L'intégration des solutions d’intelligences artificielles dans l'industrie représente une évolution majeure, promettant d'accroître la productivité, de réduire les gaspillages matière et de transformer les processus de production. Avant d’en arriver là, un obstacle majeur subsiste, notamment pour les petites entreprises industrielles : la gestion et l'exploitation efficace des données. Revue de détail …
Depuis de nombreuses années nous travaillons le concept d' « industrie 4.0 ». Dans cette vision pour l’industrie, les machines ne sont pas simplement des outils de production ; elles sont connectées, capables de communiquer des données en temps réel. Il est vrai que les machines industrielles produisent constamment de la donnée (capteurs de force, de vitesse, de température, etc…).
Or, cette interconnectivité est fondamentale pour le déploiement de solutions d'IA, car elle permet une surveillance continue et une optimisation basée sur les données. C’est loin d’être le cas de toutes les PMI françaises qui, bien souvent, peinent encore à collecter ces données de manière systématique et structurée. Les technologies comme l'Internet des Objets (IoT) jouent pourtant un rôle clé en facilitant cette collecte. Force est de constater que sujet de la collecte et de la gestion des données d’exploitation industrielle sont loin d‘être clos.
Il est vrai que la seule collecte de données n'est pas suffisante. Il faut également pouvoir les analyser et les exploiter. Beaucoup de petites entreprises ne disposent pas des compétences internes ou des ressources nécessaires pour traiter et interpréter ces volumes massifs d'informations. L’utilisation d'outils d'analytiques et de plateformes de gestion de données peut aider à transformer ces données brutes en insights actionnables grâce à l’intelligence artificielle. Alors que les premiers pas peuvent aisément être réalisés avec des prestataires extérieurs, rapidement, l'investissement dans la formation et l'acquisition de compétences en science des données se révèle être un enjeu crucial.
Une fois les obstacles liés à la collecte et à l'analyse de données surmontés, le déploiement d'algorithmes d'IA devient nettement plus accessible. Dans l'industrie, des applications comme la vision par ordinateur pour le contrôle de la qualité, les algorithmes prédictifs pour la maintenance des machines et l'automatisation intelligente des processus peuvent être mis en place. Ces technologies permettent non seulement d'améliorer la qualité et l'efficacité, mais aussi de réduire les déchets et les temps d'arrêt des machines.
Afin de surmonter ces défis, il semble indispensable d’investir pour améliorer les infrastructures de collecte, de traitement et d’analyse des données. Cela inclut évidemment des logiciels et des matériels adaptés, mais également des compétences de data analyse qui devront à court ou moyen terme être intégrées à l’entreprise.
Dans cette logique, la mise en place de partenariats et de collaborations externe semble être une voie particulièrement efficace d’intégration des technologies avancées. Les petites et moyennes entreprises peuvent bénéficier de partenariats avec des fournisseurs de technologie et des universités, qui leur apporteront l'expertise et la technologie nécessaire à moindre coût.
On le voit bien, c’est la combinaison de ces deux facteurs (collecte/gestion de la donnée et montée en compétence IA) qui posent les bases solides de l’industrie 4.0. Le chemin peut être semé d'embûches, mais les récompenses potentielles en termes d'innovation et de compétitivité sont considérables.
C’est en abordant stratégiquement les défis de la data et de la gestion des compétences que les entreprises du secteur peuvent se positionner à l'avant-garde de la quatrième révolution industrielle !
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