Comment l’industrie traite les données pour leur utilisation

L’interview a été menée par Coen Kaat, rédacteur en chef suppléant du marché de IT-Markt

Dans quelle mesure l’IA est-elle encore aujourd’hui de la musique d’avenir dans la fabrication industrielle ?

Robert Rudolph : je ne dirais plus qu’il s’agit de musique d’avenir. Mais il y a en principe dans la chaîne de création de valeur industrielle des possibilités d’application très différentes pour l’analyse des données que je vois volontiers subordonnées à l’IA. Il y a des domaines tels que de nouveaux modèles d’affaires ou prestations où ce thème prédomine. Il existe également de grands potentiels dans les processus traditionnels. Mais il y a encore des obstacles considérables. Il manque en partie la compréhension pour la plus-value réalisable. Et il manque les compétences techniques et les ressources.

Quelles possibilités ouvre l’intelligence artificielle dans Industrie 4.0 ?

Lors de la conférence R&D de cette année d’Industrie 2025, il a été montré toute une série d’applications concrètes. Il s’agit pour l’essentiel d’optimisations sur la base d’informations disponibles à temps ou d’informations d’une qualité élevée. Les plus répandues sont actuellement des applications pour optimiser l’entretien d’installations et de machines. Elles se basent sur des données relatives au déroulement ou à l’état de la production. L’utilité en résulte pour sa propre fabrication ou dans une prestation correspondante chez le client. En outre apparaissent davantage de possibilités d’utilisation pour la reconnaissance de modèles. Cela va de la commande et de la surveillance de la production jusqu’au contrôle de la qualité.

Quels défis présente l’utilisation de l’IA dans ce contexte ?

Lors du recours à des systèmes d’IA dans des processus de fabrication surgissent des volumes de données nettement plus grands que dans le domaine des consommateurs. Elles sont cependant sensiblement plus homogènes que les données relatives aux personnes. De plus, les dépendances des données et les paramètres dans un environnement de production sont très complexes. La détermination des modèles corrects et la vérification permanente des résultats livrés sont ainsi un grand défi. Une entreprise ne doit donc pas seulement rechercher des connaissances en analyse des données. Elle doit aussi acquérir l’expertise permettant d’exécuter l’analyse des données en même temps que l’application de sorte que la plus-value attendue puisse se réaliser.

Où sont les limites de l’IA pour des applications industrielles ?

Je ne crois pas qu’on puisse parler de limites. Mais il y a des facteurs dont il faut tenir compte pour le succès de l’application. En font partie la qualité et la fiabilité des données utilisées. Une confiance aveugle dans les résultats de l’analyse des données est bien sûr très dangereuse. Des mesures de sécurité empêchant des fonctions erronées et des dommages par des machines et des installations dirigées par l’IA sont essentielles. Les instructions à ce sujet figurent par exemple dans les directives machines. Il y aura certainement aussi des applications pour lesquelles les investissements dans l’implantation et la gestion de systèmes d’analyse des données deviennent trop grands et ne peuvent plus être couverts par une utilité pour l’entreprise.

Quelles chances s’offrent aux prestataires suisses IT dans ce contexte ?

Pour l’analyse des données et les applications IA dans l’industrie, l’IT et le monde de la production sont étroitement interconnectés. Je vois cela comme un grand défi. Les projets ont deux phases : la conception de l’application et ensuite l’implémentation de la solution. Les prestataires IT ont la chance d’offrir, outre les technologies des données, également un savoir-faire supplémentaire dans l’application. Les barrières s’abaissent ainsi pour les PME.

De quelles tendances technologiques Industrie 4.0 profite-elle actuellement le plus ? Et pourquoi ?

Les technologies numériques marquent l’industrie depuis longtemps déjà. La quantité des technologies déjà utilisées est impressionnante. Les moteurs sont cependant toujours des cas d’application apportant une utilité concrète pour l’entreprise ou le client. Mais je crois que les offres Cloud disponibles aujourd’hui avec des fonctionnalités intégrées ont nettement abaissé les barrières pour de nombreux concepts et applications d’Industrie 4.0. Qu’il s’agisse de concepts comme Digital Twins, qui sont actuellement mis en évidence, ou de Condition Monitoring et d’échange de données avec des clients : des tâches critiques, comme la sécurité, sont épargnées à l’utilisateur.