Intelligence artificielle dans l’industrie : la clé, c’est d’accélérer la transformation digitale
L’Intelligence Artificielle va devenir incontournable dans l’industrie. Mais tous les industriels sont-ils aujourd’hui en mesure de prendre cette vague ?
Pour assurer la compétitivité des industriels, l’intelligence artificielle a déjà prouvé son potentiel. Elle permet par exemple de détecter une panne d’équipement deux à trois mois en avance. On peut aussi, avec les jumeaux numériques, simuler le bon fonctionnement d'une nouvelle machine et gagner 50 % de temps au moment de son installation. C’est un formidable accélérateur.
Demain, elle doit permettre de répondre à des enjeux critiques insolubles aujourd’hui, par exemple l’amélioration des processus de fabrication dont la qualité est difficile à maintenir dès qu’on accélère les cadences…
Mais toutes les entreprises industrielles sont-elles prêtes ? Dans la dernière version du baromètre de l’industrie 4.01, on apprend que 88% des industriels mènent des projets dans les domaines de la data et de l'IA. Mais seuls 7% parviennent à atteindre leurs objectifs, en raison d'infrastructures industrielles et informatiques inadaptées ou dépassées et d'un manque de compétences.
1 - Baromètre de l’industrie 4.0 - Wavestone en partenariat avec BPI France et France Industrie
Au cœur de la transformation : une donnée de qualité
Pression, température, débit… une petite installation industrielle, c’est souvent 10 000 remontées d’information à la seconde, jusqu’à un million pour une installation d’importance comme une raffinerie ou une aciérie. A titre de comparaison, les modèles d'IA pour les prévisions météo, parmi les plus complexes et les plus performants, se "contentent" de 10 millions de données par tranche de 6 heures.
Ces données, il faut qu’elles soient de qualité et c’est loin d’être une évidence : capteurs déficients, mauvaise mesure, problème de transmission…, le taux d’erreur peut atteindre 15%.
Sortir de la logique du Proof Of Concept...
... et penser d’entrée de jeu à la mise à l’échelle.
Le piège c’est “la donnée pour la donnée”, relevée sans stratégie, et de rester coincé au stade du Proof Of Concept (POC) avec un cas d’usage développé en dehors des contraintes normales des opérations.
S’équiper en capteurs, avoir une stratégie de mesure tournée vers un objectif précis, fiabiliser, stocker de façon sécurisée et accessible pour traitement, sont des pré-requis qu’aujourd’hui tous les industriels n’ont pas. La mise en place d’une telle infrastructure (Industrial data infrastructure) prend du temps. Ainsi, Michelin, avec 72 sites de production, a débuté son projet en 2017, bien avant l’engouement médiatique pour l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, on estime à seulement 30% la part d’acteurs s’étant doté de telles infrastructures complètes.
Assurer le dialogue entre data analysts et experts industriels
Ensuite, et c’est une caractéristique propre à l’industrie, il faut une connaissance intime des processus de production pour mettre au point les algorithmes qui vont apporter de la valeur. Pour ce faire, les acteurs les plus avancés se dotent de centres d’excellence dédiés à l’intelligence artificielle et tiennent justement à développer en interne ces savoir-faire stratégiques. Car le rapprochement entre les détenteurs d’un savoir-faire expert et les spécialistes du traitement de données est fondamental.
Ce dialogue est un vrai défi : il nécessite de nouvelles compétences (pour 79% des industriels, le manque de compétences et culture data/IA est un frein au développement de l’IA1) dans les sites industriels à l’heure où le secteur connaît un problème de recrutement récurrent.
1 - Baromètre de l’industrie 4.0 - Wavestone en partenariat avec BPI France et France Industrie
Au-delà des défis, l’IA est aussi un facteur d’attractivité pour une industrie en quête de talents
L’enjeu est donc d’accélérer la digitalisation de l’industrie en assurant les investissements nécessaires à la création d’infrastructures de données à grande échelle et en formant ceux qui, dans les usines, mettront en œuvre ces innovations.
La bonne nouvelle, c’est que toute une génération de jeunes trouverait ainsi un facteur d’attractivité capital pour rejoindre les rangs de l’industrie qui recherche 110 000 nouveaux talents2 par an jusqu’à 2035 !
2 - Les synthèses de la Fabrique de l’Industrie – Pénurie de compétences et réindustrialisation : un étonnant paradoxe
