Mettre l'IA au service des usines

Dans le secteur industriel européen des moyennes entreprises, les discussions sur l'IA ne manquent pas, mais les mises en œuvre concrètes sont beaucoup moins nombreuses.

Chaque semaine, de nouveaux titres font la une des médias sur les outils génératifs, l'automatisation intelligente ou les chaînes d'approvisionnement auto-optimisées. Pourtant, les dernières recherches de Forterro montrent une réalité différente : les fabricants des moyennes entreprises se concentrent sur l'IA qui résout des problèmes réels et quotidiens.

La réalité de l'IA

Lorsqu'on leur a demandé où ils s'attendaient à ce que l'IA apporte le plus de valeur, les entreprises n'ont pas évoqué d'idées futuristes, mais se sont concentrées sur des aspects pratiques :

• Cybersécurité et détection des risques (30%)
• Analyse commerciale et aide à la décision (30%)
• Maintenance prédictive et surveillance des équipements (28%)

Il s'agit de domaines opérationnels et mesurables, où les temps d'arrêt, les défauts ou les retards ont un impact immédiat sur les performances. C'est ce qui rend l'approche de l'IA par les entreprises de taille moyenne si concrète : elle est fondée sur le travail, et non sur le buzz.

L'IA dépend du cloud et de la cohérence

La même étude a révélé une vérité importante : 49% des entreprises affirment que leur manque d'utilisation du cloud les empêche de profiter des avantages de l'IA.

C'est là le cœur du problème.

Sans un ERP cloud comme base, les données sont dispersées entre différents systèmes et feuilles de calcul, ce qui rend les modèles d'IA peu fiables, voire impossibles à déployer.

Comme l'explique Marco Metzlaff, responsable de la transformation IA chez Forterro :

Des données cohérentes et intégrées sont essentielles à la fois pour la numérisation et l'utilisation de l'IA. Sans elles, l'automatisation et l'analyse ne peuvent pas apporter de valeur durable.

En d'autres termes : pour que l'IA fonctionne, vos données doivent d'abord être opérationnelles.

Des projets pilotes aux gains de performance

L'IA ne doit pas nécessairement être un « grand » projet.

De nombreuses entreprises industrielles obtiennent des résultats grâce à des mesures modestes, telles que des alertes prédictives pour les calendriers de maintenance, une optimisation plus intelligente des stocks ou la détection automatisée des anomalies dans les chaînes de production.

Ces projets présentent peu de risques mais ont un impact important, renforçant la confiance et les capacités au fil du temps. Et comme ils s'appuient sur des données ERP déjà existantes, ils ne nécessitent pas de faire appel à une équipe distincte spécialisée dans la science des données pour prouver leur valeur.

Attention au déficit de compétences

Bien sûr, la technologie seule ne suffit pas.

Seules 52% des entreprises de taille moyenne estiment disposer actuellement des compétences nécessaires pour adopter l'IA et d'autres technologies numériques avancées.

C'est pourquoi la formation, le perfectionnement des compétences et les partenariats avec les fournisseurs sont tout aussi importants que l'investissement.

La maîtrise de l'IA ne consiste pas à écrire du code, mais à aider les équipes à comprendre quelles données elles voient, pourquoi elles sont importantes et comment agir en conséquence.

Une IA qui gagne sa place

Le marché intermédiaire industriel n'a pas le luxe de suivre les tendances, chaque investissement doit prouver sa valeur.

C'est pourquoi les entreprises les plus prospères ne considèrent pas l'IA comme une innovation spectaculaire, mais comme un outil d'efficacité : elle permet de gagner du temps, d'éviter les temps d'arrêt et de transformer plus rapidement les données en décisions. 

L'IA n'est pas une stratégie en soi, c'est un catalyseur de résilience, d'intelligence et de croissance. Et ce sont là les fondements de la maturité numérique.