L’intelligence artificielle, levier de compétitivité sous-exploité dans l’industrie

Depuis l’invention du terme Intelligence Artificielle (IA) en 1956, l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine a connu des progrès spectaculaires. Levier désormais incontournable de compétitivité, l’IA constitue aujourd’hui un défi majeur pour les entreprises françaises et notamment industrielles. Décryptage.

Dans le cadre de France 2030, et alors que la concurrence technologique internationale ne cesse de croitre, le gouvernement français a lancé la Stratégie d’Accélération Intelligence Artificielle visant à positionner la France en leader sur l’échiquier mondial de l’IA. Un plan historique de 740 millions d’euros a été débloqué dans cette optique, notamment pour :

• Renforcer l’autonomisation et la résilience de l’appareil productif, et le moderniser ;


• Développer une offre européenne sur l’ensemble des maillons de la chaîne technologique, et ainsi, préserver l’importance des acteurs européens dans les chaînes de valeurs des services associés à l’IA ;


• Positionner les industries françaises sur de nouveaux marchés grâce au développement de produits reposant sur l’IA ;


• Accélérer la transition numérique et écologique des entreprises grâce à l’IA et assurer la cohérence du tissu industriel dans une économie zéro émission à horizon 2050.

Encore des progrès à accomplir pour la filière industrielle française en matière d’IA

Au cœur de l’usine 4.0, l’IA s’immisce dans l’automatisation de la chaîne de production, le contrôle-qualité, la logistique ou bien encore la maintenance prédictive (anticipation des pannes, détection de défauts). Avant tout basée sur la gestion et le traitement rapide des données, l’IA ouvre le champ des possibles grâce à l’acquisition des datas permettant de résoudre des questions complexes dans des délais raccourcis. Des technologies relevant il y a peu de la recherche, telles que l’apprentissage machine ou le Deep Learning, sont sorties des laboratoires pour réaliser des tâches qui semblaient auparavant inaccessibles aux machines.

En France, de nombreux progrès peuvent encore être accomplis sur l’appareil industriel en matière d’IA. Une constatation partagée l’an dernier par Antoine Couret, Président du Hub France Intelligence Artificielle : « La France et l’Europe sont avancées en matière de recherche, mais on observe un taux de déperdition relativement élevé pour ce qui concerne le passage à la phase opérationnelle. La confiance et la prise de conscience du potentiel que représente l’IA pour l’industrie doit progresser. »

Si les industriels (tous secteurs confondus) investissent en moyenne entre 0,4 % et 1 % de leur chiffre d’affaires dans des projets impliquant de l’Intelligence Artificielle, l’industrie reste prudente. Selon une étude EY-Parthenon, menée en 2021 et mandatée par le Secrétariat général pour l’investissement, seules 10 à 15 % des sociétés ont ainsi réussi à industrialiser des solutions à base d’IA dans leur entreprise, 30 à 40 % se limitant à des expérimentations sur des périmètres ou processus limités.

Gain de temps, aide à la décision, réduction des coûts… les bénéfices de l’IA sont nombreux

L’intelligence artificielle représente pourtant de nombreux bénéfices pour les entreprises industrielles. Le traitement des données et les capacités de description, prédiction et prescription offrent aux industriels une formidable opportunité d’optimiser leur productivité. A ce titre, le jumeau numérique – réplique virtuelle du fonctionnement d’un produit, d’un procédé, ou d’un service – est un précieux outil d’aide à la conception et production.

En étant capable d’identifier les tâches répétitives à faible valeur ajoutée pouvant être automatisées ou de prévenir une défaillance avant qu’elle ne survienne, l’intelligence artificielle est également synonyme de gain de temps et de réduction des coûts. Elle est par ailleurs garante de qualité en contrôlant les défauts pouvant survenir sur une chaîne de production, notamment à partir de capteurs ou de caméras visuelles ou thermiques.

Capable d’analyser un grand nombre de fichiers à intervalles réguliers pour révéler les risques éventuels, l'intelligence artificielle améliore également constamment les processus de cybersécurité. Un enjeu de taille quand on sait que 54 % des entreprises françaises ont été victimes d'au moins une cyberattaque en 2021. Son intégration à des solutions embarquées apparaît ainsi comme une solution permettant de répondre à plusieurs enjeux économiques et sociétaux majeurs – enjeu environnemental (notamment en matière d’économies d’énergie), de confidentialité des données et de compétitivité.

L’IA vectrice d’une production plus efficace, plus flexible et plus fiable

Si l’intelligence artificielle s’est historiquement développée sur les serveurs cloud pour répondre à des besoins de puissance de calcul que seules ces infrastructures étaient capables de fournir, elle entre aujourd’hui dans une nouvelle phase consistant à être « embarquée » directement au sein des objets du quotidien. La Commission européenne estime que 80 % des flux de données sont actuellement traités dans le cloud centralisé, contre 20 % localement environ, mais ce rapport pourrait s’inverser d’ici 5 ans.

Enfin, loin de remplacer l’action humaine – elle a besoin de l’homme pour être paramétrée – l’IA, via l’analyse des données, incarne un vecteur important d’aide à la décision. Elle permet d’identifier les domaines d’expertises des collaborateurs pour faciliter et accélérer le partage de connaissances entre employés d’une même entreprise. Reposant souvent sur un mécanisme d’apprentissage où l’accumulation de données permet l’amélioration continuelle des dispositifs, l’IA va donc influencer les usines et la production industrielle, mais aussi l’ensemble de l’activité des entreprises. Son utilisation dans le secteur industriel ouvre aujourd’hui des perspectives prometteuses : une production plus efficace, plus flexible et plus fiable, rendant ainsi les entreprises plus compétitives.