Guide étape par étape pour mettre en œuvre l’IA dans la fabrication
En 2023, l’IA a été élue mot de l’année par le dictionnaire Collins. En 2025, son utilisation est plus répandue que jamais. Mais que signifie cela pour la fabrication ? Ce guide présente les étapes nécessaires pour commencer à mettre en œuvre l’IA dans les entreprises.
Étape 1 : Construire une main-d’œuvre prête pour l’IA
L’IA n’est pas seulement destinée aux géants de la technologie, elle transforme également les usines et les lignes de production à l’échelle mondiale. De l’amélioration de l’efficacité à la prédiction de l’entretien avant la défaillance des machines, l’IA révolutionne la façon dont les fabricants travaillent.
Lorsqu’il s’agit de déployer l’IA, les fabricants se concentrent souvent sur les opérations et la production. Cependant, l’utilisation de l’IA pour améliorer les compétences de la main-d’œuvre est tout aussi pertinente. L’IA peut centraliser toutes les données sur les compétences et la formation, permettant ainsi une visibilité en temps réel de la préparation de la main-d’œuvre.
Défis liés aux compétences dans la fabrication
- Réalisme machine/ligne : La plupart des outils RH ne suivent pas la compétence spécifique des machines.
- Administration des audits : Un échec d’audit peut bloquer les expéditions.
- Données en silos : Les fichiers Excel entraînent des conflits de version et une mauvaise gouvernance.
Comment l’IA comble les lacunes de compétences
Grâce à sa capacité à analyser les données, l’IA peut détecter les doublons, traduire et unifier les définitions de compétences, et proposer des corrections. Cela permet d’identifier rapidement les lacunes de compétences à travers les usines.
Étape 2 : Optimiser les systèmes d’entreprise
L’IA transforme les systèmes ERP et CRM en automatisant les processus routiniers et en améliorant la prise de décision. Les cas d’utilisation pratiques incluent :
- Prévision de la demande : Optimisation des stocks et des horaires de production.
- Contrôle de la qualité : Détection des défauts.
Défis de l’intégration de l’IA dans les systèmes hérités
Il est difficile d’ajouter de l’IA à des systèmes existants. Les entreprises doivent évaluer si leur fournisseur ERP/CRM investit dans des fonctionnalités basées sur l’IA.
Étape 3 : Connecter l’IT et l’OT avec l’IA, le ML et le Cloud
La connexion de l’IT et de l’OT à travers l’IA et le Cloud transforme les opérations. Les défis incluent :
- Mismatch technique : Les systèmes IT et OT utilisent souvent des protocoles différents.
- Silos de données : Les données non utilisées peuvent causer des conséquences tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
Pourquoi le Cloud permet une IA évolutive
Le Cloud permet d’unifier les données et facilite l’utilisation de l’IA pour des analyses avancées en temps réel. Cela réduit les coûts et améliore l’efficacité.
Étape 4 : Naviguer dans la gouvernance et la réglementation de l’IA
La gouvernance de l’IA est essentielle pour garantir une utilisation responsable. La conformité aux réglementations, telles que la loi sur l’IA de l’UE et le RGPD, est cruciale.
Un système de gestion de l’IA (AIMS) doit être mis en place. L’accent doit être mis sur la transparence, l’implication humaine dans le processus décisionnel, et la mise en place d’une boucle de rétroaction pour apprendre des résultats.
Conclusion
Ce guide étape par étape aidera les fabricants à débuter leur parcours d’IA. En construisant une main-d’œuvre prête pour l’IA, en optimisant les systèmes ERP et CRM, et en déployant l’IA de manière responsable, les entreprises peuvent devenir plus efficaces et conformes.