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

The post L’Intelligence Artificielle appliquée à la performance industrielle : mythe ou réalité ? appeared first on Sca-Flex.