Qualité des données : la voie vers l'industrie 5.0

L'industrie 5.0 vise à combiner les forces humaines et technologiques, en tirant parti de l'intelligence artificielle pour renforcer les capacités des opérateurs.

Le concept d'industrie 4.0 est apparu au milieu des années 2010, lorsque Klaus Schwab a formulé ce terme à Davos. Aussi appelée quatrième révolution industrielle, elle se distingue par un ancrage dans la transformation numérique et l’utilisation de dispositifs connectés, mais aussi par l’analyse des données et l’emploi de solutions d’automatisation. De nombreuses industries s’efforcent d’en tirer pleinement parti, mais il est temps de préparer les données à la prochaine étape : l’industrie 5.0.

Cette dernière constitue la suite logique de tous les enseignements emmagasinés jusqu’ici. Elle se caractérise par une convergence renforcée entre les mondes physique et numérique. L’industrie 5.0 vise à combiner les forces humaines et technologiques, en tirant parti de l’IA pour renforcer les capacités des opérateurs. Grâce à l’intelligence artificielle et au cloud computing, qui seront parfaitement harmonisés, les opérateurs auront toutes les cartes en main pour produire les meilleurs résultats possibles, ensuite répétables dans tous les processus de la chaîne d’approvisionnement. Par conséquent, les entreprises pourront se reposer sur l’IA industrielle pour prendre des décisions en connaissance de cause et, contrairement aux idées reçues, celle-ci ne souffrira d’aucune contestation. Il est néanmoins bon de rappeler aux entreprises que tout cela ne sera rendu possible que si la donnée qu’elles exploitent est de bonne qualité.

L’innovation repose sur la donnée

En exploitant l’IA pour intégrer les points de données depuis les actifs physiques, les entreprises accèdent à de nouvelles perspectives. Elles peuvent collecter des informations en temps réel depuis leurs équipements, atteindre l’excellence opérationnelle et renforcer leur avantage concurrentiel.

Mais l’industrie 5.0 va plus loin : elle croise les critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) avec l’intelligence artificielle. Cette combinaison favorise le développement durable, réduit les déchets, améliore la rentabilité et optimise la gestion du temps et des ressources. Les processus de fabrication deviennent plus intelligents et plus efficaces.

Les entreprises riches en actifs pourront améliorer leurs prises de décision : l’analyse décisionnelle avancée ouvrira la voie vers une optimisation de l’allocation du capital, une meilleure gestion des risques et une prise de décisions commerciales fondée sur des données et donc plus précise. Et pour cause, dans un environnement de plus en plus focalisé sur la data, l'IA industrielle est à même d’aider les entreprises à prioriser leurs investissements à fort impact, à s'adapter à l'évolution des conditions réglementaires et du marché, mais aussi à s'aligner sur les objectifs de durabilité. Elles pourront donc aisément se démarquer de la concurrence.

Le potentiel de l’IA à l’heure de la servitisation

Les entreprises évoluent aujourd’hui dans un monde de servitisation : elles louent de plus en plus d'équipements industriels au lieu de les acheter. Pour répondre à cette nouvelle habitude, les fabricants se doivent de concevoir et construire des machines de meilleure qualité, dotées de technologies intelligentes intégrées. Dans ce contexte, l’IA peut faire la différence, en détectant les anomalies et les problèmes de maintenance de ces équipements, avant de déterminer les mesures à prendre.

Pour corriger les problèmes d’une machine, par exemple, elle peut inspecter les workflows pour repérer les redondances dans le réseau puis appeler un ingénieur de maintenance sur le terrain. Simultanément, elle peut réorganiser le planning d’autres ingénieurs pour rattraper d’éventuelles pertes de temps. On rationalise ainsi les opérations et on réduit les temps d’arrêt au maximum, jusqu’à ce que la machine soit de nouveau en état de marche.

L’intelligence artificielle peut donc modifier l'ensemble de la proposition de valeur de la production dans l'économie circulaire. Elle identifie les pièces et les composants devant être entretenus avant même qu'ils ne montrent des signes d'usure.

S’appuyer sur les jumeaux numériques

Autrefois cloisonnés, les mondes physique et numérique sont désormais interconnectés grâce aux digital twins. Ces jumeaux numériques traitent les données en temps réel et suppriment les barrières entre virtuel et réel. L’optimisation se fait en quelques millisecondes.

Le processus est cyclique : la simulation alimente les pratiques commerciales, qui ajustent à leur tour les paramètres de simulation. On identifie les axes d’amélioration, on teste, on valide, et on atteint les résultats visés. Que l’on déploie une IA à l’échelle de l’entreprise ou sur des cas spécifiques, le délai de rentabilisation reste un critère essentiel.

Adopter l’intelligence artificielle de manière stratégique

À l’aube de l’industrie 5.0, l’innovation permet d’anticiper les exigences du marché et d’y répondre efficacement. À ce titre, les jumeaux numériques apparaissent comme une aide précieuse pour stimuler l'efficacité opérationnelle et gagner en productivité d'une manière inédite. L’IA industrielle offre une vision globale des ressources, permettant une prise de décision fine et fondée sur les données.

Pour réussir cette transition, l’accompagnement d’experts est indispensable — qu’il s’agisse de la réglementation sur la collecte et le stockage des données ou des niveaux d’adoption technologique. Et pour cause, investir dans l’IA n’est pas sans conséquences ; il faut donc être stratégique et savoir cibler les domaines spécifiques qui pourront bénéficier au mieux de cette technologie. À cet égard, les outils génériques d’IA prêts à l’emploi se révèleront tout bonnement inefficaces puisqu’ils sont formés sur des données non pertinentes.

Pour se préparer à l’industrie 5.0, les entreprises doivent exploiter pleinement leurs données et déployer l’IA pour générer des informations actionnables. Cela leur permettra d’apporter plus de valeur à leurs clients, d’améliorer les conditions de travail de leurs collaborateurs et de renforcer leur position sur le marché. À l’inverse, une entreprise qui ne maîtrise pas ses données risque de passer à côté des opportunités de cette nouvelle révolution industrielle.