Remettre la donnée dans son contexte, un enjeu clé pour fiabiliser rapidement l'IA industrielle

À l'heure où l'intelligence artificielle s'impose dans les usines, les limites des données hors contexte se révèlent.

•es entreprises n’ont pas besoin de plus de données, elles ont besoin d’exploiter tout le potentiel de celles qu’elles ont déjà.

Au cours de ces dix dernières années, les entreprises industrielles se sont appliquées à collecter toujours plus de données, comme si cela constituait un véritable gage de modernité. L'idée dominante était simple : plus de données conduisent à de meilleures décisions.

L'ampleur du phénomène est impressionnante : d'ici 2030, près de 40 milliards d'objets connectés (IoT) devraient être en service, tandis que le marché mondial de l'IoT industriel devrait dépasser les 1 600 milliards de dollars.

Dans les secteurs de l'énergie, des mines, des services publics et de l'industrie manufacturière, les organisations ont massivement investi dans la connectivité, le cloud, les plateformes de données (data lakes) et des programmes de transformation numérique destinés à centraliser les informations opérationnelles à grande échelle.

En centralisant leurs informations, beaucoup d’entreprises ont misé sur la quantité plutôt que sur la qualité. Or, ces données ont souvent été agrégées sans leur contexte, ce qui limite l’analyse et fragilise la prise de décision.

Dans l’industrie, ce contexte est primordial : horodatage, unité de mesure, lien avec l’équipement, hiérarchie des actifs, relations d’ingénierie, traçabilité du procédé, historique de maintenance, etc. C’est tout cela qui rend la donnée compréhensible et exploitable pour les opérations.

À elle seule, une valeur de pression ne suffit pas : sans savoir à quel équipement elle se rattache et dans quelles conditions opérationnelles elle a été mesurée, elle perd une grande partie de sa valeur. C’est ainsi que certains projets de centralisation ont généré de gros volumes de données industrielles, parfois comparés à des "marécages de données", difficiles à interpréter et à convertir en décisions rapides.

La course à l’adoption de l’IA générative et des analyses avancées met en évidence ce problème au sein des organisations : pour une IA industrielle fiable, le vrai enjeu n’est pas d’avoir plus de données, mais d’avoir des données de qualité et contextualisées. Sans contexte, l’IA ne peut tout simplement pas produire de résultats fiables.

Le contexte, fondement de l'intelligence industrielle

Préserver le fil rouge numérique qui relie les actifs, les procédés, les personnes et les décisions est le principal défi de l’IA industrielle.

Relever ce défi implique une transition vers ce que les leaders technologiques appellent "l'intelligence industrielle" : la convergence des données, de l'expertise humaine et de l'intelligence artificielle au sein d'un cadre unifié de prise de décision opérationnelle, permettant de passer plus rapidement de l'analyse à l'action, non pas pour remplacer l'expertise humaine, mais pour la renforcer.

Dans les environnements industriels, par définition extrêmement complexes, le savoir opérationnel tacite des opérateurs, le jugement des ingénieurs et la compréhension des procédés réels demeurent des atouts irremplaçables. Aucun modèle d'IA isolé ne peut égaler le niveau de connaissance que les opérateurs expérimentés ont accumulé en plusieurs décennies. La raréfaction des profils industriels expérimentés liée aux nombreux départs à la retraite à venir est donc un vrai sujet. Cela pousse certaines entreprises à tenter d’accélérer la productivité d’une nouvelle génération d’employés évoluant dans des environnements techniques hautement sophistiqués.

Le défi est donc double : préserver le savoir opérationnel de l'entreprise tout en permettant une prise de décision pertinente plus rapidement dans un écosystème industriel toujours plus complexe et instable.

Le jumeau numérique, espace de contextualisation de la donnée

Face à ce défi, le jumeau numérique évolue : d’une représentation surtout visuelle et statique, il devient un système dynamique intelligent capable de réunir, dans un même environnement contextualisé, les données d’ingénierie, les données opérationnelles et les données d’entreprise, compréhensible et exploitable par les équipes comme par l’IA.

Il regroupe notamment les données temps réel, les données de procédé, les modèles d’ingénierie, les relations entre actifs, les historiques de maintenance et les processus, pour offrir une vision des opérations en temps réel. Surtout, il préserve les liens entre systèmes et sites, afin de maintenir le contexte lorsque l’information circule dans l’organisation, de l’atelier aux niveaux décisionnels.

Dans un paysage industriel souvent fragmenté (noms d’équipements différents selon les sites, modèles de données hétérogènes) les graphes de connaissance intégrés aux jumeaux numériques avancés entrent en jeu pour permettre de réconcilier les informations liées à un même actif et de construire une base commune, essentielle pour l’IA.

Cette approche s’applique à l’échelle de l’usine comme de l’entreprise : elle fournit aux systèmes d’IA un référentiel cohérent, issu des données opérationnelles, tout en rendant explicites les liens entre équipements, procédés et événements.

Des données contextualisées au service de la performance

Cette évolution se traduit déjà concrètement dans l'industrie. Saverglass, leader mondial de la fabrication et de la personnalisation de bouteilles en verre premium, a engagé la transformation numérique de ses sites de production en déployant une "Usine numérique" destinée à centraliser et contextualiser ses données industrielles et énergétiques.

Cette approche, qui combine supervision en temps réel et analytiques de performance, transforme des données dispersées en informations utiles pour accélérer la prise de décision. Dès la première année, le projet a atteint un retour sur investissement en moins de douze mois et permis des réductions de consommation énergétique pouvant atteindre 30 % sur certains ateliers, illustrant la valeur d'une intelligence industrielle fondée sur des données fiables et contextualisées.

Maintenance prédictive : fiabiliser les actifs grâce aux jumeaux numériques et à l’IA

L’amélioration de la fiabilité, de la performance et de la sécurité des actifs est aussi une priorité majeure pour les industriels. Grâce à la transformation numérique, la maintenance évolue d’une approche réactive vers une stratégie prédictive, avec une mise à l’échelle rendue possible par un socle de données contextualisées.

Air Liquide, leader mondial des gaz destinés à l’industrie et à la santé, utilise depuis plusieurs années l’IA pour anticiper les pannes et réduire les coûts de maintenance.

Dans le cadre de son programme "Smart Innovative Operations", l’entreprise a déployé un logiciel d’analyse prédictive sur trois centres d’opérations pour surveiller à distance, via des jumeaux numériques, des équipements critiques (compresseurs, moteurs, turbines…). Le système a par exemple détecté une anomalie sur une turbine trois mois avant les équipes, évitant plus de 400 k€ de pertes liées à un arrêt et à une intervention d’urgence. Dans un autre cas, l’alerte est survenue sept mois avant la panne, permettant aux équipes d’agir plus tôt, d’éviter des arrêts coûteux et d’optimiser le cycle de vie des actifs.

Alors que les industriels sont confrontés à des perturbations répétées liées aux tensions géopolitiques, à l'instabilité des chaînes d'approvisionnement et à la volatilité des marchés de l'énergie, la capacité à réagir rapidement et à disposer d'une visibilité quasi instantanée sur l'ensemble de l'écosystème de l'entreprise devient déterminante.

C'est précisément dans ce domaine que les jumeaux numériques de nouvelle génération jouent le rôle de véritables infrastructures de résilience. En préservant le fil rouge numérique entre les actifs, les procédés et les décideurs, ces systèmes d'intelligence industrielle aident les entreprises à mieux anticiper les perturbations, modéliser plus précisément les impacts opérationnels et coordonner les réponses de manière plus efficace. Leur capacité à offrir un contexte opérationnel partagé devient clé pour aligner décisions et actions entre fonctions, sites et processus. C’est une nouvelle étape de transformation numérique pour le secteur industriel.

La première phase reposait essentiellement sur la connectivité et l’agrégation de données. La nouvelle ère est celle d’une IA industrielle de confiance, fondée sur l’intelligence opérationnelle contextualisée. C’est désormais ce socle qui va faire la différence pour l’industrie : transformer la donnée en actions, et déployer des gains durables de productivité, d’efficacité énergétique et de fiabilité à l’échelle de l’entreprise.