L’IA s’intègre au flux de travail industriel
L’intelligence artificielle est de plus en plus considérée comme une technologie opérationnelle plutôt que comme une initiative numérique autonome. Dans les environnements industriels, sa valeur devient plus évidente lorsqu’elle relie les logiciels existants, les systèmes de contrôle, les données de production et les décisions humaines.
Le défi ne réside pas nécessairement dans un manque de technologie. De nombreux fabricants et organismes logistiques utilisent déjà de nombreuses applications, machines et plateformes de données. Le problème le plus important concerne le travail manuel nécessaire pour faire circuler les informations et les décisions entre ces différents systèmes.
Des résultats récents cités par Ace Workflow indiquent que 26 % des heures de travail documentées en entreprise, et jusqu’à 44 % dans le secteur financier, pourraient potentiellement être récupérées grâce à une automatisation ciblée. Bien que ces chiffres ne concernent pas spécifiquement la fabrication, ils mettent en évidence un problème plus large que les ingénieurs industriels rencontrent régulièrement : l’inefficacité des processus se situe souvent aux interfaces entre les systèmes.
Le véritable goulot d’étranglement se situe souvent entre les systèmes
L’automatisation industrielle s’est traditionnellement concentrée sur l’automatisation de machines individuelles, de cellules de production et de processus de contrôle. L’IA moderne introduit un autre niveau d’optimisation en s’attaquant aux décisions et aux échanges d’informations qui entourent ces systèmes.
Une ligne de production peut déjà être équipée d’automates programmables industriels (API), de plateformes DCS, de logiciels MES, d’historiens de données, de systèmes de gestion d’entrepôt et d’applications d’entreprise. Chaque système peut remplir efficacement sa fonction prévue, tandis que le flux de travail global reste dépendant de feuilles de calcul, d’approbations manuelles, de saisies répétées ou de l’intervention des opérateurs.
Du point de vue de l’ingénierie, cette distinction est importante. Automatiser une tâche isolée supplémentaire n’améliore pas nécessairement l’ensemble du processus. Une valeur accrue peut être obtenue en connectant l’infrastructure d’automatisation existante afin que les informations circulent entre les systèmes avec moins d’intervention manuelle.
L’IA comme couche d’intelligence pour l’automatisation
C’est ici que l’IA peut compléter l’automatisation industrielle conventionnelle.
L’automatisation traditionnelle est généralement conçue autour de conditions, de séquences et d’une logique de contrôle définies. L’IA peut ajouter une couche d’aide à la décision capable d’interpréter l’évolution des conditions opérationnelles, d’identifier des tendances et de hiérarchiser les exceptions.
Adie Taylor d’Arvato décrit cette approche comme l’utilisation de l’IA en tant que couche d’intelligence permettant à l’automatisation de réagir aux variations du monde réel, tout en permettant aux collaborateurs de se concentrer sur les exceptions.
Ce concept est particulièrement pertinent pour la logistique et la fabrication. Les systèmes automatisés sont très efficaces lorsque les conditions de fonctionnement restent dans les limites qui leur ont été programmées. L’IA peut potentiellement aider à interpréter des situations plus difficiles à représenter au moyen de règles fixes בלבד.
L’objectif d’ingénierie ne devrait donc pas être de remplacer le contrôle déterministe par l’IA. Une architecture plus pratique consiste à conserver un contrôle déterministe pour les fonctions critiques pour la sécurité et sensibles au facteur temps, tout en utilisant l’IA pour l’analyse, la prévision, l’optimisation et l’aide à la décision de niveau supérieur.
Domaines dans lesquels l’IA industrielle peut apporter une valeur concrète
Plusieurs applications apparaissent déjà comme des domaines réalistes pour le déploiement de l’IA industrielle.
La maintenance prédictive peut combiner les données historiques des équipements, les mesures de vibration, les températures, les alarmes et les conditions de fonctionnement afin d’identifier les tendances associées à l’apparition de défaillances.
La vision par ordinateur peut contribuer à l’inspection, à l’identification des défauts, à la gestion des stocks et à la surveillance des processus lorsque les informations visuelles sont difficiles à traiter manuellement à grande échelle.
La robotique intelligente peut permettre aux équipements automatisés de réagir plus efficacement à l’évolution des flux de matériaux, des conditions d’entreposage et des exigences de production.
L’optimisation en temps réel peut utiliser les données opérationnelles pour identifier les contraintes et recommander des ajustements concernant la production, la logistique ou l’allocation des ressources.
Le facteur commun est la donnée. L’IA ne peut pas compenser des informations mal structurées, des signaux manquants ou des sources de données non maîtrisées. Les organisations industrielles doivent donc considérer l’instrumentation, la connectivité, la qualité des données et l’intégration des systèmes comme faisant partie de la mise en œuvre de l’IA, et non comme des préoccupations techniques distinctes.
Il ne faut pas négliger l’infrastructure existante
L’un des points pratiques qui ressortent de l’ordre du jour du sommet de Londres est l’importance d’intégrer l’IA à l’infrastructure existante.
Les sites industriels ont rarement la possibilité de remplacer chaque API, contrôleur, capteur, système SCADA ou plateforme DCS simplement pour introduire une nouvelle fonctionnalité d’IA. La longue durée de vie des équipements signifie que les couches numériques modernes doivent coexister avec des systèmes installés parfois depuis de nombreuses années.
Cela crée une exigence d’ingénierie en matière d’intégration maîtrisée.
Les passerelles de protocoles, les historiens de données, les API, l’informatique en périphérie, les réseaux industriels et les plateformes de données peuvent fournir des interfaces entre les systèmes d’automatisation établis et les nouvelles applications analytiques. L’architecture doit également prendre en compte la cybersécurité, la latence, la propriété des données et la disponibilité des systèmes.
À mon avis, il s’agit de l’une des considérations pratiques les plus importantes en matière d’IA industrielle. La solution gagnante sera souvent celle qui s’intègre à la base d’automatisation installée sans perturber inutilement les fonctions de contrôle éprouvées.
L’expertise humaine reste une composante de l’architecture de contrôle
L’IA industrielle ne doit pas être évaluée uniquement en fonction du nombre de tâches qu’elle peut automatiser.
Les opérateurs, les ingénieurs de maintenance et les spécialistes des processus possèdent des connaissances contextuelles difficiles à encoder complètement dans un logiciel. Ils comprennent les conditions de fonctionnement anormales, le comportement des équipements et les contraintes de production qui peuvent ne pas apparaître clairement dans les ensembles de données historiques.
L’IA peut réduire les analyses répétitives et signaler les anomalies, mais l’intervention humaine reste importante lorsque les décisions impliquent des conditions inhabituelles, des considérations de sécurité ou des objectifs opérationnels contradictoires.
Cela suggère un modèle dans lequel l’IA prend en charge le traitement de gros volumes d’informations, tandis que les ingénieurs conservent l’autorité sur des décisions opérationnelles définies. Une telle approche peut également faciliter l’adoption de l’IA, car elle permet d’introduire progressivement l’automatisation plutôt que d’exiger une transition immédiate vers un fonctionnement autonome.
La gouvernance doit évoluer parallèlement au déploiement
Le déploiement de l’IA à grande échelle dans les opérations industrielles crée également des exigences en matière de gouvernance.
Les entreprises doivent comprendre quelles données un système d’IA utilise, comment ses recommandations sont générées, qui est chargé d’y donner suite et ce qui se passe lorsque le système produit un résultat incorrect.
Dans les environnements industriels, la gouvernance doit aller au-delà des considérations informatiques conventionnelles. La sécurité fonctionnelle, la cybersécurité, le contrôle des accès, la gestion des changements, la traçabilité et la responsabilité opérationnelle peuvent toutes devenir pertinentes selon le degré d’interaction entre l’IA et les systèmes de production.
La participation de Schneider Electric aux discussions sur l’IA et l’automatisation industrielle reflète cette difficulté plus large. La stratégie d’IA ne peut pas rester isolée au sein du service technologique lorsque le déploiement a une incidence sur la gestion de l’énergie, les systèmes d’automatisation et les processus opérationnels.
AI LIVE London met l’accent sur le déploiement pratique
AI LIVE: The London Summit 2026 se tiendra les 20 et 21 octobre à Olympia London. L’événement réunira plus de 2 000 dirigeants et proposera plus de 50 intervenants experts, quatre ateliers pour dirigeants ainsi que des démonstrations techniques en direct.
La table ronde consacrée à l’IA et à l’automatisation industrielle, organisée le 20 octobre, est particulièrement pertinente pour les fabricants, les opérateurs logistiques et les équipes d’ingénierie qui évaluent des applications concrètes de l’IA.
Le thème général de l’événement, Technology + Human Purpose, reflète également une orientation utile pour les discussions sur l’IA industrielle. La question porte de moins en moins sur la capacité de l’IA à accomplir une tâche donnée et de plus en plus sur le lieu où elle doit être introduite, la manière dont elle doit interagir avec l’automatisation existante et les responsabilités qui doivent rester entre les mains des personnes.
L’opportunité de l’IA industrielle réside dans l’intégration, pas dans le remplacement
La prochaine étape de l’automatisation industrielle ne sera probablement pas définie simplement par l’ajout de l’IA aux machines.
L’opportunité la plus importante réside dans la connexion des informations, des décisions et des systèmes d’automatisation existants au sein d’une architecture opérationnelle plus réactive. L’IA peut analyser de grands volumes de données industrielles, identifier des tendances et faciliter la prise de décision, tandis que les API, les plateformes DCS et les systèmes de sécurité continuent d’assurer les fonctions de contrôle déterministe.
Pour les ingénieurs industriels, cela signifie que l’adoption de l’IA doit commencer par des problèmes opérationnels clairement définis, plutôt que par des démonstrations technologiques. Il faut identifier les transferts manuels, définir les données nécessaires, délimiter le périmètre décisionnel, puis déterminer où l’IA peut apporter une valeur mesurable.
Cette approche fait de l’IA industrielle moins un outil de remplacement de l’automatisation existante qu’un moyen d’étendre les capacités de l’infrastructure d’automatisation établie.
