation d’une chaîne d’approvisionnement mondiale, les problématiques abordées aujourd’hui sont les mêmes qu’il y a vingt ans. Ce qui a radicalement changé, c’est la nature et la puissance des réponses que nous pouvons y apporter. L’IA permet d’unifier des informations autrefois cloisonnées afin d’offrir une visibilité transversale, transformant ainsi des processus fragmentés en un continuum décisionnel fluide.
Comme le souligne Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner et responsable sectoriel mondial chez Artefact, toute stratégie d’IA déconnectée de la réalité opérationnelle est vouée à l’échec. Pour créer de la valeur, elle doit s’ancrer dans l'atelier de production. L’expert doit tout d’abord identifier le point sensible précis. C’est en partant des “ frictions ” rencontrées sur le terrain que l’on élabore des cas d’utilisation à ROI élevé. Sans cette immersion, la technologie reste une coquille vide, ignorée par ceux qui doivent l’utiliser.
Aujourd’hui, quatre tendances majeures structurent le marché et déterminent le succès de la transformation :
- L'unification du patrimoine de données : La capacité à briser les cloisonnements entre l'ingénierie et la production afin de créer une source unique constitue la base indispensable. Cela permet d'optimiser l'allocation des dépenses d'investissement (CAPEX) en simulant plus précisément l'impact des investissements.
- Des outils innovants au service de l'excellence opérationnelle : L'utilisation de nouveaux outils technologiques permet de transformer les processus de contrôle qualité et d'améliorer la disponibilité des machines.
- Le développement des compétences de l'ingénieur : L’IA joue le rôle d’un compagnon cognitif, assurant la continuité de l’information entre les différentes phases du cycle de vie d’un produit, qui sont souvent déconnectées les unes des autres.
- La précision des nouveaux leviers d'intervention : Si les enjeux restent classiques, les solutions (IA prédictive, agents autonomes) offrent une granularité de pilotage qui redéfinit les normes de performance.
2- Optimiser la performance des outils et des processus : le numérique au cœur 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 et fonctionne 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 allie la puissance des algorithmes à la rigueur du secteur.
Pour faire de l'IA un moteur de performance, trois conditions préalables sont indispensables :
- Leadership et vision managériale : La transformation doit être impulsée par la direction générale afin de surmonter les résistances culturelles. Les dirigeants doivent développer leur propre culture des données pour concrétiser cette ambition.
- Infrastructure de données spécialisée : Les données industrielles sont complexes, bruitées et hétérogènes (séries chronologiques, données 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 d’ingénierie afin que l’IA produise des résultats exploitables.
- Cas d'utilisation ciblés et “ Quick Wins ” : Plutôt que de miser sur un “ Big Bang ” technologique, il faut privilégier des applications spécifiques offrant un retour sur investissement immédiat, ce qui favorisera l’adhésion des équipes de terrain.
L'IA ne doit pas se substituer au décideur, mais le renforcer, 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 angoissante, pour un opérateur. L’Intelligence Industrielle, quant à 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, en validant la recommandation de l’IA sur la base de paramètres tangibles.
3- La nomenclature connectée : comment accélérer la mise sur le marché grâce à l’IA et à Neo4j
La Nomenclature (BOM), constitue le cœur sémantique de l’industrie. Pourtant, elle est souvent morcelée entre l’ingénierie, la fabrication et le service. Cette fragmentation, souvent gérée à l’aide de fichiers Excel, est une source majeure d’inefficacité. Lorsqu’une modification de conception n’est pas répercutée en temps réel sur la chaîne de fabrication, les coûts liés à la non-qualité augmentent.
Pour Nicolas Rouyer, Senior Manager Solutions Engineering chez Neo4j, les bases de données relationnelles classiques ne parviennent pas à faire 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 est saturé lorsqu’il s’agit de calculer les dépendances, la technologie des graphes parcourt ces relations en une fraction de seconde en reliant les pièces, les fournisseurs, les certifications et les processus.
Si la conception prévoit une pièce en aluminium mais que, en raison d’un manque d’information, des vis en titane sont utilisées lors de la fabrication, une corrosion accélérée se produira, ce qui illustre parfaitement le risque opérationnel. Détecter cette erreur sur une chaîne de montage coûte infiniment plus cher que de l’identifier instantanément grâce à une nomenclature connectée qui vérifie la conformité sémantique des assemblages dès la conception.
La combinaison des graphes et de l'IA permet de procédés photographiques révolutionnaires. Un utilisateur peut formuler des requêtes en langage naturel et l’IA explore instantanément le graphe pour fournir une réponse précise et référencée.
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 placer l’humain au centre, en utilisant la technologie pour renforcer 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 consulter l'historique d'une machine ou une procédure complexe en langage naturel, sans avoir à naviguer dans des logiciels spécialisés. Cela permet une résolution locale et autonome des problèmes.
- Journaux de bord enrichis : L'IA peut déduire des événements à partir des données des machines afin de générer des rapports automatiques. Cela renforce la fiabilité du “ Shift Handover ”, réduisant ainsi le risque que des informations cruciales soient perdues entre deux quarts de travail.
- Guide contextuel : En temps réel, l’IA joue le rôle d’un mentor, en proposant des ajustements de paramètres ou en 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 association avec l’expertise de terrain. En reliant les données via des graphes et en dotant l’humain d’outils grâce à 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 de l’exécution opérationnelle.
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