L'optimisation s'impose dans chaque aspect de la production : il faut maximiser la productivité tout en appliquant un contrôle qualité rigoureux ; limiter les coûts et les risques de conformité tout en veillant à la fluidité et à la continuité des processus de production. Afin de prospérer et de rester compétitifs, les fabricants font appel à l'automatisation et à d'autres solutions de production innovantes. L'intelligence artificielle (IA) soutient ces deux facettes. C'est pourquoi de plus en plus d'entreprises utilisent l'IA dans la production.

Ce guide complet vous présente les cas d'utilisation pratiques, les défis et les avantages de l'IA. Vous découvrirez aussi comment vous lancez dans l'intégration de l'IA dans la production.

Pourquoi les entreprises utilisent-elles l'intelligence artificielle dans la production ?

Si l'intelligence artificielle trouve une application dans chaque aspect de la vie professionnelle et privée, l'IA et la production s'avèrent particulièrement compatibles en raison d'un point commun important : les données. Les fabricants génèrent et sont propriétaires de grands volumes de données, notamment sur les performances des machines, la logistique et les processus, ainsi que de données externes. Les technologies d'IA quant à elles ont besoin de données pour entraîner les algorithmes de Machine Learning et fournir des résultats précis propres à chaque activité. En d'autres termes, l'IA peut aider les fabricants à faire bon usage de leurs données structurées et non structurées. Quelles sont les applications de l'IA dans la production au juste ?

La polyvalence de l'IA explique son rôle de taille dans le monde des affaires : les dirigeants de divers secteurs estiment que l'IA a d'innombrables utilisations et la production ne fait pas exception. L'IA rationalise les processus de production, renforce l'efficacité, réduit les erreurs, améliore la qualité des produits, autonomise les collaborateurs, soutient l'excellence opérationnelle, et en définitive, vous procure un avantage concurrentiel.

Comment utiliser l'IA dans la production : exemples et cas d'utilisation

Très variés, les cas d'utilisation de l'IA dans la production s'appliquent différemment selon le type de production : de la production de produits en grands volumes ou personnalisables dans le secteur industriel et l'industrie automobile à la production continue dans les secteurs de la chimie et de l'énergie, sans oublier les processus par lot dans la production pharmaceutique et agroalimentaire.

Plutôt que de dresser une liste exhaustive des cas d'utilisation de l'IA, examinons ensemble certaines des applications clés :

Maintenance prédictive et contrôle qualité assisté par l'IA

Grâce à la vision par ordinateur, aux caméras et aux traceurs qui assurent le suivi des processus de production — mais aussi aux modèles d'IA utilisés à des fins d'analytique avancée — l'intelligence artificielle est capable de :

• Anticiper la maintenance des actifs et des équipements requis, permettant aux travailleurs humains d'éviter les problèmes plutôt que d'y réagir une fois survenus (d'où le nom de « maintenance prédictive »).
• Identifier les anomalies et les problèmes de contrôle qualité plus rapidement ; déclencher automatiquement des alertes ou appliquer les mesures prescrites pour prévenir les défauts.
• Anticiper les éventuelles défaillances des équipements à l'aide de jumeaux numériques.
• Optimiser les processus de maintenance pour réduire les coûts et étendre la durée de vie des équipements.
• Soutenir l'inspection visuelle et l'automatisation du contrôle qualité.

Qu'est-ce qu'un jumeau numérique ?

Dans la production, un jumeau numérique est une représentation virtuelle d'un produit physique, d'un équipement ou d'une machine. Le jumeau numérique utilise les données en temps réel (de capteurs ou d'autres appareils de suivi) mesurant l'état et les performances de l'actif corporel pour le stimuler dans un environnement numérique. Ce modèle virtuel sert à optimiser la productivité des actifs et à prévenir les potentiels problèmes, notamment les défaillances d'équipement. Les jumeaux numériques sont donc un véritable atout pour la maintenance prédictive.

Gestion de la Supply Chain et algorithmes de Machine Learning

Les algorithmes de Machine Learning sont capables d'analyser de gros volumes de données sur la Supply Chain et d'identifier les tendances, ce qui permet à l'IA de :

• Fournir des insights en temps réel dans un souci d'amélioration des prévisions de la demande et de la gestion des stocks.
• Identifier les risques et les disruptions sur la Supply Chain à un stade précoce, les fabricants pouvant atténuer ces risques en procédant aux ajustements nécessaires.
• Faciliter l'évaluation de la qualité et de la fiabilité des fournisseurs.
• Identifier des opportunités de réduction de l'empreinte écologique des matières utilisées et des livraisons.
• Optimiser la gestion des entrepôts, la logistique et réduire le temps d'inactivité.

Optimisation des processus pilotée par l'IA

En analysant les performances et les données en temps réel issues des capteurs de l'usine, les technologies d'IA identifient les points à améliorer dans les processus de production et la configuration des équipements, ce qui aide les entreprises à :

• Repérer les goulets d'étranglement, les manques d'efficacité ; obtenir des recommandations d'amélioration.
• Surveiller et analyser l'utilisation des ressources, ainsi que les tendances d'occupation et de production, afin de réduire l'empreinte carbone et d'économiser de l'énergie.
• Optimiser l'affectation des ressources pour améliorer les résultats, réduire les coûts et les temps d'arrêt.

Automatisation des tâches et des processus

De nombreuses solutions de production innovantes sont conçues pour automatiser les tâches de production répétitives, un domaine dans lequel l'intelligence artificielle aussi peut apporter son aide. L'IA sert à :

• Gagner du temps sur les processus administratifs ; augmenter la productivité en automatisant les tâches de routine.
• Libérer les collaborateurs de certaines tâches nécessitant beaucoup de personnel afin qu'ils puissent se concentrer sur des activités plus stratégiques, liées à des compétences.
• Optimiser l'utilisation des ressources en modifiant automatiquement la production en fonction des variations de la demande.

Développement produit et personnalisation

L'IA peut analyser les données internes comme externes, ce qui inclut les tendances de marché, les données de vente et les préférences client. Forte de ces analyses et de fonctionnalités de prototypage rapide, l'IA est en mesure de :

• Contribuer au développement ou à la personnalisation de produits en phase avec les exigences et les goûts des clients.
• Accélérer le développement en générant et en évaluant rapidement des itérations de design d'après les paramètres d'entrée et les contraintes définis.
• Procéder à des essais virtuels pour garantir des performances produit optimales via la simulation de diverses conditions, ce qui donne aux fabricants la possibilité de résoudre les défauts de conception avant même la production des prototypes physiques.

Autonomisation des collaborateurs

L'utilisation de l'intelligence artificielle dans la production représente aussi une chance pour les collaborateurs des fabricants :

• L'IA peut assurer le suivi et analyser les données des capteurs dans un souci d'amélioration de la sécurité sur le lieu de travail, et ce en identifiant les dangers potentiels et en alertant les collaborateurs pour qu'ils prennent les mesures appropriées
• La formation assistée par l'IA peut aider les collaborateurs à acquérir de nouvelles compétences pour s'adapter à l'évolution des métiers et des technologies
• Les inspections visuelles améliorées par l'IA aident les spécialistes du contrôle qualité à repérer les problèmes et les défauts de production, allégeant le fardeau de la responsabilité et le risque d'erreur humaine
• L'IA peut fournir aux collaborateurs des insights et des recommandations en faveur de décisions pilotées par les données, par exemple en matière de planification et de prévisions de production
• Compte tenu des développements dans le secteur de l'IA générative, de nombreuses technologies d'IA offrent désormais des fonctionnalités conversationnelles, les collaborateurs de tout niveau technique bénéficiant ainsi des atouts de l'IA dans la production (les copilotes d'IA comme Joule sont un bon exemple)

Atouts de l'IA dans la production

L'IA dans la production présente trois atouts clés : c'est un moteur de productivité, d'efficacité et d'excellence opérationnelle. En d'autres termes, les fabricants accomplissent plus de choses, mieux et en moins de temps grâce à l'intelligence artificielle. Ce point à lui seul rend l'IA pertinente pour les entreprises qui produisent des biens, en particulier dans le secteur de la production industrielle. Les cas d'utilisation décrits ci-dessus illustrent bien les avantages supplémentaires offerts par l'IA quand elle est intégrée à une stratégie d'usine intelligente :

Amélioration de la qualité produit

Le contrôle qualité assisté par l'IA aide les fabricants à réduire le nombre de produits avec des défauts, et fournit un feedback en temps réel à des fins d'analyse des causes profondes. Le prototypage rapide participe à la détection rapide des défauts de conception à un stade précoce du processus de développement produit.

Amélioration de la prise de décision

En leur fournissant des insights dérivés des données et des fonctionnalités d'analytique avancée, l'IA aide les travailleurs humains à prendre des décisions éclairées plus rapidement, avec assurance. Elle leur facilite la vie, ce qui débouche sur de meilleurs résultats.

Production intelligente et productivité

Grâce à l'automatisation et à l'optimisation offertes par l'IA, les fabricants gagnent en efficacité dans leur gestion des ressources et du temps. À son tour, cette approche de production intelligente, augmente la productivité. Les entreprises ont toutes les cartes en main pour produire des biens plus vite, sans compromis sur la qualité.

Réduction des coûts

L'IA peut améliorer la rentabilité, et l'automatisation n'est pas la seule corde à son arc à cet effet. La technologie de jumeau numérique ainsi que la maintenance prédictive pilotée par l'IA prolongent la durée de vie des équipements, ce qui résulte en des économies — au même titre que la préservation de l'énergie, du temps, de l'eau et d'autres ressources. Il en va de même pour l'optimisation de la gestion de la Supply Chain : l'analyse des données assistée par l'IA renforce la rentabilité et la résilience aux risques de la planification de la demande ainsi que de la gestion des stocks.

Durabilité environnementale

Grâce à la gestion des ressources, de la logistique et des entrepôts optimisée par l'IA, les fabricants ont le pouvoir de réduire le gaspillage d'énergie et de matériaux, avec pour résultat une empreinte écologique plus faible. Cet impact environnemental positif joue un rôle de taille dans la production durable.

État actuel et avenir de l'IA dans le secteur de la production

Compte tenu des atouts potentiels de l'intelligence artificielle dans la production, l'intérêt des fabricants pour cette technologie n'a rien d'étonnant. En revanche, une marge d'amélioration subsiste à l'étape de l'adoption réelle de l'IA dans la production. Par exemple, les stratégies d'IA des fabricants ne sont pas toutes liées aux objectifs métier, et n'incluent pas toutes non plus de mesures pour évaluer la réussite avec l'ERP.

L'ERP constitue un élément essentiel des solutions de production innovantes. Les fabricants doivent s'assurer de la compatibilité et de la synergie entre leur environnement IT existant, leur portefeuille ERP et les fonctionnalités d'IA qu'ils souhaitent intégrer. Cependant, en dépit d'un retard dans l'adoption, tout porte à croire que le secteur continuera d'embrasser l'intelligence artificielle.

Grâce à la convergence de deux facteurs, l'utilisation de l'IA dans la production devient encore plus viable que jamais, ce qui laisse à penser que cette tendance est là pour rester :

Les processus de l'usine intelligente génèrent des données précieuses

Avec l'essor des caméras, des capteurs et d'autres technologies de suivi des processus de production 24 h/24, 7 j/7 — les initiatives d'usine intelligente et Industrie 4.0 étant les pionnières —, les fabricants disposent d'un gros volume de données pour alimenter l'IA en temps réel. D'une part, les fabricants maximisent la valeur qu'ils tirent de leurs données ; d'autre part, cette démarche soutient certains cas d'utilisation de l'IA. En effet, certaines applications clés de l'intelligence artificielle dans la production, par exemple la maintenance prédictive, la technologie de jumeau numérique, l'inspection visuelle assistée par l'IA, ne peuvent fonctionner sans ces données. De plus, en connectant cette montagne de données à l'IA pour des objectifs spécifiques, les fabricants ont la possibilité de générer de la valeur pour leurs clients et d'accélérer le gain d'expérience et de compétences de leurs collaborateurs, soit une solution pour atténuer la pénurie de talents.

L'IA conversationnelle rend l'intelligence artificielle plus accessible

Dans le même temps, l'IA conversationnelle est devenue une réalité grâce aux récentes avancées dans le Machine Learning (notamment des avancées en matière d'IA générative). Qu'est-ce que cela signifie ? Les humains peuvent communiquer et travailler avec l'intelligence artificielle en utilisant le langage naturel plutôt que du code. C'est important, car l'IA devient ainsi accessible à des collaborateurs aux compétences techniques diverses : tout le monde dans l'entreprise, des opérations à l'usine en passant par la gestion de la Supply Chain, est capable d'utiliser les outils d'IA pour gagner en efficacité et en productivité. Cette accessibilité augmente de façon exponentielle la valeur de l'IA en tant que moteur du potentiel humain et de l'efficacité opérationnelle.

Adoption de l'IA dans la production : défis et préoccupations

Malgré les avantages, la mise en œuvre de l'IA dans les processus de production préoccupe encore certaines entreprises, notamment sur ces points :

Pénuries de personnel qualifié

Les entreprises ont besoin de talents avec les bonnes compétences pour mettre en œuvre et exploiter les fonctionnalités assistées par l'IA. Heureusement, l'IA représente elle-même une solution à ce problème.

• L'IA est capable d'engager les bonnes personnes, avec les bonnes compétences
• Les collaborateurs peuvent utiliser des solutions RH optimisées par l'IA — notamment des logiciels de formation et de développement — pour acquérir de nouvelles compétences
• Les technologies d'assistance sont en mesure d'améliorer la sécurité des travailleurs dans l'usine, car elles fournissent des instructions et aident les fabricants à faire appliquer les procédures de conformité et de sécurité nécessaires
• Grâce à l'IA générative, les assistants et copilotes d'IA comprennent les prompts en langage naturel, facilitant ainsi l'accès de tous les collaborateurs — et pas seulement de votre personnel IT — aux fonctionnalités d'IA qui peuvent les utiliser, même sans des années d'expérience, pour configurer des solutions complexes pour des clients
• De nombreux éditeurs de logiciels intègrent l'IA dans leurs solutions. Par exemple, chez SAP, nous avons intégré l'IA dans de multiples couches de nos solutions. Nos clients qui utilisent le portefeuille SAP Cloud ERP par exemple ont d'ores et déjà accès à des fonctionnalités d'IA

Sécurité et utilisation responsable de l'IA

Comme de nombreuses solutions de production innovantes, l'utilisation de l'intelligence artificielle doit être encadrée par une réglementation et des garde-fous, en particulier parce que l'IA gère des données potentiellement sensibles. Cette préoccupation se traite en deux étapes importantes.

Premièrement, les fabricants doivent privilégier la mise en œuvre de pratiques d'IA responsables et éthiques, et sélectionner des éditeurs de logiciels tiers qui font de même. Deuxièmement, vous avez tout intérêt à collaborer avec des fournisseurs de solutions d'IA engagés en faveur de la gestion éthique, transparente, conforme et sécurisée de vos données si vous souhaitez garantir la protection de vos données métier et client. Il ne faut pas négliger ce point, d'autant plus avec les cyberrisques, le sabotage et le vol d'IP qui pèsent sur les entreprises de production.

Lors de la sélection d'un fournisseur orienté sécurité, assurez-vous des points suivants :

• Le fournisseur d'IA ne partage pas vos données avec des tiers à des fins d'entraînement de leurs modèles d'IA
• Les solutions d'IA sont développées de manière responsable, dans le respect de normes rigoureuses
• Le fournisseur d'IA applique des mesures de sécurité des données avancées pour protéger vos données à tout moment
• Le fournisseur d'IA s'engage en faveur de la transparence et de l'explicabilité

Transformation d'entreprise à grande échelle dans une architecture complexe

Qui dit production intelligente, dit vastes infrastructures IT. Après de multiples fusions et acquisitions, nombre d'entreprises se retrouvent avec un patchwork de systèmes hérités. L'adoption de l'IA à grande échelle dans une architecture si complexe semble parfois relever du défi. Bonne nouvelle, les fabricants n'ont pas besoin de le faire tout seuls : ils peuvent collaborer avec un éditeur de logiciels pour développer une stratégie clean core et une architecture d'entreprise compatible avec l'IA.

Se lancer dans l'IA en production

Les mêmes étapes critiques applicables à la plupart des solutions de production innovantes s'appliquent à l'introduction de l'IA dans la production :

• S'informer. Explorez l'état et les fonctionnalités de l'intelligence artificielle, familiarisez-vous avec les cas d'utilisation et examinez les résultats déjà obtenus par d'autres.
• Évaluer les avantages. Tenez compte de la nature spécifique de vos activités de production : quels défis votre entreprise doit-elle relever, et peuvent-ils être résolus avec l'IA ? Disposez-vous d'un large volume de données sous-utilisées ? Quels seraient les avantages de l'IA pour vos processus de production ?
• Formuler des objectifs. Comme de nombreux outils, l'IA dévoile tout son potentiel lorsqu'elle est utilisée à dessein, avec stratégie. Appuyez-vous sur vos objectifs métier pour élaborer une stratégie d'adoption de l'IA qui définit clairement les résultats attendus et comment les obtenir.
• Rechercher des fournisseurs. La sécurité, la conformité et la protection des données doivent être au cœur des solutions d'IA que vous utilisez. Afin de vous protéger et de protéger vos clients, évaluez avec rigueur les potentiels fournisseurs d'IA : assurez-vous de la transparence et de la conformité de leurs pratiques en matière de sécurité des données.
• Recueillir un avis professionnel. De nombreux éditeurs de logiciels, en particulier dans le domaine de l'ERP et de l'optimisation, sont déjà à la page en matière d'IA — ils peuvent vous aider à élaborer une stratégie et même à introduire l'IA dans les entreprises de production. Si vous utilisez déjà un portefeuille ERP prenant en charge des fonctionnalités d'IA, l'introduction de l'intelligence artificielle dans votre entreprise pourrait même être plus facile que vous ne le pensez. Avec l'IA intégrée, les fabricants tirent parti de l'intelligence artificielle sans avoir à développer, entretenir et itérer leurs propres modèles.