L’intelligence artificielle appliquée à la performance industrielle peut encore sembler lointaine. Pourtant, l’intérêt pour le sujet est bien réel. Les conférences, cafés-débats, initiations ou réunions publiques se multiplient. Elles attirent un public toujours plus nombreux. La question est donc légitime : l’IA industrielle est-elle un mythe porté par l’effet de mode ou une réalité opérationnelle ?
En échangeant lors de ces événements, un constat revient souvent. Beaucoup d’organisations et d’industries en sont encore aux balbutiements. Enfin, pas sur tous les sujets…

L’IA : un terme “tendance” pour des réalités bien distinctes

Le terme “IA” est aujourd’hui très utilisé. Il est parfois anxiogène et souvent réduit à l’IA générative. Il charrie à la fois mythes, peurs et promesses. Pourtant, on peut s’accorder sur une définition simple. l’IA est la capacité d’une machine à reproduire certains comportements humains (1). Alors, on s’aperçoit que l’IA est présente dans l’industrie depuis longtemps.

L’IA industrielle avant l’IA générative : une histoire ancienne

Dans l’industrie, la technique conditionne la survie et l’automatisation est un impératif. Mais, là, les applications d’IA n’ont pas attendu l’IA générative et l’avènement de ChatGPT, Gemini ou Le Chat pour exister.
Depuis plus de 40 ans, les systèmes de vision industrielle permettent, grâce à des capteurs et des boucles de retour, d’arrêter un convoyeur, d’éjecter une pièce non conforme ou de contrôler une qualité (2).
Les logiciels de planification multi-niveaux existent eux aussi depuis plusieurs décennies car pour rappel, le MRP apparaît dès les années 1960 (3).
Les véhicules à guidage automatique (AGV), capables de se déplacer de manière autonome, sont déployés dans les usines depuis plus de 40 ans (4).
Enfin, les programmes “maison” visant à automatiser des recherches ou des saisies remontent au moins à l’arrivée de Visual Basic avec Excel dans les années 1990 (5).

Autrement dit, l’IA industrielle n’est pas nouvelle. Ce qui change aujourd’hui, c’est son ampleur.

Ce qui change vraiment aujourd’hui : le passage à l’échelle

La véritable nouveauté repose sur deux ruptures majeures :

• Les réseaux de neurones et le deep learning, qui permettent aux systèmes, notamment de vision, d’apprendre en continu sans dépendre d’exemples exhaustifs.
• Les Large Language Models (LLM), qui rendent possible une interaction en langage naturel avec les machines, les systèmes et les équipements. La barrière du langage technique disparaît progressivement.

C’est précisément cette combinaison qui explique l’engouement actuel. Comme le souligne McKinsey, l’IA industrielle est en train de passer des pilotes à la performance à grande échelle, notamment dans des domaines très concrets comme la maintenance prédictive, l’amélioration de la qualité et la planification avancée. Cet alignement entre maturité technologique et valeur métier explique l’explosion des intentions d’investissement observées chez les industriels.

Vers une industrie “Babel” : quand le langage devient l’interface

Nous glissons progressivement vers une industrie “Babel”, où les barrières entre humains et machines s’estompent.
Certaines entreprises permettent déjà de programmer un robot en lui expliquant, à l’oral ou à l’écrit, ce qu’il doit faire, sans modifier une seule ligne de code. La maîtrise d’un langage de programmation n’est plus un frein : l’essentiel réside dans la capacité à concevoir ou co-concevoir l’algorithmie.

Des applications sur mesure exploitent désormais les bases de connaissances internes, couplées à la puissance des LLM, pour accéder aux procédures de maintenance, aux historiques de réclamations clients ou aux référentiels qualité. L’accès à la connaissance n’a jamais été aussi simple.

Connaissance banalisée, responsabilité accrue

Comme le souligne Laurent Alexandre dans Ne faites plus d’études (6), la valeur de la connaissance brute tend vers zéro. Ce qui compte désormais, ce n’est plus de savoir, mais de comprendre, arbitrer et décider.
Dans cette industrie omnisciente, la tentation est grande de croire que tout sera plus simple, plus productif, voire totalement automatisé. C’est un leurre. L’IA ne supprime pas la complexité : elle la déplace.

L’avenir sera plus compétitif et plus exigeant. Ceux qui se contenteront de “reposer” sur l’IA prendront du retard. Ceux qui l’exploiteront comme un levier d’amélioration continue iront plus vite.

IA et amélioration continue : une opportunité stratégique

Les démarches de productivité et d’amélioration continue sont ancrées dans l’industrie depuis longtemps. L’arrivée de l’IA de nouvelle génération — et demain de robots multi-tâches incarnant ces technologies — constitue une opportunité majeure pour gagner les points de compétitivité indispensables à la concurrence internationale.

Il ne s’agit pas de laisser l’IA décider seule, mais d’identifier en permanence ce qui peut être automatisé par des agents, ce qui peut être délégué après validation, et ce qui peut être créé ou résolu plus efficacement.

Ingénieurs et consultants augmentés, pas remplacés

Les services support sont déjà en première ligne. À condition d’un cadre clair et d’outils sécurisés, ingénieurs, managers et consultants deviennent des professionnels augmentés, capables d’accélérer l’analyse, la conception et la mise en œuvre.

C’est précisément dans cette logique que s’inscrivent nos missions : accompagner les industriels dans l’identification des cas d’usage à forte valeur, le déploiement pragmatique de solutions IA, et leur intégration au cœur des processus existants, en partenariat avec des solutions d’IA sécurisées et maîtrisées.

Mythe ou réalité ?

L’Intelligence Artificielle appliquée à la performance industrielle n’est donc ni un mythe, ni une baguette magique. C’est une réalité opérationnelle en construction, qui devient chaque jour un peu plus concrète, à mesure que les technologies mûrissent et que les organisations apprennent à les exploiter intelligemment.

Et oui — cet article, comme les précédents, a bien entendu été relu et corrigé par une IA. Mais la réflexion, elle, reste profondément humaine… Comme la relation qui se crée, la capacité d’écoute et la pédagogie qui font tout autant la réussite d’un projet que sa technique, boostée à l’IA : n’hésitez pas à prendre contact !

(1) Parlement Européen : https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/fr/intelligence-artificielle-de-quoi-parle-t-91190

(2) Article sur la vision industrielle https://www.mdpi.com/2076-3417/14/4/1471.

(3) https://fr.wikipedia.org/wiki/Planification_des_ressources_de_production

(4) https://fr.wikipedia.org/wiki/V%C3%A9hicule_%C3%A0_guidage_automatique#:~:text=En%20effet%2C%20le%20premier%20AGV,%2C%20mus%C3%A9es%2C%20a%C3%A9roports%2C%20etc.

(5) https://www.developpez.com/actu/98932/Microsoft-celebre-les-25-ans-de-Visual-Basic-l-entreprise-explique-les-raisons-pour-lesquelles-elle-ne-peut-se-resoudre-a-le-rendre-open-source/

(6) Ne faites plus d’études – Apprendre autrement à l’ère de l’IA, Laurent Alexandre et Olivier Babeau, édition Buchet-Chastel

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Historique du numérique en entreprise

Dans les organisations, les outils numériques se sont imposés progressivement depuis leur apparition aux environs de 1920, avec les premières tabulatrices développées notamment par Bull (devenu plus tard IBM) (1).
Aujourd’hui, ils forment une véritable constellation d’applications utilisées en continu dans les bureaux, tandis que les ateliers et les commerces les adoptent également de plus en plus.

Initialement réservés à des calculs complexes ou à la gestion administrative (paie, comptabilité), les outils se démocratisent réellement dans les années 1970 avec l’arrivée des ordinateurs personnels, qui permettent d’équiper les salariés (2).
Les bureaux d’études se dotent alors de solutions de CAO/CFAO pour concevoir et produire plus rapidement.

Entre 1970 et 1990, les logiciels de gestion globaux comme les ERP — dont les premières formes émergent dans les années 1960 avec les travaux de Joseph Orlicky sur la planification — se répandent.
Ils sont suivis par les logiciels métiers (MES, GMAO, SPC, etc.), adaptés aux besoins spécifiques de chaque activité. Le terme ERP apparaît entre 1980 et 1990 (3) et englobe progressivement toutes les fonctions : marketing, ventes, facturation, planning, approvisionnement, suivi du personnel…

Un nouveau tournant a lieu dans les années 1990 avec l’essor d’Internet. Les entreprises créent leur site vitrine, communiquent par mail via des outils comme Outlook. À partir des années 2000, les logiciels prennent le virage du web : accès via navigateur, architectures allégées, montée en puissance des API.

Enfin, depuis 2024, l’arrivée de l’intelligence artificielle générative bouscule les codes.

Depuis, les outils prolifèrent, deviennent plus interconnectés, et couvrent quasiment tous les métiers. Pourtant, un champion demeure indétrônable : Excel.

Le point commun des outils numériques

Tous les outils numériques ont un objectif fondamental : organiser, structurer et présenter de l’information — chiffres, concepts, dates, images.
Ils permettent de stocker, retrouver, et partager des données, évitant qu’elles ne restent dans la mémoire individuelle ou sur des feuilles volantes comme autrefois.

Mais la vitesse des échanges s’est accélérée : dans le monde professionnel comme personnel, on attend des réponses immédiates. Cette pression modifie profondément la façon dont nous utilisons les outils.

Excel, champion incontesté ?

Créé dans les années 1990 et massivement adopté depuis sa version 5 de 1993 (4), Excel est devenu omniprésent.
Sa puissance est considérable : gestion de données, calculs, automatisation via VBA, connecteurs multiples…

Pourquoi domine-t-il autant ?

• Structure naturelle pour le cerveau : lignes, colonnes, hiérarchies claires.
• Réduction de la charge cognitive : possibilité d’“externaliser” l’information, de ne pas avoir à la mémoriser.
• Flexibilité extrême : Excel peut devenir un mini-ERP, un outil de planification, un tableau de bord, un simulateur…

Si Excel est si pertinent, il n’est pour autant pas la solution ultime à toutes les situations.

Le rôle des challengers

Pour dépasser Excel, les éditeurs ont créé des outils de gestion spécialisés. Leurs avantages peuvent être nombreux selon la situation.

D’abord, seules les données utiles sont affichées à l’utilisateur, ce qui vient à nouveau réduire la charge mentale.

Ensuite, l’utilisation de bases relationnelles rend le système plus robuste, plus logique aussi.

Les erreurs de saisies sont plus limitées, nativement.

Au final, l’expérience de l’utilisateur est simplifiée et améliorée.

Les outils web se multiplient chaque jour, chacun répondant à une niche précise. Mais cette diversité peut également devenir un problème.

Les médias derrière les outils

Dans la pratique, les outils numériques se traduisent principalement par des interfaces sur écran contenant :

• des tableaux,
• des textes,
• des images (photos, schémas, émojis),
• des vidéos.

Plus rarement, on rencontre des formats immersifs : VR, AR, XR, hologrammes.
D’où la question : quels média utiliser et comment choisir le bon format ?

Médias et méthodes : un débat

Dans le domaine de l’apprentissage, Clark (1983, 1994) défendait l’idée que le média n’influence pas l’apprentissage, de la même manière que le type de véhicule ne change pas la destination.
Kozma (1994), au contraire, soutient que le média influence la méthode, et donc indirectement l’apprentissage.

Appliqué à l’entreprise, le parallèle est clair : le tout-écran, le tout-digital, et le choix des médias ne doivent pas être décidés à la légère.
La façon dont l’information est présentée influence directement :

• la compréhension,
• la capacité d’action,
• la performance.

Adaptation, accompagnement et exemples

Le recours à un tiers extérieur ou à une approche projet itérative est souvent bénéfique.
Un responsable de l’amélioration continue dans un grand groupe me décrivait deux dérives classiques :

1. Ceux qui se focalisent sur les chiffres sans réfléchir à leur utilité.
   → Résultat : indicateurs inutiles, données affichées mais non exploitables.
2. Ceux qui deviennent passionnés de mise en forme et multiplient les indicateurs.
   → Résultat : surcharge informationnelle, confusion, perte de sens.

Dans les deux cas, le besoin réel de l’utilisateur final est oublié.

Un autre exemple vécu est celui d’équipe marketing et commerciales qui utilisaient trop d’outil. D’une part les informations sont éparpillées et il faut faire un effort permanent pour consolider. D’autres parts, la compréhension globale du process est limitée. Les utilisateurs ne savent plus ce qui est prioritaire, quelles actions faire pour agir sur les systèmes…

Un accompagnement méthodique permet de réorienter l’effort vers ce qui compte : la valeur de l’information, pas son apparence.

Conclusion

Les outils numériques sont aujourd’hui omniprésents et, s’ils ont vocation à faire gagner du temps, ils n’atteignent pas toujours cet objectif.
Le choix du format et de la méthode d’échange de données influe fortement sur la capacité humaine à comprendre et décider.
Prendre le temps de définir collectivement les objectifs de communication de l’information reste essentiel pour ne pas transformer les outils en obstacles.

C’est ce que propose Sca-Flex notamment, grâce à son accompagnement sur-mesure.

(1) https://www.cigref.fr/archives/histoire-cigref/blog/histoire-parallele-de-linformatique-et-des-entreprises

(2) https://digital-solutions.konicaminolta.fr/infrastructure-informatique/article-lhistoire-de-levolution-de-linformatique-en-entreprise/

(3) https://www.ecommerce-nation.fr/lhistoire-des-logiciels-erp-dhier-a-aujourdhui/

(4) https://fr.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Excel

Crédit Photo Cottonbro studio

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