Les industries du monde entier entrent dans une nouvelle phase de transformation sous l'impulsion des technologies data et artificial intelligence. L'augmentation des coûts de l'énergie, les perturbations de la chaîne d'approvisionnement, les exigences en matière de développement durable et la pénurie croissante de talents obligent les fabricants à repenser leur mode de fonctionnement et d'innovation.
Dans cette conversation pour The Bridge, Artefact's Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner et chef de file mondial de l'industrie, et Florence Bénézit, Partner et Global Manufacturing Lead, explorent les principaux défis de l'IA dans l'industrie et la fabrication, et les conditions qui doivent être réunies pour que l'IA devienne un véritable moteur de performance, d'innovation et de résilience.
L'industrie mondiale à un tournant
Le paysage industriel actuel est très fragmenté. Il comprend de grands fabricants multinationaux dotés de réseaux de production mondiaux, mais aussi des milliers de petites et moyennes entreprises spécialisées opérant sur des marchés de niche. Malgré leurs différences, ces organisations sont confrontées à de nombreux défis structurels identiques.
“Les acteurs industriels sont extrêmement hétérogènes en termes de taille, de maturité et d'état d'avancement de la transformation”.” explique Alexandre. “Mais ils sont tous confrontés à l'augmentation des coûts, à la complexité de la chaîne d'approvisionnement et aux attentes croissantes en matière de durabilité.”
Plusieurs tendances exercent une pression sur les chaînes de valeur industrielles :
- Augmentation des coûts de l'énergie et des matières premières
- Augmentation de la volatilité de la chaîne d'approvisionnement
- Une pénurie de talents techniques et numériques
- Renforcement des exigences en matière de durabilité et de réglementation
Dans le même temps, les fabricants doivent répondre à la demande croissante de produits plus personnalisés. Cette évolution vers la personnalisation nécessite des systèmes de production plus flexibles et une meilleure infrastructure data. “Les clients attendent de plus en plus des produits adaptés à des besoins très spécifiques”.” note Florence. “Cela nécessite des processus industriels capables de s'adapter rapidement, et le data joue un rôle central dans la mise en œuvre de cette flexibilité.”
La modernisation des usines et l'intégration de la prise de décision data-driven deviennent donc essentielles non seulement pour la compétitivité, mais aussi pour attirer des travailleurs qualifiés qui s'attendent à des environnements numériques modernes.
L'IA dans la chaîne de valeur industrielle
L'intelligence artificielle offre des outils puissants pour relever ces défis tout au long de la chaîne de valeur industrielle. Plutôt que de se limiter aux environnements de production, l'IA peut soutenir la prise de décision dans de multiples domaines de l'entreprise. “L'IA peut être utilisée pour mieux prévoir la demande et aligner la chaîne d'approvisionnement”.” déclare Alexandre. “Il peut améliorer la sécurité dans les usines, optimiser les opérations et renforcer des fonctions telles que le marketing, le service juridique ou les ressources humaines.”
Historiquement, de nombreuses applications industrielles de l'IA se sont concentrées sur des domaines tels que les prévisions, le contrôle de la qualité et l'optimisation de l'énergie. Ces cas d'utilisation restent importants et sont aujourd'hui largement déployés dans de nombreux secteurs. Cependant, l'arrivée de l'IA générative a considérablement élargi le champ des possibilités, permettant aux entreprises de :
- Accélérer la conception et la configuration des produits
- Améliorer la formation à la sécurité et le partage des connaissances opérationnelles
- Automatiser les flux de travail et la documentation complexes
- Améliorer les ventes B2B et la gestion des propositions
Florence souligne comment l'IA générative pourrait remodeler les interactions entre les employés et les systèmes industriels : “À l'avenir, un opérateur pourrait simplement demander à un robot les procédures de sécurité relatives à un poste de travail. L'IA transformera la façon dont nous interagissons avec les connaissances dans les usines.” Cette évolution peut simplifier l'accès à des informations techniques complexes tout en améliorant la productivité et la sécurité des opérations.
Des cas d'utilisation éprouvés qui ont un impact mesurable
Alors que de nombreuses applications de l'IA sont encore émergentes, certains cas d'utilisation donnent déjà des résultats mesurables dans les environnements industriels. L'une des applications les plus abouties est maintenance prédictive. En analysant la machine data en temps réel, les modèles d'IA peuvent anticiper les défaillances de l'équipement et recommander une maintenance avant que les pannes ne se produisent. “La maintenance prédictive peut réduire les coûts de maintenance et les temps d'arrêt d'environ 30 %”.” note Alexandre.
Un autre cas d'utilisation à fort impact concerne le l'automatisation des flux de travail opérationnels par l'intermédiaire d'agents d'intelligence artificielle. Les processus industriels impliquent souvent de multiples sources data, interfaces et tâches séquentielles. L'automatisation pilotée par l'IA peut simplifier ces flux de travail et réduire considérablement le temps de traitement. Dans certains cas, les entreprises ont obtenu des réductions de 70 à 75 % de réduction de la durée du processus en combinant l'automatisation, l'IA et l'amélioration des interfaces utilisateurs.
L'IA transforme également le support client dans les secteurs industriels où les produits sont très techniques et où les catalogues peuvent contenir des milliers de références. Traditionnellement, les équipes de service à la clientèle devaient effectuer des recherches dans de nombreux documents et bases de données data pour répondre aux questions techniques. L'IA générative permet désormais aux opérateurs d'interroger les informations sur les produits par le biais d'une interface unique, ce qui permet à l'équipe du service clientèle de répondre aux questions techniques. des réponses plus rapides aux clients et une réduction des taux de rappel, et améliorer ainsi l'efficacité et la satisfaction des clients.
Data : Les fondements de l'IA industrielle
Malgré ces opportunités, le déploiement de l'IA dans l'industrie reste un défi. Le principal obstacle n'est pas la technologie elle-même, mais la qualité et la disponibilité de data. “Dans de nombreuses entreprises industrielles, data est fragmentée, difficile d'accès ou mal structurée,” Florence observe. Deux types de data sont particulièrement critiques :
- Produit data, qui décrit les spécifications et les configurations des produits
- Opérationnel data, les données de l'environnement, générées par les machines, les capteurs et les systèmes de l'usine.
Le produit data est souvent géré par Gestion du cycle de vie des produits (PLM) mais ces plates-formes ne sont pas toujours pleinement mises en œuvre ou normalisées au sein des organisations. L'usine data présente des défis supplémentaires. Il est généré en temps réel, peut suivre des normes différentes d'un site de production à l'autre et nécessite souvent des programmes de collecte de data à grande échelle pour devenir utilisable.
Les considérations de sécurité ajoutent encore à la complexité. Les environnements industriels fonctionnent avec une forte culture de la sécurité, et tout système numérique connecté aux machines doit répondre à des exigences strictes en matière de cybersécurité. “Il y a des gens qui travaillent derrière ces machines”.” souligne Florence. “La sécurité doit toujours être la priorité absolue.”
Gouvernance et confiance dans les systèmes d'IA
Au-delà de l'infrastructure data, la gouvernance est un autre élément essentiel à la réussite du déploiement de l'IA dans l'industrie. Les organisations industrielles opèrent généralement dans des environnements où les erreurs peuvent avoir des conséquences importantes en termes d'exploitation ou de sécurité. Elles ont donc tendance à adopter l'IA avec prudence.
Les systèmes d'IA générative, par exemple, peuvent parfois produire des résultats incorrects. Cela peut être acceptable dans certains contextes numériques, mais nécessite une gestion prudente dans les environnements industriels. Les cadres de gouvernance aident les organisations à équilibrer l'innovation et la gestion des risques. Cela comprend
- Définir des normes de qualité claires data
- Contrôle des performances du système d'IA
- Mise en place de processus de détection et de correction des erreurs
Florence soulève également le défi émergent de la qualité des agents. À mesure que les entreprises déploient des agents d'IA pour automatiser les processus, elles auront besoin de mécanismes pour évaluer la fiabilité et la précision de ces systèmes. “Tout comme nous contrôlons aujourd'hui la qualité du data, nous devrons bientôt contrôler la qualité des agents d'intelligence artificielle”.” elle déclare.
Conclusion : Construire les fondations de l'IA industrielle
L'intelligence artificielle devient rapidement un moteur essentiel de la transformation des chaînes de valeur industrielles. De la maintenance prédictive à l'automatisation des flux de travail et à l'amélioration de l'assistance à la clientèle, l'IA est déjà en train de fournir des services de qualité. des améliorations mesurables de la productivité et de l'efficacité opérationnelle. Dans le même temps, un déploiement réussi ne se limite pas à l'adoption de nouvelles technologies.
Les organisations industrielles doivent construire des data foundations solides, mettre en œuvre des cadres de gouvernance robustes et veiller à ce que les systèmes d'IA soient déployés dans un environnement sécurisé et contrôlé.
En investissant dans data qualité, gouvernance et infrastructure numérique moderne, Les entreprises industrielles peuvent exploiter pleinement le potentiel de l'IA et construire des chaînes de valeur plus résilientes, plus efficaces et plus innovantes pour l'avenir.
Regardez l'interview originale en français:
