L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un levier stratégique pour l’industrie française. Elle est déjà déployée dans des secteurs variés – énergie, transport, aéronautique, santé, télécommunications... – et s’appuie sur une gamme étendue de modèles, du deep learning aux méthodes statistiques, en passant par les jumeaux numériques et les approches hybrides. Avec des objectifs convergeants : améliorer la productivité, la fiabilité et la qualité, tout en réduisant les coûts.
Les cas d’usage sont aujourd'hui très concrets. La SNCF, par exemple, a recourt à la maintenance prédictive pour surveiller ses infrastructures, atteignant ainsi 95 % de fiabilité dans ses diagnostics.
Renault développe des modèles d’IA pour contrôler automatiquement la qualité des soudures, répondant ainsi aux impératifs de robustesse et d’explicabilité.
Orange, quant à lui, utilise la reconnaissance visuelle pour vérifier la conformité des interventions techniques, et Dassault Systèmes intègre IA et jumeaux numériques pour affiner ses simulations.
L’émergence des grands modèles de langage illustre une nouvelle étape, comme avec le “Group GPT” interne de la SNCF, qui améliore la recherche documentaire et le support opérationnel. Ces applications s’appuient sur différents modèles. Le deep learning domine la vision, le langage et l’analyse de séries temporelles. Les méthodes statistiques restent privilégiées pour leur transparence, tandis que les approches hybrides gagnent du terrain en combinant lois physiques et données. Deux défis majeurs persistent : la gestion de la donnée – collecte, nettoyage, conformité au RGPD – et la puissance de calcul, mobilisant GPU et supercalculateurs.
Au-delà des aspects techniques, l’adoption de l’IA implique la formation des ingénieurs. La maîtrise des fondements mathématiques et informatiques doit s’accompagner de compétences pratiques pour intéresser les recruteurs. Les industriels plébiscitent les Mastères spécialisés, qui combinent cas concrets et orientation professionnelle. Des programmes comme celui des Arts et Métiers ou d’Aivancity visent explicitement l’intégration de l’IA dans les environnements industriels. Les compétences recherchées incluent le machine learning, le traitement du signal, les pipelines de données et le déploiement des modèles, mais aussi des aptitudes transversales, en termes de sûreté, de fiabilité mais aussi d'interdisciplinarité.
Malgré la montée en puissance de l’IA, l’ingénieur conserve un rôle central. Certaines qualités humaines restent irremplaçables, comme le jugement contextuel, la créativité, l'adaptabilité face à l’imprévu ou encore les aspects relationnel et de responsabilité. Dans la maintenance, la conception ou la négociation, l’intelligence humaine est indispensable. L’IA transforme donc plus qu’elle ne remplace, automatisant surtout les processus répétitifs et standardisés. Les ingénieurs, libérés de certaines tâches, se concentrent davantage sur la coordination, l’intégration des systèmes et les arbitrages complexes.
Les impacts de l'IA se font déjà sentir sur les métiers. Les opérateurs et les techniciens évoluent vers des rôles de superviseurs et d’analystes, appuyés par les recommandations de l’IA. Les contrôleurs qualité pilotent désormais des systèmes automatisés d’inspection et contribuent à l’amélioration continue des modèles. La supply chain intègre quant à elle des agents IA capables de générer des scénarios de production et des commandes. Enfin, de nouveaux profils émergent : ingénieurs data industriels, spécialistes MLOps, experts en cybersécurité OT par exemple.
Cependant, la généralisation de l’IA reste limitée. Seules 16 à 22 % des entreprises atteignent réellement leurs objectifs en matière d'IA à l’échelle internationale. Les enjeux à venir concernent autant la fiabilité et l’explicabilité des modèles, que la formation d’ingénieurs capables d’articuler technologie, contraintes industrielles et responsabilité humaine. L’avenir se dessine donc dans une coopération étroite entre l’humain et l’IA, où l’ingénieur, loin d’être remplacé, voit son rôle redéfini et même renforcé.
