Une dette technologique loin de disparaître : 93% des industriels souffrent encore de silos de données !

La dette technologique persiste et freine l'innovation industrielle en cloisonnant les systèmes. Sans continuité numérique fiable, l'IA ne peut pleinement délivrer sa valeur.

Avec l’essor de l’IA, de nombreux industriels découvrent une réalité inconfortable : leur capacité à innover est bridée par des décennies de complexité informatique. Ce ne sont pas les ambitions qui manquent, mais ce sont les fondations qui font défaut. Données dispersées, systèmes cloisonnés, modèles produits désynchronisés… Avant même de vouloir automatiser, un impératif s’impose : rétablir une continuité numérique fiable. Mais comment y parvenir ?

Selon l’étude Frost & Sullivan autour du modèle Connected Product Lifecycle, 93 % des industriels déclarent encore souffrir de silos de données. Ce chiffre éclaire un paradoxe : alors que les industriels veulent accélérer sur l’IA, leurs environnements technologiques peinent à faire circuler l’information. Les données existent, mais elles restent fragmentées, difficiles à exploiter et, parfois, peu fiables.

Cette situation crée logiquement de profondes frustrations. Pour y remédier, l’expérience montre que les approches les plus efficaces reposent sur une démarche progressive. Avant de multiplier des POC (Proof of Concept) ou d’empiler de nouvelles briques IA, les dirigeants doivent se concentrer sur l’essentiel : produire une donnée fiable, contextualisée et actualisée. Autrement dit, ils doivent construire une continuité numérique qui fait encore trop souvent défaut.

De quelle dette parle-t-on ?

La dette technologique industrielle s’explique par plusieurs dynamiques précises :

® L’évolution rapide des équipements et des produits : Les machines embarquent désormais de l’électronique, des logiciels, des automatismes et des services numériques. Cette complexité s’accompagne d’une explosion des données qui, souvent, se déversent dans des environnements hétérogènes, sans véritable cohérence d’ensemble ;

® Des organisations encore trop cloisonnées : Bien que les collaborations entre le bureau d’études, la production ou la logistique se multiplient, elles restent imparfaitement structurées. Cela se traduit concrètement sur le terrain par des écarts entre les nomenclatures techniques définies par l’ingénierie et la réalité du travail en production. Les ateliers utilisent souvent leurs propres systèmes, bloquant la remontée d’informations et empêchant l’alignement immédiat des équipes lors d’une modification ;

® La personnalisation excessive du système informatique : Il s’agit ici d’une dette d’architecture IT. Beaucoup d’industriels ont construit leur système d’information au fil des projets par empilement à travers des outils métiers locaux, des référentiels parallèles, des customisations d’ERP… Si ces choix répondent à un besoin opérationnel à court terme, ils figent l’architecture à long terme, la rendant difficile à faire évoluer et peu propice au déploiement de chantiers d’optimisation ou d’IA.

Sortir de la dette technologique : une approche en trois étapes 

Sortir de la dette technologique ne signifie pas tout remplacer ni lancer un programme de transformation massif. Dans l’industrie, ces approches s’avèrent souvent irréalistes. Les systèmes existants portent des processus critiques, des historiques de données et des règles métiers qui font tourner l’usine au quotidien. L’enjeu n’est donc pas de faire table rase, mais de reprendre progressivement le contrôle sur trois piliers que sont les données, les processus et l’humain.

La première étape consiste à identifier les points de dette réellement pénalisants pour la performance car toutes les dettes ne se valent pas. Par exemple, une nomenclature produit mal alignée entre l’ingénierie, la production et les achats génère des erreurs en cascade, des retards et des surcoûts. Ce sont ces zones critiques qu’il faut traiter en priorité.

La deuxième étape porte sur la gouvernance de l’information. Beaucoup d’industriels disposent de volumes importants de données, mais peu sont fiables, contextualisées et exploitables. Clarifier les "sources de vérité" devient alors crucial : qui est propriétaire de la donnée produit ? Qui valide une modification ? Comment les changements sont-ils propagés aux autres métiers ? Sans ce cadre, l’entreprise s’enferme dans un cercle vicieux de ressaisies, d’écarts entre les systèmes et de décisions fondées sur des informations incomplètes.

La troisième étape relève davantage de l’organisation que de la technologie. Il s’agit de reconnecter les équipes (ingénierie, méthodes, atelier, achats, qualité, maintenance, logistique…) autour d’une même chaîne d’information. Cette continuité numérique repose précisément sur la capacité à faire circuler une information fiable, à jour et accessible à chaque étape du cycle de vie produit. Ainsi, les retours terrain peuvent nourrir les évolutions du produit, tandis que les contraintes réglementaires ou opérationnelles s’intègrent de manière fluide dans les workflows. 

L’illusion du "raccourci" par l’Intelligence Artificielle

Si certains industriels envisagent de s’appuyer sur l’IA pour compenser ou masquer cette dette, le calcul est risqué. Certes, l’IA peut aider à détecter des incohérences ou à automatiser des recherches documentaires. Mais appliqués à des données fragmentées ou biaisées, les algorithmes ne peuvent pas raisonner juste : ils tendent au contraire à reproduire, voire amplifier, les dysfonctionnements.

En somme, sans continuité numérique, les industriels continueront à multiplier les initiatives technologiques sans jamais en capter la valeur réelle. L’enjeu n’est pas d’injecter de l’intelligence sur des systèmes existants silotés, mais d’abord de rendre ces systèmes capables de produire et de partager une donnée de confiance.