L’IA générative, une nouvelle proposition de valeur pour les intégrateurs
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En maximisant la performance du contrôle qualité et de la maintenance prédictive, l’intelligence artificielle ouvre des horizons inédits et prometteurs aux industriels et aux entreprises qui les accompagnent.
ChatGPT, Deepseek, Gemini, Le Chat seront-ils demain les assistants incontournables des chaînes de fabrication industrielles ? Pour McKinsey, les opérations de production constituent l’un des quatre terrains principaux de valeur pour l’intelligence artificielle générative. Les industriels ne s’y trompent d’ailleurs pas : selon Deloitte, 56 % d’entre eux utilisent des solutions d’IA pour améliorer l’efficacité et la productivité de leurs chaînes de fabrication.
« Tous les domaines d’activité industrielle s’intéressent de très près aux bénéfices annoncés de ces modèles de calcul », constate Antoine Béron, Brand Business Support & Development Director d’Actemium. Mais l’expert nuance aussitôt : « Il s’agit encore à bien des endroits d’un terrain exploratoire. Si certaines grandes organisations multiplient les expériences, nombre de PME se posent encore pas mal de questions : Comment et par quoi commencer ? Pour quel Retour sur investissement (ROI) ? Mon organisation est-elle prête ? »
Construire des modèles rodés et rentables
L’accompagnement des entreprises industrielles dans le déploiement progressif des applications d’IA générative s’impose ainsi comme une nouvelle corde à l’arc des sociétés d’intégration et de conseil. Au sein de VINCI Energies, la création en 2020 de DIANE (Digital et Intelligence Artificielle pour Nos Entreprises), structure dédiée au codéveloppement de solutions porteuses d’un avantage compétitif, a ouvert le champ des possibles et stimulé les innovations.
« Des promesses inédites de renforcement de la performance industrielle. »
La mission de DIANE : acculturer les entreprises du groupe à l’IA, aller à la rencontre des experts métiers pour réaliser des diagnostics, identifier chaque opportunité d’application et coconstruire des POC (proof of concept, ou démonstrateurs) qui deviendront ensuite des modèles rodés et rentables.
Aujourd’hui, c’est notamment sur des cas d’usage liés à l’observation et à la surveillance que les applications intègrent les processus et les flux de fabrication industriels : instrumentation, revue de documentation, tableaux synoptiques de commande, contrôle qualité, maintenance prédictive.
Identifier le risque, anticiper l’erreur
L’IA générative mobilise les grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) et le traitement automatique de langage naturel (Natural Language Processing, NLP) pour analyser des quantités astronomiques de données (chiffres, texte, images) émanant de sources diverses : registres d’inspection, historique de réclamations clients, capteurs ou caméras émaillant les lignes de production.
Cette capacité de traitement et d’apprentissage lui permet de se faire une idée de ce qu’est un produit parfait et, par induction, de repérer en temps réel le moindre défaut de production. Mieux : elle peut identifier les poches de risque de défectuosité et cibler ses séquences d’inspection sur ces zones critiques.
Capable de dépister le moindre risque d’écart par rapport à la norme, l’IA est en mesure d’anticiper l’erreur et d’alerter la production avant que la panne survienne. Les bénéfices sont notoires : prévention des temps d’arrêt, optimisation des calendriers de maintenance, maximisation de la durée de vie des équipements.
« L’IA générative constitue un ferment de diversification et un levier supplémentaire de compétitivité pour nos entreprises qui, fortes de cette expertise, peuvent relayer une nouvelle proposition de valeur auprès de leurs clients, avec des promesses inédites de renforcement de la performance industrielle », se félicite Antoine Béron.
16/06/2025
