Mardi 21 janvier 2025, Jeremy ROBIOLLE, Directeur du développement Xerfi Spécific, leader des études sectorielles et stratégiques, a tenu une conférence sur l’intelligence artificielle dans le cadre de la réunion plénière des adhérents du Gifec. Elle donne les clés de lecture essentielles à l’anticipation des évolutions à venir et aide les acteurs de l’industrie à décrypter les opportunités et les menaces pour leurs entreprises.
La présentation est à disposition des adhérents du Gifec sur https://www.gifec.org/fr/connexion-espace-adherents.
IA dans l'industrie : toute la chaîne de valeur est concernée
L'intelligence artificielle pénètre l’ensemble des processus industriels. Tous les services sont concernés, depuis la fonction achat, jusqu'au pôle de recherche et développement (R&D) en passant par la logistique.
Application en R&D
Les opportunités d'application en R&D sont le design génératif pour le prototypage et l'exploitation des données pour la réalisation des concepts produits. Les tendances du marché et les futurs comportements des consommateurs peuvent être dessinés efficacement à l’aune du Big Data, ces quantités massives de données numériques accessibles.
La réalité virtuelle est par ailleurs un puissant levier de visualisation et de détection des défauts de conception. Le processus de développement des produits s’en est trouvé nettement accéléré. L'optimisation des composants est à la fois plus fine et plus rapide. Le sur-mesure est plus accessible, l’IA garantissant le respect des critères techniques spécifiques même après la personnalisation des produits.
Assistance à la production
La simulation virtuelle est aussi un moyen de modéliser les flux de production afin d'anticiper les éventuels goulots d’étranglement sur la chaîne de production. Le Big Data permet ici d’anticiper les tensions sur la chaîne d’approvisionnement en prédisant efficacement les fluctuations de la demande. L’intelligence artificielle se nourrit aussi des facteurs influents sur la qualité des produits. Cela permet un meilleur contrôle et une meilleure détection des anomalies. Le contrôle de la qualité automatisé contribue également à la réduction des coûts et à la satisfaction client.
Une étude McKinsey, The states of AI in early 2024, estime que l’IA générative permet une amélioration de 15 % des performances opérationnelles de l'entreprise, tandis que leur productivité augmente de l'ordre de 20 % à 40 %.
Maintenance industrielle
La maintenance prédictive des infrastructures industrielles pourrait, selon cette même étude, réduire les coûts de 20 % à 30 % tout en prolongeant la durée de vie des équipements.
Les jumeaux numériques sont ici utilisés pour vérifier en temps réel l’état des équipements et prédire efficacement la survenue des pannes. Ils permettent aussi de faire des simulations sur des scénarios complexes afin de faciliter la prise de décision.
Les temps d’arrêt sur la chaîne de production sont ainsi réduits et les coûts mieux maîtrisés.
Planification logistique
La puissance de l’IA est aussi mobilisée par les services logistiques pour la prédiction des stocks et l’automatisation des tâches multiples comme le calcul des itinéraires les plus efficaces selon les données météorologiques et de trafic disponibles. L’IA constitue aussi une aide à l'organisation des entrepôts pour obtenir la position des produits et fluidifier les déplacements.
Pour ces différents usages, la puissance de l’IA permet d'exploiter tout le potentiel des autres technologies incontournables que sont la blockchain pour la sécurité des données ou l'Internet des Objets (IoT) pour la gestion en temps réel des flux de marchandises.
La maturité IA du marché de l'industrie en France
L’étude McKinsey précédemment citée relève qu’en 2024, 72 % des organisations mondiales avaient déjà intégré l’IA, contre 55 % l’année précédente. Qu’en est-il de l’IA chez les industriels plus précisément ?
Les données partagées par le groupe XERFI dans le cadre de sa présentation du 21 janvier font état d’une adoption massive de l’IA dans l'industrie pour les activités de production (89%). Néanmoins, le déploiement en est encore à ses débuts pour de nombreux usages.
L'automatisation du contrôle qualité et la simulation numérique notamment sont encore en phase d’expérimentation chez la plupart des acteurs interrogés. Pour les usages d'assistance virtuelle, d'analyse des tendances, de contrôle des opérations de production et de recours au jumeau numérique, les solutions IA sont davantage en cours de déploiement commercial.
XERFI note une certaine maturité pour 3 usages clés dans l'industrie : la gestion et la synthèse de documents, le design génératif et la maintenance prédictive. Jeremy Robiolle, représentant de Xerfi, a d’ailleurs proposé cette conférence dans le cadre du partenariat avec le Gifec, mettant en avant l’importance stratégique de l’IA pour 2025. Dans l'ensemble, seul 1 industriel sur 3 en France se considère comme arrivé à un stade de maturité dans son usage de l'intelligence artificielle.
Tour d'horizon des business cases IA dans l'industrie
Pour mieux saisir les opportunités de l’IA, voici quelques exemples d’usages concrets chez les industriels.
Le design génératif avec Autodesk et Airbus
Autodesk et Airbus collaborent pour l'avenir de l'industrie aérospatiale. La technologie de conception générative mise au point par Autodesk a permis à Airbus de repenser plusieurs de ses composants structurels pour aéronefs. Tout l’enjeu est celui de la réduction du poids des appareils afin deréduire la consommation de carburant.
Le 1er verre progressif Essilor conçu par l’IA
Chez Essilor, l’IA a permis de mettre au point un verre progressif personnalisable en fonction de critères techniques et esthétiques et selon l’usage prévu par le porteur. Grâce à l’IA, le groupe a pu exploiter plus d’un million de données utiles à la compréhension du comportement visuel des presbytes. Le nouveau produit, issu d’un système de modélisation IA, s’est révélé 49 % plus efficace en termes de volume de vision.
La prédiction des tendances chez L'Oréal
Pour L’Oréal, comprendre les tendances beauté est un enjeu de compétitivité. Son partenariat avec Artefact lui a permis de traiter plusieurs millions de documents afin d’en extraire les signaux faibles. Sur ces tendances détectées, les algorithmes ont été entraînés à prédire la durabilité sur la base de facteurs comme le nombre de mentions ou le score d'engagement.
La robotique cognitive avec Comau et Leonardo
Comau, spécialisée dans les processus d'automatisation et la robotique, et Leonardo, second groupe industriel d’Italie et 1er constructeur au monde d'hélicoptères civils, ont eux aussi collaboré pour mieux avancer grâce à l’IA. Leur solution robotique cognitive a permis l'inspection automatisée des pâles d'hélicoptère et l'optimisation intuitive des processus de contrôle.
L’IA et les metaverses dans le plan Re-Industry Renault
Renault déploie un plan ambitieux de transformation de son système industriel. Le metaverse est le jumeau numérique reproduisant tout l’écosystème du groupe à travers le monde. Il permet notamment de réduire les délais de livraison, l'empreinte carbone et la consommation énergétique de ses sites. L’IA est plus largement déployée pour optimiser les processus industriels.
Les principaux freins au développement de l’IA dans l'industrie sont technologiques, juridiques, financiers et humains. La résistance au changement notamment doit être adressée en amont afin d’embarquer efficacement tous les acteurs de la transformation dans l’entreprise.
