L’IA dans l’industrie manufacturière : au-delà de l’effet de mode

Passer de l’expérimentation à des résultats concrets grâce à une feuille de route IA ciblée

L’IA peut rédiger des textes, analyser des images et détecter des tendances dans de grandes quantités de données. Ses possibilités semblent infinies. Les entreprises manufacturières flamandes s’y intéressent elles aussi de près et multiplient les expérimentations. Pourtant, peu d’applications sont durablement intégrées aux activités des entreprises. Les initiatives naissent souvent de manière informelle, à l’initiative de quelques collaborateurs enthousiastes. Une stratégie claire, un budget défini et une expertise interne suffisante font encore souvent défaut. Le chemin reste donc long entre une démonstration convaincante et une application fiable, utile au quotidien.  

Parallèlement, l’IA évolue rapidement et ses capacités continuent de s’étendre. Il est donc essentiel de disposer de bases solides et de choisir avec discernement les domaines où cette technologie peut réellement créer de la valeur. Où se trouvent les meilleures opportunités pour renforcer la productivité et la compétitivité ? Bart Verlinden, Manager 4.0 Made Real chez Sirris, explique ce qui est déjà possible aujourd’hui. Il montre également comment une feuille de route IA peut transformer les expérimentations en résultats concrets. 
 

Les premiers gains se trouvent hors de la production 

Dans l’industrie manufacturière, l’IA évoque souvent des robots autonomes, la maintenance prédictive ou des machines capables d’ajuster leurs propres paramètres. Pourtant, les premières applications concernent généralement les processus de soutien. L’IA peut notamment extraire des informations de documents, faciliter l’accès aux connaissances techniques ou alléger les tâches administratives répétitives.  
Ces applications nécessitent généralement moins d’intégration avec les machines et les systèmes de production. Les risques sont plus faciles à maîtriser. Les résultats peuvent aussi devenir visibles plus rapidement.

Cela ne les rend pas moins intéressantes. Le temps gagné sur la recherche d’informations ou les tâches administratives peut être consacré à d’autres activités. Par exemple, à l’ingénierie, à la préparation de la production, aux relations clients ou à l’amélioration des processus. Une application relativement simple peut ainsi créer de la valeur plus rapidement qu’un projet ambitieux en atelier.

« L’effet de mode apparaît lorsque nous partons de tout ce que l’IA semble pouvoir accomplir. La technologie devient un véritable levier lorsque nous commençons par un problème qui, aujourd’hui, fait perdre du temps, nuit à la qualité ou mobilise des capacités. Ce problème peut se situer sur le terrain de production, mais tout aussi bien dans l’administration, l’ingénierie ou la préparation de la production.  

Le meilleur premier choix n’est donc pas nécessairement le plus spectaculaire. Il se trouve là où la valeur ajoutée potentielle peut être clairement délimitée et le résultat évalué objectivement. Une application modeste aux résultats mesurables est souvent plus intéressante qu’un projet techniquement impressionnant dont l’impact reste incertain. » 

En production, la fiabilité passe avant tout 

Les possibilités sont également nombreuses en ingénierie et en production. L’IA peut exploiter les informations contenues dans les plans et faciliter la préparation de la production. En atelier, elle aide à anticiper les besoins de maintenance et à détecter les écarts de qualité. Elle peut aussi orienter plus rapidement les opérateurs vers les bonnes informations en cas de problème.

Lorsque l’IA fournit des analyses ou des recommandations pour ajuster la production, les exigences augmentent. L’application doit fonctionner correctement, mais aussi s’appuyer sur des données fiables et à jour. Les informations nécessaires dépendent de chaque application.

Pour anticiper la qualité d’un produit, un modèle doit disposer de données fiables sur les processus et la qualité. La maintenance prédictive nécessite un historique de l’état des machines, des pannes et des interventions. Un assistant de production doit, quant à lui, fournir des réponses pertinentes. Il doit aussi pouvoir démontrer qu’il utilise les bonnes informations de l’entreprise et qu’elles sont à jour.

Cette fiabilité est essentielle, car les conséquences d’une erreur peuvent être importantes. Un collaborateur peut encore vérifier un résumé imprécis. En revanche, une recommandation erronée sur un paramètre de production peut perturber directement les opérations. Il en va de même pour une décision liée à la qualité ou à la maintenance. Le risque est particulièrement important dans un environnement High-Mix Low-Volume, caractérisé par une grande variété de produits fabriqués en petites séries.

Les ambitions doivent donc évoluer avec la maturité technique et organisationnelle de l’entreprise. Au départ, l’IA peut analyser les données et soutenir les décisions. Un collaborateur conserve alors la décision finale. À mesure que la fiabilité des données, du modèle et du processus est démontrée, davantage de décisions peuvent être confiées au système. 

De l’expérimentation à une application utile 

Des données fiables ne suffisent pas à garantir le succès d’un projet IA. Une expérimentation devient réellement utile lorsqu’elle répond à un problème précis. Son impact économique potentiel doit également pouvoir être évalué. La faisabilité technique et la valeur pratique doivent donc être examinées ensemble.

Cela demande deux types de compétences : une expertise en IA et une bonne connaissance du processus de production. Les experts métier savent où l’entreprise perd du temps, où les erreurs surviennent et quelles décisions sont difficiles à prendre. Les experts en IA maîtrisent les possibilités des modèles et des données. Ils ne connaissent toutefois pas toujours les variations et les exceptions rencontrées sur le terrain. Toutes les entreprises ne réunissent pas ces compétences en interne. En associant les experts métier et les spécialistes de l’IA dès le départ, vous pouvez mieux définir le problème. Vous pourrez ensuite choisir une approche adaptée et en mesurer l’impact.

« Il n’est pas nécessaire de passer d’abord des années à collecter toutes les données possibles. C’est l’application qui détermine les informations réellement nécessaires. L’analyse révèle parfois que les données sont dispersées, incomplètes ou insuffisamment fiables. La première étape utile consiste alors à améliorer la circulation de l’information, avant même de développer un modèle d’IA.

Un essai bien délimité permet ensuite de vérifier non seulement si la technologie fonctionne, mais aussi si elle apporte suffisamment de valeur dans la pratique pour justifier un investissement supplémentaire. C’est pourquoi un premier projet doit être assorti de critères de réussite clairs dès le départ. Combien de temps gagne-t-on réellement ? Un écart est-il détecté plus tôt ? L’utilisateur peut-il prendre une meilleure décision ? Et quel niveau de contrôle humain reste nécessaire ?

Un tel test peut répondre à ces questions plus rapidement qu’un déploiement à grande échelle. Il met en évidence les lacunes des données, la manière dont les collaborateurs utilisent la solution et la concrétisation éventuelle des bénéfices attendus. Une preuve de concept (proof of concept) devient ainsi également une preuve de valeur (proof of value). » 

Une feuille de route IA pour fixer les priorités 

Les expérimentations individuelles permettent d’acquérir de l’expérience. Mais elles ne débouchent pas automatiquement sur une approche cohérente de l’IA. Pour aller plus loin, une entreprise doit déterminer comment ces applications s’intègrent à ses autres initiatives et à ses priorités stratégiques.

Une feuille de route IA offre une vue d’ensemble des expérimentations existantes et des nouvelles opportunités. Elle permet de comparer les applications potentielles selon leur impact attendu et leur contribution aux objectifs de l’entreprise. Vous pouvez ainsi définir des priorités communes et mobiliser les bonnes personnes et ressources. 

« Une feuille de route IA n’est pas une liste de technologies qu’une entreprise doit adopter le plus rapidement possible. Elle aide à déterminer quelle application mettre en œuvre en premier et quelles étapes sont nécessaires pour y parvenir. Une idée prometteuse n’est pas automatiquement prête pour un projet pilote. Il faut parfois commencer par renforcer les processus, les flux d’information ou les compétences internes.

Cette approche permet de trouver un équilibre entre les applications susceptibles de produire des résultats à court terme et les ambitions qui nécessitent d’abord la mise en place de bases numériques solides. Elle évite deux extrêmes : attendre que toutes les incertitudes aient disparu ou lancer simultanément plusieurs expérimentations sans lien clair entre elles. La feuille de route montre également comment une première application pourra ensuite être intégrée ou déployée à plus grande échelle. » 

C’est l’approche qui fait la différence 

L’IA n’est pas une fin en soi. L’essentiel n’est pas de disposer de l’application la plus avancée. Il s’agit d’identifier les domaines où elle peut réellement faire progresser votre entreprise. En évaluant les opportunités et en reliant chaque projet à une priorité claire, vous pouvez dépasser les expérimentations isolées. L’IA devient alors un levier concret de productivité et de compétitivité.
 

Où en est votre entreprise aujourd’hui ? 

Votre entreprise dispose-t-elle déjà d’une stratégie IA ? Savez-vous quelles applications pourraient créer le plus de valeur ? Disposez-vous des données et des compétences nécessaires pour passer de l’expérimentation à une application fiable ? Téléchargez le Smart Manufacturing Barometer et comparez votre approche à celle d’autres entreprises manufacturières flamandes. Découvrez les domaines où l’IA est déjà expérimentée, les facteurs qui favorisent ou freinent son adoption et les bases nécessaires pour obtenir des résultats durables. 
 

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