Industrial AI: 3 Use Cases
Si vous vous demandez comment l’IA peut réellement créer de la valeur dans votre environnement industriel, vous n’êtes pas seul. Dans cet article, nous vous guidons pas à pas à travers trois cas d’utilisation concrets de l’IA industrielle et expliquons ce dont vous avez besoin pour vous lancer !
Parlons des thèmes suivants :
USE CASE 1
Predictive Maintenance
La maintenance prédictive vous aide à éviter des pannes imprévues d’équipements en identifiant les problèmes avant qu’ils ne provoquent des arrêts de production. En analysant des séries temporelles recueillies par des capteurs – généralement stockées dans un historien tel que Proficy Historian –, les modèles de machine learning peuvent détecter des signaux d’alerte précoces, comme des tendances inhabituelles ou des écarts par rapport aux conditions de fonctionnement normales.
Après l’entraînement, ces modèles peuvent – selon l’architecture du système – être exécutés soit en périphérie (Edge), soit dans un système centralisé. Les résultats peuvent être intégrés dans des plateformes SCADA comme Proficy CIMPLICITY / iFIX afin de déclencher des alarmes, fournir des évaluations de l’état de santé des équipements ou encore soutenir la planification de la maintenance en temps réel.
Pour démarrer, il vous faut :
- Des séries temporelles issues de capteurs installés sur des équipements critiques
- Un système historien pour la collecte et l’organisation des données (p. ex. Proficy Historian)
- Un outil de machine learning ou d’analyse pour créer et déployer des modèles (p. ex. Proficy CSense)
- L’intégration à un système SCADA ou HMI pour visualiser les résultats et générer des alertes (p. ex. Proficy CIMPLICITY / iFIX)
USE CASE 2
Optimisation énergétique
L’optimisation énergétique utilise l’IA pour réduire la consommation d’énergie sans compromettre l’efficacité de l’installation. Pour ce faire, des données de capteurs en temps réel sont collectées dans l’usine et utilisées afin d’entraîner un modèle capable de comprendre le comportement du processus.
Le modèle d’IA prédit les meilleures actions de contrôle (p. ex. l’ajustement de consignes) en fonction des conditions de fonctionnement actuelles et des contraintes du système. Ces recommandations sont transmises au système SCADA, qui communique ensuite avec le matériel de commande pour mettre en œuvre les ajustements. Le processus s’exécute en continu dans une boucle de régulation fermée, similaire au contrôle prédictif basé sur modèle, avec pour objectif constant d’atteindre le point de fonctionnement le plus efficace.
Après l’entraînement, ces modèles peuvent – selon l’architecture du système – être exécutés soit en périphérie (Edge), soit de manière centralisée. Les résultats peuvent être intégrés dans des plateformes SCADA comme Proficy CIMPLICITY / iFIX afin de déclencher des alarmes, effectuer des évaluations de l’état des équipements ou encore soutenir la planification de la maintenance en temps réel.
Pour démarrer, il vous faut :
- Données en temps réel provenant des compteurs d’énergie et des capteurs de processus
- Un historien pour le stockage et l’organisation des données (p. ex. Proficy Historian)
- Un modèle d’IA ou d’optimisation pour recommander des consignes (p. ex. Proficy CSense)
- Un système SCADA pour appliquer les consignes et surveiller la performance (p. ex. Proficy CIMPLICITY / iFIX)
- (Optionnel) Déploiement sur site (On-Premise) ou en périphérie (Edge) pour des réactions en temps réel plus rapides
USE CASE 3
Analyse de données industrielles à l’aide d’un chatbot IA
Grâce au nouveau protocole standardisé d’échange de données avec les systèmes d’IA (Model Context Protocol, MCP), les données d’installation peuvent être facilement mises à disposition d’un chatbot ou d’un agent IA (le serveur MCP est par ex. intégré dans HighByte Intelligence Hub).
L’agent peut accéder aux données de production en direct, aux données historiques et aux fonctions de l’installation, ce qui lui permet d’évaluer l’état actuel, de générer des informations et de recommander des actions de contrôle. L’agent fournit ensuite ces informations aux opérateurs ou les transmet au système SCADA pour mise en œuvre.
Le déroulement est le suivant : le chatbot/agent IA récupère les données, renvoie des informations exploitables et crée ainsi un nouveau niveau de collaboration entre l’humain et la machine.
Pour démarrer, il vous faut :
- Données d’installation : données issues de capteurs, d’automates (PLC) et de systèmes de contrôle
- Système historien : p. ex. Proficy Historian pour le stockage de séries temporelles
- Serveur MCP : p. ex. HighByte Intelligence Hub pour la modélisation et la contextualisation des données
- Agent LLM/IA : p. ex. LangChain, modèle GPT local ou agent Azure OpenAI
- Système SCADA : p. ex. Proficy CIMPLICITY / iFIX pour la visualisation ou la mise en œuvre des recommandations
- Interface utilisateur optionnelle : console opérateur avec interface de chat
Written by: Cameron Bolt – Product Specialist Process Optimization, Novotek Benelux – 21 août 2025
