IA et industrie : dépasser les promesses pour créer de la valeur concrète
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À l’occasion du salon RSD3 le 21 avril à valence, CARA, Vilesta et Grenoble INP – ESISAR ont réuni industriels, experts et acteurs de l’innovation autour d’un enjeu central : comment transformer le potentiel de l’intelligence artificielle en leviers de performance industrielle concrets.
Cette rencontre a permis de croiser deux approches complémentaires :
- une lecture experte et scientifique des usages de l’IA en industrie (Jean‑Baptiste CAIGNAERT, enseignant en informatique – Grenoble INP‑ESISAR, UGA) ;
- et une présentation des dispositifs d’accompagnement et de financement mobilisables, notamment via le projet européen MINASMART (EDIH), avec l’intervention de Charles REBOUL (Grenoble INP – ESISAR UGA) et Céline GRANGE-FAIVRE (CARA).
L’iA en industrie : une réalité à clarifier
Premier constat partagé : l’IA n’est pas une solution miracle. Il s’agit avant tout d’un ensemble d’outils au service de problématiques métiers clairement définies. Deux niveaux d’usage se distinguent :
➡️ L’iA « micro » : améliorer l’efficacité opérationnelle
Les applications dites “micro” regroupent :
- les assistants conversationnels,
- la génération automatique de rapports,
- l’automatisation de tâches répétitives.
Elles permettent des gains de productivité rapides et ciblés, mais leur impact reste localisé. Elles constituent néanmoins une première étape vers l’automatisation.
➡️ L’IA « macro » : transformer les processus industriels
À l’inverse, l’IA “macro” vise une transformation en profondeur des processus industriels en s’appuyant sur les données spécifiques de l’entreprise. Elle repose sur une collaboration étroite entre :
- la direction (vision stratégique),
- les experts métiers (connaissance terrain),
- les équipes IT et data.
Cette approche permet de développer des solutions sur mesure à fort impact.
Retours d’expérience : quand l’IA crée de la valeur 📈
Deux cas concrets ont illustré le potentiel de l’IA “macro”.
Cas n°1 : Réduction du taux de non-qualité en injection plastique
Une entreprise spécialisée dans l’injection plastique a engagé une démarche structurée :
- Modélisation des processus et identification des données pertinentes avec les différents services,
- Consolidation des données : paramètres machines, typologie de pièces, temps de cycle, planning opérateurs, conditions météo, pression, etc.
Au total, une soixantaine de paramètres ont été analysés.
L’IA a permis d’identifier des corrélations complexes invisibles à l’œil humain, offrant une meilleure compréhension des causes de défauts et des leviers d’amélioration qualité.
Cas n°2 : Évaluation de la faisabilité de pièces métalliques
Dans une PME de métallurgie, la faisabilité d’une nouvelle pièce impliquait jusqu’ici : des investissements de plusieurs dizaines de milliers d’euros, plusieurs semaines de délai, et des écarts de chiffrage pouvant atteindre 40 % selon les opérateurs.
Une preuve de concept a permis de développer une application d’IA intégrant :
- les règles métiers,
- les contraintes d’usinage,
- les paramètres de production.
L’outil fournit désormais une réponse fiable (faisable / non faisable) avec un niveau de confiance.
Résultats de cette application ? 🤔
- Des réduction concernant les incertitudes,
- une homogénéisation des décisions,
- des gains de temps significatifs.
Les conditions de succès : la data au cœur de l’IA 🧠
Un consensus fort s’est dégagé : environ 80 % de la réussite d’un projet IA repose sur des facteurs non technologiques.
Sur quels fondamentaux s’appuyer ?
- Définir précisément le problème métier
- Impliquer les experts terrain
- Assurer la qualité et la structuration des données
Sans données fiables, les résultats sont biaisés. Le machine learning repose en effet sur la capacité à détecter des corrélations… qui doivent être interprétées avec prudence.
Quels sont les pièges à éviter ?
- Corrélation ≠ causalité : Un modèle peut détecter qu’un paramètre A est souvent associé à un défaut B, mais cela ne signifie pas que A cause B
- Biais historiques : Les données peuvent refléter des réglages par défaut non optimaux ou des pratiques passées qui ne sont plus pertinentes.
- Variables non prises en compte (usure, environnement…) : Certaines contraintes, comme l’usure des outils ou des conditions environnementales, peuvent ne pas être prises en compte dans les données, faussant ainsi les prédictions.
- Mauvaise interprétation des résultats
L’IA ne remplace pas l’expertise humaine : elle l’amplifie.
Quelle méthodologie rigoureuse pour maximiser l’impact ?
Pour structurer un projet IA et en maximiser la valeur :
1️⃣ Cibler un besoin concret et mesurable
2️⃣ Vérifier la pertinence de l’IA (vs méthodes classiques)
3️⃣ Travailler la qualité des données
4️⃣ Associer les experts métiers à chaque étape
5️⃣ Itérer en continu pour améliorer les modèles
MINASMART : passer de l’intérêt à l’action
L’un des enjeux clés pour les entreprises reste l’activation concrète des projets IA.
Le projet européen MINASMART (EDIH) propose un parcours structuré pour les PME industrielles.
Un accompagnement en 4 étapes
- Diagnostic de maturité IA
- Identification de cas d’usage
- Expérimentation via des démonstrateurs
- Industrialisation et passage à l’échelle
Objectifs
- améliorer les processus industriels,
- valoriser les données existantes,
- développer de nouveaux services,
- sécuriser les projets d’innovation.
Un écosystème mobilisable
Il existe une diversité de dispositifs accessibles pour l’accompagnement (diagnostics IA/data, programmes Industrie du Futur, POC…) et les financements (France 2030, appels régionaux, Horizon Europe…). Cette palette d’outils permet de couvrir toutes les étapes, de l’idée à l’industrialisation.
Cet article a été rédigé en partenariat par :
