18.12.2025
L’industrie désigne l’ensemble des activités économiques combinant différents facteurs de production, tels que les installations, les approvisionnements, le travail et le savoir, visant à produire des biens matériels destinés à être commercialisés. Les activités industrielles englobent ainsi la conception, la fabrication, l’assemblage, le conditionnement et la distribution desdits produits.
Historiquement, l’industrie a joué un rôle central dans le développement des économies modernes : elle permet non seulement la création de richesses, mais favorise aussi l’innovation technologique, l’accessibilité des biens de consommation, l’emploi qualifié et le rayonnement économique et géopolitique d’un pays.
L’industrie naît à la fin du XVIIIᵉ siècle, d’abord en Angleterre puis en France, faisant passer ces deux pays d’économies principalement agraires à des économies basées sur la production de biens manufacturés. Elle a connu différentes révolutions marquantes :
Aujourd’hui, l’industrie ne se limite donc plus aux usines physiques. Elle constitue un ensemble d’écosystèmes interconnectés, comprenant des chaînes d’approvisionnement de plus en plus complexes, des services associés aux produits manufacturés et des systèmes intelligents alliant différentes technologies de pointe telles que l’IA, l’IoT, les jumeaux numériques ou encore la robotique avancée.
L’industrie 4.0 marque une rupture profonde avec les paradigmes précédents. Le but n’est plus simplement d’automatiser des tâches : l’objectif est de rendre l’usine réellement intelligente, c’est-à-dire capable de s’optimiser, de prévoir, d’anticiper et de réagir en temps réel.
Dans ce contexte, l’intelligence artificielle joue un rôle central dans l’industrie 4.0.
L’industrie 4.0 constitue un terreau particulièrement fertile pour l’IA et offre de nombreuses opportunités. Toutefois, elle s’accompagne également de contraintes liées aux activités, aux métiers et aux marchés sur lesquels elle opère.
L’industrie, en particulier dans un contexte 4.0, présente plusieurs défis spécifiques pour l’IA, tous liés à des contraintes incompressibles.
L’excellence opérationnelle de l’industrie repose sur une maîtrise totale des processus et des procédés, laissant le moins de place possible aux aléas. Les acteurs industriels n’ont eu de cesse d’optimiser leurs activités afin de les fiabiliser.
Pour être industrialisés et déployés sur des sites de production, les systèmes d’IA doivent répondre aux mêmes exigences et faire preuve d’une fiabilité et d’une robustesse extrêmes. En effet, une panne ou une défaillance d’un système d’IA peut entraîner des conséquences en cascade, telles que des arrêts de production ou des dysfonctionnements extrêmement coûteux.
Les acteurs industriels détiennent des secrets stratégiques qu’ils protègent rigoureusement contre toute fuite ou tentative d’espionnage, mobilisant pour cela des ressources importantes.
Il en va de même pour les données générées et exploitées par les sites industriels, souvent hautement sensibles et confidentielles (propriété intellectuelle, plans, secrets de fabrication, etc.). Aucune fuite n’est tolérable.
Il est donc crucial que les solutions d’IA déployées garantissent un niveau de cybersécurité maximal. À ce titre, l’IA embarquée ou les déploiements on-premise constituent des solutions particulièrement adaptées, car la limitation des transferts de données réduit mécaniquement les risques de fuite.
De nombreux processus industriels ont été optimisés afin d’atteindre une vélocité maximale. Les usines fonctionnent avec des flux de plus en plus tendus et des cadences élevées.
Dans ce contexte, les systèmes d’IA doivent être capables de fonctionner et de prendre des décisions en temps réel, sans latence, afin de s’adapter à la rapidité des procédés industriels. Par exemple, dans le cadre d’un contrôle qualité visuel automatisé, l’IA doit analyser les images au moins aussi rapidement que le convoyeur sur lequel circulent les produits.
Bien que l’industrie tende à standardiser ses processus, les environnements industriels ne sont jamais totalement contrôlés, en particulier lorsqu’on les compare à des laboratoires de recherche. Le transfert technologique constitue donc un défi.
Éclairage variable, salissures, diversité des capteurs et des machines : autant de paramètres à prendre en compte lors de l’entraînement des modèles d’IA afin de garantir leur capacité de généralisation. De plus, les produits peuvent varier selon les séries, les lots, les fournisseurs ou les clients.
L’apprentissage automatique, et donc l’IA, est particulièrement performant lorsqu’il repose sur de grands volumes de données. Ce constat pourrait laisser penser que l’IA n’est pertinente qu’en contexte de production de masse.
Si cette affirmation était largement vraie il y a quelques années, il est aujourd’hui possible d’entraîner et de spécialiser des modèles d’IA à partir de volumes de données réduits, grâce à des approches avancées telles que le transfer learning ou l’apprentissage par peu d’exemples.
Peu d’acteurs industriels sont historiquement rompus aux démarches de R&D, souvent itératives et risquées.
Les industriels privilégient généralement des solutions éprouvées et disponibles sur étagère. Or, pour atteindre des performances élevées, il est fréquemment nécessaire de développer des solutions d’IA sur mesure.
Lancer un projet de R&D en IA, discipline parfois éloignée des expertises industrielles traditionnelles, peut s’avérer complexe et nécessite un accompagnement de proximité ainsi qu’une forte dimension pédagogique.
Malgré des contraintes nombreuses et exigeantes, l’industrie offre en contrepartie des opportunités uniques pour l’intelligence artificielle. Peu de secteurs combinent à ce point richesse opérationnelle, massification des données et potentiel de transformation.
Les sites industriels constituent des environnements réels, complexes et représentatifs, idéaux pour entraîner et valider des solutions d’IA destinées à un déploiement opérationnel.
Contrairement aux environnements de laboratoire, les usines exposent les modèles à la réalité du terrain : variabilité des pièces, aléas matériels (pannes, défaillances, occlusions), comportements humains et conditions environnementales. Ces contextes favorisent le développement de modèles robustes et généralisables.
La répétitivité des opérations et les volumes de production élevés permettent de collecter rapidement de grandes quantités de données.
Une ligne produisant plusieurs milliers de pièces par jour génère une richesse d’informations considérable : données capteurs, images, historiques qualité, paramètres machines, séquences opératoires, etc., facilitant l’entraînement de modèles d’IA performants.
Grâce à l’IoT, aux automates modernes et aux systèmes MES/SCADA, les données industrielles sont de plus en plus accessibles, structurées et interconnectées. Le défi n’est plus leur production, mais leur exploitation.
L’IA devient alors un outil clé pour transformer ce potentiel dormant en leviers d’efficience et d’innovation.
Le secteur industriel, notamment les grands groupes, dispose d’une capacité d’investissement significative permettant de financer des projets d’IA ambitieux.
Ces acteurs peuvent déployer des infrastructures lourdes (capteurs, serveurs, edge computing, robotique), facilitant l’industrialisation et le passage à l’échelle des cas d’usage.
Un site industriel regroupe une multitude de métiers : production, maintenance, qualité, méthodes, logistique, sécurité, informatique industrielle, achats, supply chain, etc. Chacun présente des problématiques spécifiques.
Cette diversité ouvre un champ extrêmement large de cas d’usage pour l’IA, de la maintenance prédictive à la vision industrielle, en passant par la planification intelligente, l’optimisation énergétique ou l’assistance aux opérateurs.
L’industrie constitue un terrain d’application privilégié pour l’intelligence artificielle. Malgré ses contraintes, elle offre de nombreux cas d’usage concrets et à forte valeur ajoutée.
L’IA permet d’automatiser l’inspection visuelle des pièces et des produits finis grâce à la vision par ordinateur, en détectant des défauts parfois imperceptibles à l’œil nu.
Contrairement aux algorithmes classiques, les modèles d’IA offrent une meilleure capacité de généralisation. À partir d’images ou de vidéos issues de capteurs, ils peuvent détecter, identifier et classifier les anomalies avec une grande précision et rapidité.
Pour illustrer cela, prenons un exemple concret, celui d'Audi. Le constructeur automobile allemand a lancé un projet visant à contrôler la qualité des points de soudure sur la carrosserie de la berline A6. Auparavant, les ouvriers utilisaient des ultrasons manuels pour contrôler les points de soudure sur des échantillons. Avec ce projet, Audi utilise l'IA pour analyser toutes les soudures de la carrosserie, au nombre de 5300 par véhicule, sur tous les véhicules produits, assurant un contrôle qualité beaucoup plus exhaustif.
Autre exemple parlant, celui de la société Setic Pourtier, spécialiste des machines de câblage. Le fabricant roannais a doté ses équipement d’une solution de vision industrielle IA pour contrôler en continu la qualité des câbles produits. Les caméras analysent instantanément les défauts de surface et variations de diamètre sur chaque mètre de câble produit.
L’analyse des causes racines (Root Cause Analysis) repose sur l’exploitation massive des données industrielles afin d’identifier l’origine profonde des dysfonctionnements.
À l’aide de modèles causaux (réseaux bayésiens, graphes de connaissances), l’IA peut proposer des scénarios explicatifs, hiérarchiser les causes probables et accélérer le diagnostic.
L’IA est de plus en plus utilisée pour optimiser les plannings de production en tenant compte de multiples contraintes (machines, ressources humaines, stocks, priorités clients, aléas).
Elle permet de générer des plannings optimisés et de les ajuster dynamiquement en cas de perturbation.
Là aussi des exemples de projets concrets existent, comme le prouve Lenovo qui a développé un système d’ordonnancement avancé (APS) basé sur l’IA pour produire et livrer ses PC. L’outil en question réordonne dynamiquement les tâches de production et de livraison selon la demande et la disponibilité des ressources. En résultent d'énormes gain de productivité : +24 % de capacité ligne, +19 % de volume de production, 3,5× plus de livraisons dans les délais et un temps de planification réduit de 2 h à 2 min. Un véritable game changer.
L’IA renforce la traçabilité en exploitant les données issues de capteurs, de systèmes IoT, de RFID ou de NFC afin de suivre chaque étape du cycle de vie des produits et d’anticiper d’éventuels problèmes qualité. Mais elle peut même aller plus loin et permet aux industriels de se soustraire au déploiement de capteurs divers et souvent coûteux. En effet, avec une simple caméra, l'IA peut lire les identifiants uniques de chaque produit, comme son numéro de série, pour assurer une traçabilité efficiente.
L’IA analyse en continu les données des capteurs pour détecter des signaux faibles annonciateurs de pannes et estimer la durée de vie restante des équipements (RUL).
Il s'agit là d'un sujet d'intérêt pour Michelin. Le leader mondial du pneu a lancé le projet Connected Fleet. Et comme son nom l'indique, l'objectif est de connecté les flottes de véhicules industriels en y déployant des capteurs IoT. Ces capteurs captent et remontent des données que des modèles IA d'analyse prédictive analysent en temps réel. La pression, la température et l’usure des pneus sont analysés et utilisés pour prédire les défaillances et recommander les opérations de maintenance. Et les résultats sont là, les incidents ont chuté de 80%, la durée de vie des pneus est rallongé sde 9% et la consommation de carburant et les émissions de CO2 sont réduites de 3%.
Grâce à la surveillance en temps réel des opérations, l’IA peut détecter des situations à risque, générer des alertes et recommander des actions correctives, renforçant ainsi la sécurité des sites industriels.
Concrètement, l'IA peut alerter un opérateur qui réalise une tâche à risque, qui ne porte pas les équipements de protection, ou qui adopte une mauvaise posture pouvant dérivé vers un accident corporel.
L'intelligence artificielle peut également détecter des phénomènes dangereux comme des chutes et accidents, des voies de circulation encombrées, des départs de feu ou encore des intrusions en zones dangereuses.
Les systèmes d’IA peuvent assister les opérateurs en fournissant des recommandations, des diagnostics et des explications en temps réel, via des interfaces adaptées telles que des tableaux de bord ou la réalité augmentée.
C'est ce qu'a déployé Boeing. Le constructeur aéronautique américain a équipé ses techniciens avec une solution de réalité augmentée pour guider l’installation de faisceaux de câblage dans les avions. Les opérateurs voient superposés à leur champ de vision les schémas 3D et instructions détaillées, et peuvent appeler un expert à distance instantanément. Là aussi, le ROI est au rendez-vous : +90 % de qualité au premier passage (first-time quality) et –25 % du temps de pose des câbles. Avec un taux d'erreurs quasi nul.
L’IA permet d’optimiser la chaîne d’approvisionnement et la logistique en prédisant la demande, en ajustant les stocks et en optimisant les flux de transport, tout en tenant compte des incertitudes et des contraintes opérationnelles.
C'est une approche qu'a adopté Unilever Ice Cream. Unilever utilise l’IA pour ajuster en temps réel ses prévisions de demande et ses stocks dans 35 usines et 3 millions de congélateurs clients connectés en analysant des données météo, ses chiffres de ventes et donc les données produites par les capteurs présents dans leurs congélateurs. L’analyse IA intègre les pics de chaleur/saison, pour redistribuer les stocks et optimiser les tournées logistiques frigorifiques. Les bénéfices sont au rendez-vous : la précision des prévisions a augmentée de +10 %, les ventes ont augmenté de +8 à +30 % dans certains pays grâce aux congélateurs connectés.
Dans un tout autre registre, Amazon Robotics a déployé plus d’un million de robots mobiles dans ses entrepôts au quatre coins du monde. Dans cette veine, la multinationale a récemment lancé DeepFleet, un modèle d’IA générative pour coordonner en temps réel les déplacements des robots de prélèvement. En résulte un temps de déplacement optimisé de 10% et une accélération dans le traitement des commandes.
En analysant les profils de consommation énergétique, l’IA peut identifier des inefficacités, recommander des ajustements et contribuer à une réduction durable des consommations sans impact négatif sur la productivité.
Un des exemples les plus parlant à ce sujet reste celui de Google et de ses data centers. Dès 2016, le géant de Mountain View s'est intéressé au sujet et a appliqué des algorithmes de machine learning issus de sa filiale DeepMind à ses data centers. Le modèle IA ajuste dynamiquement les réglages des systèmes de refroidissement, que ce soient les pompes, les ventilateurs ou les climatiseurs, en fonction des conditions internes et météo. Le pilotage de l'IA a permis de réduire de près de 40 % de l’énergie utilisée pour le refroidissement des data centers. Une économie énorme.
L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un pilier de l’industrie 4.0, transformant en profondeur les procédés, les organisations et les chaînes de valeur.
Au-delà de l’optimisation des processus, elle ouvre la voie à de nouveaux services et modèles économiques. Adopter l’IA dans l’industrie ne consiste pas seulement à intégrer une technologie, mais à repenser l’usine et le rôle de l’humain au sein d’un écosystème toujours plus intelligent et connecté.
