L’heure est à la collaboration entre les ingénieurs et l’IA

L’adoption de l’IA dans l’industrie s’accélère : 65 % des organisations déclaraient déjà utiliser l’IA générative au quotidien fin mai 2024. Un chiffre qui est passé à 71 % début 2025.

Si l’industrie cherche encore à l’heure actuelle le juste dosage d’IA à intégrer dans ses process, de nombreux aspects de l’activité industrielle bénéficient d’ores et déjà des apports de cette technologie.

Le premier exemple concerne la maintenance prédictive. Grâce aux modèles de séries temporelles et de détection d’anomalies, l’IA anticipe les défaillances à partir de capteurs (vibrations, courants, températures, logs). Cette approche permet de réduire les arrêts non planifiés de manière substantielle, entre 15 à 30 % selon les études, mais aussi les coûts de maintenance, d’environ 25 %.

L’optimisation des procédés, qui va également avec l’amélioration de l’efficacité énergétique, bénéficie de plus en plus des apports des modèles d’IA. Ainsi, les jumeaux numériques alimentés par l’IA ajustent en temps réel les consignes de production, réduisent les rebuts et améliorent l’efficacité énergétique. Dans la supply chain, les agents IA automatisent déjà l’ordonnancement et une partie des achats, jusqu’à la génération d’ordres de commande.

De nombreuses missions sous la responsabilité des ingénieurs sont aujourd’hui concrètement impactées par les usages de l’IA. Prenons deux autres exemples : le contrôle qualité visuel et la sécurité. Les réseaux de neurones convolutionnels et les outils de vision 2D/3D remplacent de plus en plus l’échantillonnage par une inspection en continu. Des méthodes hybrides (SIFT, SSIM, PSNR combinés au deep learning) améliorent la robustesse des détections, tandis que la réalité augmentée accompagne désormais les opérateurs. Il s’agit plus aujourd’hui d’une collaboration qui s’installe entre les opérateurs et l’IA, à défaut d’un grand remplacement.

Enfin, les domaines de la sécurité et de la conformité connaissent également des mutations. Les systèmes de vision détectent le port des équipements de protection individuels, ou la présence en zone interdite par exemple. L’IA peut générer et mettre à jour des rapports de non-conformité, des procédures ou des check-lists multilingues.

Quels sont les métiers les plus impactés ?

Les métiers impactés par l’implémentation de l’IA sont de plus en plus nombreux, au premier rang desquels les opérateurs et les techniciens de maintenance : les rondes et relevés s’automatisant, les techniciens deviennent alors des superviseurs de systèmes et des analystes, qui interviennent guidés par les recommandations des modèles d’IA implémentés.

Même chose en ce qui concerne les contrôleurs qualité. Leur rôle évolue vers le pilotage de cellules d’inspection, l’étiquetage de défauts pour améliorer les modèles, et l’interprétation de tableaux de données.

L’IA trace également son sillon dans tout ce qui touche à la stratégie, à la planification et aux achats. Dans la supply chain, les agents d’IA proposent des scénarios de production et génèrent automatiquement des commandes, que les planificateurs valident. L’automatisation de certaines tâches transactionnelles est déjà une réalité.

Dernier exemple avec l’évolution du rôle des ingénieurs IT/OT et des ingénieurs data. Pour ces derniers, l’IA créé de nouveaux rôles : ingénieurs data industriels, spécialistes MLOps, experts en cybersécurité OT…

Toutefois, le principal frein reste la difficulté à passer à l’échelle : seules 16 à 22 % des entreprises atteignent réellement leurs objectifs IA pour le moment, au niveau international.