L'AIOps est au service des réseaux pour accélérer l'industrie de demain

Les enjeux économiques poussent l'industrie à adopter des stratégies de digitalisation pour améliorer leur compétitivité et résilience. La digitalisation, IA en tête, devient un levier stratégique.

En 2024, le secteur manufacturier français a été confronté à une conjoncture difficile, marquée par des incertitudes économiques, une pression croissante sur les prix et des enjeux relatifs à l'emploi. Face à ces défis, les entreprises ont dû déployer des stratégies adaptées pour renforcer leur compétitivité et leur résilience. Dans ce cadre, la majorité a opté pour des démarches de digitalisation. Selon le baromètre 2024 de France Num, 98 % des entreprises françaises étaient engagées dans des initiatives de transformation numérique[1].

Aujourd’hui, l’un de leurs principaux défis réside dans leur capacité à répondre aux besoins croissants en bande passante, mais pas seulement. L'accès restreint aux applications et l'augmentation de la latence entravent l'efficacité des processus de fabrication. Les usines, souvent dotées d’infrastructures complexes, connectent un grand nombre de plateformes et d'appareils. L'intégration de matériel et de logiciels hérités, souvent fournis par différents intégrateurs, génère un écosystème difficile à gérer. L'ajout d'appareils IoT et d’autres technologies intelligentes a davantage complexifié les réseaux de fabrication, augmentant leur vulnérabilité face aux perturbations. Cette situation nécessite des solutions réseau robustes et agiles pour maintenir la performance opérationnelle des sites industriels.

L'efficacité ne se limite plus à un taux de production constant. Elle repose sur la capacité à s'adapter rapidement aux fluctuations du marché. Une agilité que les perturbations réseau peuvent sérieusement compromettre, générant des retards dans la communication M2M, le transfert de données et dans la prise de décision. Un temps de latence qui risque de fragiliser l’entreprise, tout comme les temps d’arrêt de l’outil industriel. Chaque minute d'inactivité affecte la rentabilité. En matière d’incident réseau, le constat est alarmant : il faut en moyenne 11,2 heures pour localiser et résoudre un problème après signalement, soit deux heures de plus qu’en 2020[2].

Les conséquences de telles interruptions peuvent être multiples, impactant non seulement les processus de production à court terme, mais aussi la dynamique opérationnelle globale des entreprises manufacturières. Dans un secteur en constante évolution, relever ces défis et les anticiper est désormais impératif pour maintenir une compétitivité durable.

L’IA : l’amorce d’une révolution

L'intelligence artificielle (IA) devient un élément clé de la maintenance prédictive, une approche qui repose sur l'analyse des données et la visibilité des équipements pour anticiper les pannes avant qu'elles n’affectent la production. En permettant de réduire jusqu’à 50 % les temps d'arrêt imprévus[3], cette méthode a un potentiel considérable, mérite d'être déployée à grande échelle.

L'intégration de l'IA avec la gestion intelligente des réseaux pourrait, à court terme, transformer radicalement l'industrie. En exploitant ces technologies, les fabricants peuvent améliorer significativement leur efficacité opérationnelle et minimiser les interruptions réseau, deux facteurs essentiels pour maintenir leur compétitivité.

L'année écoulée a vu une adoption rapide de l'IA, un phénomène qui, soutenu par des initiatives comme le Sommet pour l’Action sur l’IA en France, est destiné à se poursuivre. Cette dynamique aura des répercussions directes sur l'efficacité informatique de l'industrie et d'autres secteurs, notamment en renforçant l'optimisation des processus.

Un exemple marquant de cette évolution est l’émergence de l’AIOps. Ce concept qui, selon Gartner qui a été le premier à l’employer, combine Big Data et apprentissage automatique pour produire des analyses prédictives, permettant d’accélérer l’identification des causes profondes (root causes) des problèmes et de réduire le temps moyen de réparation (MTTR). En intégrant des outils de gestion intelligente des réseaux à l'AIOps, les entreprises disposent d'une solution puissante pour assurer la résilience et la stabilité de leurs réseaux.

Toutefois, la maintenance prédictive via l’IA n’est que la première étape. L’exploitation complète de l'AIOps permettrait d’obtenir des analyses opérationnelles en temps réel, facilitant ainsi la gestion proactive de la capacité du réseau et son optimisation continue. Soit la promesse d’une vision plus fine et une meilleure planification au service de plus de performance globale du système informatique industriel.

En 2024, le secteur industriel a fait face à une conjoncture complexe, où les enjeux liés à l'incertitude économique et à la pression sur les prix ont été exacerbés par des interruptions fréquentes. La digitalisation, avec l'IA au cœur de cette transformation, apparaît comme un levier stratégique incontournable pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la résilience des entreprises. L'intégration de technologies avancées telles que l'AIOps promet non seulement de répondre aux défis actuels mais aussi d’ouvrir la voie à une optimisation continue des réseaux industriels. Face à des exigences de plus en plus fortes en termes de réactivité et d'agilité, l'industrie doit impérativement s’adapter à ces évolutions pour maintenir sa compétitivité à long terme.

[1] https://www.francenum.gouv.fr/guides-et-conseils/strategie-numerique/comprendre-le-numerique/barometre-france-num-2024-resultats

[2] lndice MTTR communiqué par Opengear dans l’étude ‘Measuring the true cost of network outages’.

[3] https://www2.deloitte.com/fr/fr/pages/technology/articles/les-technologies-predictives-investissent-le-futur-of-work.html