Décideurs industriels : domptez l’IA pour bâtir l’usine du futur

Mais qu’est-ce que l’intelligence artificielle exactement ?

Selon le Parlement européen, l’IA désigne « tout outil utilisé par une machine capable de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ». Plus simplement, il s’agit de systèmes capables d’effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant l’intervention humaine : analyse, prise de décision, anticipation, voire créativité.

L’IA se décline sous différentes formes, adaptées à de multiples usages industriels :

• Machine Learning ou apprendre par l’exemple. Apparue en 1959, elle apprend à partir de données structurées. Exemple : filtrer les spams dans vos emails.
• IA réactive : elle répond à des situations immédiates sans mémoire (ex : robots industriels de base, automates sur ligne de montage).
• IA à mémoire limitée : elle apprend de données passées pour améliorer ses décisions (ex : maintenance prédictive, systèmes de recommandation, optimisation de planning).
• Deep Learning ou apprendre en profondeur. Arrivée en 2006, elle continue d’apprendre mais avec cette fois-ci des données non structurées. Exemple : les fameuses recommandations que l’on retrouvait dans les plateformes de streaming tel que Netflix.

• IA générative ou créer de nouvelles choses. Elle crée du contenu inédit à partir de données existantes (ex : génération de plans, de textes ou d’images pour la conception industrielle, création de scénarios de production). Exemple : le très peu connu Chatgpt, outil de génération de texte, d’image, etc..

Source :

*Enquête Bpifrance,2025

**McKinsey, 2024

***Enquête Bpifrance, 2024

Les secteurs et services les plus impactés par l’IA

Selon une étude McKinsey, l’IA générative a un impact particulièrement élevé sur :

• Les services de développement des éditeurs de logiciel
• Les services marketing et commerciaux, tous secteurs confondus
• La relation client

Dans l’industrie manufacturière avancée, l’IA impacte fortement la chaîne d’approvisionnement, l’ingénierie, les opérations, la gestion des talents et la stratégie. Les gains de productivité potentiels sont majeurs, avec des économies estimées entre 1,4 et 2,4 % du chiffre d’affaires du secteur.

L’intégration de l’IA accélère la digitalisation des processus et alimente une chaîne de valeur numérique continue, de la conception à la production en passant par la relation client.

L’IA, moteur de la compétitivité industrielle

L’industrie fait face à des défis majeurs : pénurie de main-d’œuvre qualifiée, pression sur les marges, exigences de durabilité, personnalisation croissante de la demande, volatilité des marchés.

Dans ce contexte, l’IA apparaît comme un outil incontournable pour :

• Optimiser la production et la logistique
• Réduire les coûts et les déchets
• Améliorer la qualité et la traçabilité
• Accélérer l’innovation et la mise sur le marché de nouveaux produits
• Amplifier la sécurité et la conformité
• Renforcer l’efficacité et l’excellence opérationnelle
• Contribuer au développement et à la croissance

Pour les directeurs d’entreprises dans l’industrie, intégrer l’IA, c’est s’assurer de rester dans la course, d’anticiper les évolutions du secteur et de transformer ces défis en opportunités.

Exemples d’usages concrets de l’IA dans l’industrie

Auprès de nos clients Visiativ, 4 grandes familles de cas d’usage d’application de l’IA émergent :

1. Capitalisation de la connaissance

L’IA permet de capturer, d’organiser et de restituer l’expertise des collaborateurs expérimentés.

Exemples d’applications : Enregistrement des savoir-faire techniques pour faciliter la formation des nouveaux arrivants. Agents IA qui répondent aux questions des équipes en s’appuyant sur la base de connaissances de l’entreprise.

2. Assistant administratif

L’IA automatise de nombreuses tâches administratives et facilite la conduite des activités quotidiennes. Elle optimise aussi la supervision documentaire, la planification et la prise de décision.

Exemples d’applications : Traitement automatique des factures et des documents, génération de rapports ou de synthèses à partir de données brutes, aide à la comparaison et au choix des fournisseurs etc.

3. Performance et efficacité industrielle

L’IA optimise l’organisation du travail et le pilotage de la production.

Exemples d’applications : Planification intelligente de la charge de production selon les priorités et les ressources disponibles. Assistance aux opérateurs sur les postes de travail pour augmenter la productivité et réduire les erreurs.

La maintenance prédictive est l’un des usages les plus répandus de l’IA dans l’industrie. Grâce à l’analyse de données issues des capteurs installés sur les machines, l’IA anticipe les pannes, optimise les interventions et réduit les arrêts non planifiés.

Les cobots, ou robots collaboratifs, représentent une avancée majeure dans l’automatisation industrielle moderne. Contrairement aux robots traditionnels, conçus pour travailler seuls dans des zones confinées, les cobots sont spécifiquement développés pour interagir en toute sécurité aux côtés des opérateurs humains. Grâce à l’intelligence artificielle embarquée, ils peuvent apprendre des gestes, s’adapter aux variations de tâches et partager l’espace de travail sans nécessiter de barrières physiques.

Polyvalents et faciles à programmer, ils soulagent les équipes des tâches répétitives, améliorent la précision et contribuent à réduire les troubles musculo-squelettiques. Pour les PME, les cobots offrent une automatisation flexible et abordable, parfaitement adaptée à la production en petites séries ou aux besoins de personnalisation croissante. Véritables alliés de l’usine du futur, ils allient performance industrielle et bien-être au travail.

4. Qualité

L’IA améliore le contrôle qualité et la conformité des produits.

Exemples d’applications : Contrôle documentaire automatisé pour garantir la conformité des processus. Analyse visuelle par IA pour détecter en temps réel les anomalies ou défauts sur les lignes de production.

L’IA permet d’automatiser le contrôle visuel sur les chaînes de fabrication, détectant en temps réel les défauts et anomalies.

Ces applications se traduisent concrètement par des gains de temps, de fiabilité et de réactivité sur l’ensemble de la chaîne de valeur industrielle. Les exemples énoncés illustrent la diversité des bénéfices : productivité accrue, coûts réduits, qualité renforcée, agilité et innovation accélérées.

Les bénéfices mesurables pour les PME industrielles

Pour les PME, investir dans l’IA, c’est aussi accélérer leur transition numérique pour rester compétitives et répondre aux exigences d’un marché toujours plus digitalisé.

L’adoption de l’IA n’est pas réservée aux grands groupes. De plus en plus de PME industrielles s’emparent du sujet, avec des résultats tangibles :

• Productivité accrue : automatisation des tâches répétitives, optimisation des flux, réduction des temps d’arrêt.
• Réduction des coûts : maintenance prédictive, gestion fine de l’énergie et des matières premières, diminution des rebuts.
• Amélioration de la qualité : détection précoce des anomalies, traçabilité et conformité renforcées.
• Agilité et innovation : capacité à lancer rapidement de nouveaux produits, à adapter la production selon la demande ou à explorer de nouveaux marchés.
• Sécurité et conformité : surveillance intelligente des équipements, détection des risques, conformité réglementaire facilitée.

Lancer mon projet IA

Les conditions de réussite d’un projet IA industriel

Pour réussir sa transformation IA, une PME industrielle doit :

• Acculturer ses équipes : formation, accompagnement, implication de tous les métiers.
• Piloter rigoureusement ses projets : objectifs clairs, indicateurs de suivi, valorisation des succès rapides.
• Sécuriser ses données : garantir qualité, confidentialité et conformité réglementaire.
• S’appuyer sur des partenaires experts et des solutions éprouvées.

L’IA générative couplée à l’automatisation (no-code) : un duo gagnant ?

Aujourd’hui, les PME et ETI sont freinées par des tâches manuelles, des outils cloisonnés et un manque de ressources techniques. Il en résulte une perte de temps, des erreurs humaines et des opportunités d’innovation manquées.

Libérez le potentiel de votre entreprise avec une plateforme no-code qui automatise vos process métier et crée des assistants IA sur mesure. En un seul outil, vous connectez vos logiciels, digitalisez vos workflows, et donnez vie à des agents intelligents capables d’agir, décider et interagir pour vous.

L’automatisation de process métier permet de gérer des activités manuelles répétitives et prévisibles alors que l’agent IA génératifs traite les taches non prévisibles et propre au contexte.

Concrètement, ce que vous pouvez faire avec :

• Automatiser vos tâches répétitives : d’un simple glisser-déposer, vous connectez vos outils (ERP, CRM, mails, fichiers, API…) pour automatiser vos opérations (comme avec n8n, Make ou PowerAutomate)
• Créer des agents IA personnalisés : imaginez un assistant RH qui trie les candidatures, ou un agent SAV qui répond aux questions fréquentes et déclenche des actions.
• Orchestrer vos process complexes : combinez règles métiers, IA générative et connecteurs pour créer des scénarios puissants sans une ligne de code.

Les nouveaux horizons de l’IA industrielle

L’IA évolue rapidement et ouvre de nouveaux horizons pour l’industrie :

• IA générative et conception assistée
• Les outils d’IA générative permettent de créer des prototypes, de simuler des scénarios de production ou d’optimiser des plans industriels en quelques clics. Cela accélère la R&D et la mise sur le marché de nouveaux produits.
• Usine intelligente et autonome
• L’usine du futur sera connectée, intelligente et capable de s’auto-adapter en temps réel grâce à l’IA. Les systèmes de gestion intégrée (MES, ERP, IoT) dialoguent avec les algorithmes pour optimiser en continu la production, la maintenance et la logistique.
• IA et développement durable
• L’IA aide à réduire la consommation d’énergie, à optimiser l’utilisation des matières premières et à limiter les déchets. Elle est un allié de la transition écologique et de la compétitivité durable.
• L’IA, un enjeu de leadership pour les dirigeants

Les directeurs industriels qui s’emparent du sujet dès aujourd’hui bâtissent l’usine du futur : plus agile, plus performante, plus durable.

L’écosystème français est dynamique, les solutions sont matures, et les retours d’expérience se multiplient. Il est temps de passer à l’action et de faire de l’IA un levier de transformation pour votre entreprise.

Conseils pratiques pour passer à l’action

1. Évaluez votre maturité digitale : réalisez un diagnostic de vos processus et identifiez les leviers d’amélioration par l’IA.
2. Définissez une feuille de route claire : priorisez les projets à fort impact et fixez des objectifs mesurables.
3. Mobilisez vos équipes pour adopter une culture IA
4. Testez et ajustez : démarrez par des pilotes, mesurez les résultats, améliorez en continu.
5. Appuyez-vous sur l’écosystème : sollicitez des partenaires technologiques, des start-ups, des clusters industriels pour accélérer votre démarche.

La vision de l’IA selon Visiativ

Chez Visiativ, l’IA est conçue comme un moteur d’efficacité et d’innovation, aussi bien pour les collaborateurs que pour les clients industriels.

• Pour les collaborateurs : assistants diagnostics, support, delivery, commerce, marketing… L’IA accompagne chaque métier pour automatiser, fiabiliser et enrichir le quotidien.

• Pour les clients : intégration d’Isia, l’intelligence artificielle de Visiativ dans SOLIDWORKS & myCADtools, pour accélérer la transformation digitale des industriels. Au cœur de cette stratégie, le Visiativ Data Lake : un socle de données, d’expertise et de savoir-faire, garantissant la pertinence et la performance des solutions IA déployées.

• Notre partenaire, Fabera, déploie un modèle d’Intelligence Artificielle spécifique à votre entreprise permettant d’automatiser vos chiffrages avec la précision de votre meilleur expert.