10 choses que vous ne saviez pas sur l’IA industrielle

L’intelligence artificielle est omniprésente – comme hype, slogan et promesse d’avenir. Mais au-delà des gros titres, elle est utilisée depuis longtemps de manière très concrète dans l’industrie.
Que ce soit pour l’optimisation des processus, le contrôle de la qualité ou la maintenance prédictive, l’IA industrielle a déjà sa place dans de nombreuses entreprises de production.

Voici 10 choses que vous ne saviez probablement pas sur l’utilisation de l’IA industrielle :

L’intelligence artificielle sonne comme un avenir, mais le concept lui-même remonte aux années 1950. Le terme “intelligence artificielle” a été inventé pour la première fois en 1956 lors d’un atelier au Dartmouth College, aux États-Unis. Déjà à l’époque, les chercheurs imaginaient que les machines pourraient apprendre et prendre des décisions de manière autonome.

Ce qui manquait à l’époque : une puissance de calcul, une mémoire et des données suffisantes. Ce n’est que grâce aux progrès technologiques des dernières décennies – par exemple grâce à des infrastructures cloud performantes et à la disponibilité de grandes quantités de données industrielles – que l’utilisation pratique de l’IA dans la production est devenue une réalité.

Lorsque nous entendons “intelligence artificielle”, beaucoup pensent immédiatement à des robots aux yeux brillants ou à des machines qui agissent comme des êtres humains. Dans la réalité industrielle, il en va tout autrement.

Ici, l’IA se déroule généralement de manière invisible en arrière-plan – elle ne se trouve pas dans le bras de préhension, mais dans le centre de réflexion de la production. Elle analyse en permanence les flux de données : les courbes de température, les variations de pression, les temps de cycle ou les moindres écarts dans le déroulement.

Au lieu d’être spectaculaire, elle travaille silencieusement – mais efficacement. Elle reconnaît les modèles, tire des conclusions et veille à ce que les processus deviennent plus rapides, plus stables et plus intelligents. La véritable IA dans l’industrie n’a pas de bras – mais une intuition pour les données.

L’IA industrielle fait rarement une entrée fracassante – elle travaille souvent dans l’ombre et n’est même pas perçue comme telle. De nombreux systèmes de production modernes contiennent déjà des fonctions basées sur l’IA, sans être explicitement commercialisés en tant que “solutions d’IA”.

Lorsqu’une “valeur de paramètre recommandée” vous est indiquée, qu’un “plan de déroulement optimal” vous est proposé ou qu’un modèle inhabituel est détecté – c’est souvent l’intelligence artificielle qui se cache derrière.

L’IA n’est pas toujours une application en soi, mais souvent une fonction supplémentaire intelligente au sein de systèmes existants tels que SCADA, MES, outils de maintenance ou de planification. En bref, vous utilisez probablement déjà l’IA industrielle – sans le savoir.

Autrefois, on disait que pour travailler avec l’IA, il fallait d’abord collecter des données pendant des mois. Mais cela a fondamentalement changé. Grâce à des algorithmes modernes et à des méthodes d’entraînement efficaces, l’IA industrielle se contente aujourd’hui de beaucoup moins de données – et souvent, même celles qui existent déjà suffisent.

De nombreuses entreprises de fabrication sont déjà assises sur un trésor de données sans le savoir. Les données historiques provenant de systèmes SCADA, d’API, de capteurs ou du MES – tout cela peut être utilisé pour entraîner des modèles d’IA.

Mieux encore : cela ne nécessite pas de nouveau matériel ni de capteurs supplémentaires.

L’intelligence artificielle dans l’industrie n’est pas un outil spécialisé dans un seul but – elle peut être utilisée tout au long de la chaîne de valeur et créer une réelle valeur ajoutée à chaque étape de la production.

Qu’il s’agisse de planification, d’exploitation ou de suivi : L’IA industrielle est la plus forte là où les données sont générées – et où il est important d’en tirer les bonnes conclusions.

L’intelligence artificielle détecte ce qui est encore invisible à l’œil (et à l’oreille) humain : d’infimes changements dans le comportement des machines – au niveau des vibrations, des températures, de la consommation électrique ou des variations de pression.

En évaluant les données historiques et en analysant les modèles, l’IA peut détecter très tôt les signes de pannes imminentes, souvent bien avant qu’un message d’alerte n’apparaisse ou que l’homme ne remarque quoi que ce soit.

Cette méthode est appelée Predictive Maintenance – maintenance prédictive. Elle permet des interventions ciblées au bon moment : pas trop tard, mais pas trop tôt non plus. Résultat : moins d’arrêts, moins de coûts de maintenance et une durée de vie plus longue des installations.

Grâce à l’analyse des données de processus, l’IA détecte à temps si un processus est hors de contrôle – par exemple en raison d’une utilisation inutile d’énergie ou d’écarts de qualité. Des algorithmes intelligents interviennent alors en temps réel, ajustent les paramètres et évitent ainsi de gaspiller de précieuses matières premières ou de devoir mettre les produits au rebut plus tard.

Résultat : moins d’impact sur l’environnement, des coûts d’exploitation réduits et une production plus durable, sans compromis sur la qualité ou les performances.

La crainte que l’IA supplante les emplois humains est largement répandue. Pourtant, dans la pratique industrielle, la réalité est tout autre : L’IA ne prend pas en charge des emplois – elle se charge de tâches fastidieuses.

L’IA industrielle est surtout utilisée là où les processus sont répétitifs, nécessitent beaucoup de données ou prennent beaucoup de temps – par exemple pour l’analyse de grandes quantités de données, la surveillance des indicateurs de processus ou la détection des plus petits écarts.

Cela permet aux professionnels de se consacrer davantage à ce qui compte vraiment : trouver des solutions, améliorer les processus, prendre des décisions. Au lieu de remplacer l’homme, l’IA le soutient en tant qu’outil intelligent – et rend le travail quotidien plus efficace, plus sûr et plus productif.

L’intelligence artificielle ne va pas de soi. Son efficacité dépend de manière décisive de la manière dont elle est associée au savoir-faire pratique des personnes sur le terrain. Car personne ne connaît mieux les processus, les défis et les subtilités d’une production que les collaborateurs eux-mêmes.

C’est justement dans les projets d’IA que ces connaissances valent de l’or : elles permettent d’identifier les bonnes données, de définir des valeurs cibles pertinentes et d’entraîner les modèles de manière judicieuse.

La technologie est l’outil – mais le succès naît de l’interaction avec l’homme qui comprend vraiment le processus.

L’IA industrielle n’est plus depuis longtemps une technologie exclusive réservée aux grands groupes disposant de budgets colossaux. Grâce à des solutions modernes, modulaires et basées sur le cloud, même les petites et moyennes entreprises de production peuvent aujourd’hui profiter de l’IA.

Que ce soit pour la surveillance des processus, la maintenance ou la planification, de nombreuses applications peuvent être introduites progressivement et mises à l’échelle de manière flexible, en fonction des besoins et de la taille de l’entreprise.