Partout dans le monde, les industries entrent dans une nouvelle phase de transformation, portée par data l'intelligence artificielle. La hausse des coûts énergétiques, les perturbations des chaînes d'approvisionnement, les exigences en matière de développement durable et la pénurie croissante de main-d'œuvre qualifiée obligent les fabricants à repenser leurs modes de fonctionnement et à innover.

Dans cet entretien pour The Bridge, Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner responsable mondial du secteur industriel Artefact, et Florence Bénézit, associée et responsable mondiale du secteur manufacturier, examinent les principaux défis liés à l'IA dans l'industrie et le secteur manufacturier, ainsi que les conditions à remplir 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 bon nombre des mêmes défis structurels.

« Les acteurs du secteur industriel sont extrêmement hétérogènes en termes de taille, de maturité et d’avancement de leur transformation », explique Alexandre. « Mais ils sont tous confrontés à une hausse des coûts, à la complexité de la chaîne d’approvisionnement et à des attentes croissantes en matière de développement durable. »

Plusieurs tendances exercent une pression sur les chaînes de valeur industrielles :

  • Hausse des coûts de l'énergie et des matières premières
  • La volatilité croissante de la chaîne d'approvisionnement
  • Une pénurie de talents dans les domaines techniques et numériques
  • Des exigences accrues en matière de développement durable et de réglementation

Parallèlement, les fabricants doivent répondre à une demande croissante de produits plus personnalisés. Cette évolution vers la personnalisation nécessite des systèmes de production plus flexibles et data meilleure 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 data un rôle central pour permettre cette flexibilité. »

La modernisation des usines et l'intégration d'un processus décisionnel data deviennent donc essentielles, non seulement pour la compétitivité, mais aussi pour attirer des travailleurs qualifiés qui attendent des environnements numériques modernes.

L'IA tout au long de 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. Loin de se limiter aux environnements de production, l'IA peut faciliter la prise de décision dans de nombreux domaines de l'entreprise. « L'IA peut servir à mieux prévoir la demande et à harmoniser la chaîne d'approvisionnement », explique Alexandre. « Elle 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 concentraient sur des domaines tels que la prévision, le contrôle qualité et l'optimisation énergétique. 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 l'éventail 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 complexes et la documentation
  • Optimiser la gestion des ventes et des propositions B2B

Florence souligne comment l'IA générative pourrait transformer les interactions entre les employés et les systèmes industriels : « À l'avenir, un opérateur pourrait simplement demander à un bot quelles sont les procédures de sécurité relatives à un poste de travail. L'IA va transformer la manière dont nous interagissons avec les connaissances au sein des usines. » Cette évolution pourrait simplifier l'accès à des informations techniques complexes tout en améliorant la productivité et la sécurité opérationnelle.

Des cas d'utilisation éprouvés ayant un impact mesurable

Si de nombreuses applications d'IA en sont encore à leurs débuts, certains cas d'utilisation donnent déjà des résultats tangibles dans les environnements industriels. L'une des applications les plus abouties est la maintenance prédictive. En analysant data des machines data temps réel, les modèles d'IA peuvent anticiper les pannes d'équipement et recommander des interventions de maintenance avant que celles-ci ne surviennent. « 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 l'automatisation des flux de travail opérationnels grâce à des agents IA. Les processus métier industriels impliquent souvent data multiples data , interfaces et tâches séquentielles. L'automatisation basée sur l'IA peut simplifier ces flux de travail et réduire considérablement les délais de traitement. Dans certains cas, des entreprises ont réussi à réduire la durée des processus de 70 à 75 % en combinant automatisation, IA et interfaces utilisateur améliorées.

L'IA transforme également le service client dans les secteurs industriels où les produits sont hautement techniques et où les catalogues peuvent contenir des milliers de références. Auparavant, les équipes du service client devaient effectuer des recherches dans de nombreux documents et bases de données pour répondre aux questions techniques. L'IA générative permet désormais aux opérateurs de consulter les informations sur les produits via une interface unique, ce qui accélère les réponses aux clients et réduit les taux de rappel, améliorant ainsi à la fois l'efficacité et la satisfaction client.

Data: le fondement 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 en soi, mais la qualité et la disponibilité des data. « Dans de nombreuses entreprises industrielles, data fragmentées, difficiles d'accès ou mal structurées », observe Florence. Deux types de data particulièrement essentiels :

  • data sur les produits, qui décrivent les caractéristiques techniques et les configurations des produits
  • data opérationnelles générées par les machines, les capteurs et les systèmes d'usine

data produit data souvent gérées via des systèmes de gestion du cycle de vie des produits (PLM), mais ces plateformes ne sont pas toujours pleinement mises en œuvre ou harmonisées au sein des organisations. data d'usine data des défis supplémentaires. Elles sont générées en temps réel, peuvent obéir à des normes différentes selon les sites de production et nécessitent souvent des programmes data à grande échelle pour devenir exploitables.

Les considérations de sécurité ajoutent une couche supplémentaire de complexité. Les environnements industriels fonctionnent selon une culture de sécurité très stricte, et tout système numérique connecté aux machines doit répondre à des exigences rigoureuses en matière de cybersécurité. « Il y a des personnes 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 data , la gouvernance est un autre élément essentiel à la réussite du déploiement de l'IA dans l'industrie. Les entreprises industrielles opèrent généralement dans des environnements où les erreurs peuvent avoir des conséquences importantes sur le plan opérationnel ou en matière de sécurité. Elles ont donc tendance à adopt AI .

Les systèmes d'IA générative, par exemple, peuvent parfois produire des résultats erronés. Si cela peut être acceptable dans certains contextes numériques, cela nécessite une gestion rigoureuse dans les environnements industriels. Les cadres de gouvernance aident les organisations à trouver un équilibre entre innovation et gestion des risques. Cela comprend notamment :

  • Définir des normes claires data
  • Suivi des performances des systèmes d'IA
  • Mise en place de procédures visant à détecter et à corriger les erreurs

Florence évoque également le nouveau défi que représente la qualité des agents. À mesure que les entreprises déploient des agents IA pour automatiser leurs processus, elles auront besoin de mécanismes permettant d’évaluer la fiabilité et la précision de ces systèmes. « Tout comme nous contrôlons aujourd’hui data , nous devrons bientôt contrôler la qualité des agents IA », affirme-t-elle.

Conclusion : Jeter les bases de l'IA industrielle

L'intelligence artificielle est en train de devenir rapidement un moteur essentiel de la transformation à tous les niveaux des chaînes de valeur industrielles. De la maintenance prédictive à l'automatisation des processus, en passant par l'amélioration du service client, l'IA apporte déjà des gains mesurables en termes de productivité et d'efficacité opérationnelle. Cela dit, pour que son déploiement soit couronné de succès, il ne suffit pas de se contenter d'adopter de nouvelles technologies.

Les entreprises doivent mettre en place data solides, mettre en œuvre des cadres de gouvernance rigoureux et veiller à ce que les systèmes d'IA soient déployés dans un environnement sécurisé et contrôlé.

En investissant dans data , la gouvernance et une infrastructure numérique moderne, les entreprises industrielles peuvent exploiter pleinement le potentiel de l'IA et mettre en place des chaînes de valeur plus résilientes, plus efficaces et plus innovantes pour l'avenir.

 

Regardez l'interview originale en français: