L’intelligence artificielle peut transformer l’industrie, à condition d’être guidée par une vision métier claire et des objectifs concrets comme la qualité, la productivité ou la réduction des coûts.
🤖 L’intelligence artificielle promet beaucoup à l’industrie, mais encore faut-il qu’elle parte du bon problème.
Quand elle est guidée par une vision métier claire — améliorer la qualité, la productivité ou réduire les coûts — elle devient un véritable levier de transformation.
C’est ainsi qu’on passe de la maintenance réactive à une approche prédictive, voire prescriptive, grâce aux jumeaux numériques et à la simulation des impacts économiques.
Mais l’IA ne sait pas tout. Face à l’inattendu, c’est encore l’humain qui décide. Comprendre les limites des modèles, savoir quand reprendre la main : c’est là que se joue la vraie complémentarité.
Les projets d’IA échouent souvent faute de lien avec les objectifs stratégiques de l’entreprise. Pour créer de la valeur, il est essentiel d’aligner les cas d’usage avec des priorités concrètes comme la qualité, la productivité ou la réduction des coûts. Quand le "pourquoi" est compris, l’adhésion suit naturellement.
L’IA permet de passer d’une maintenance curative à une maintenance prédictive, voire prescriptive, en intégrant des jumeaux numériques et des simulations économiques. Cela permet d’optimiser les interventions non seulement en fonction des risques de panne, mais aussi de leur impact global sur la chaîne de production.
L’IA excelle dans des contextes connus, mais montre ses limites face aux événements imprévus (crises, anomalies inédites). Il est crucial de former les équipes à comprendre les zones d’incertitude des modèles et à conserver leur rôle décisionnel. L’IA est un copilote, pas un pilote automatique.
Pour une lecture complète de l’interview de Pacôme Perez, vous pouvez consulter l’article original ici : https://www.techniques-ingenieur.fr
