Voici 5 tendances de l’IA dans l’industrie : vision par ordinateur et systèmes multi-agents

L’économie française devrait contribuer à hauteur de plus 41,6 milliards d’euros à l’intelligence artificielle (IA) d’ici 2030, avec 14 % de la contribution attendue des entreprises industrielles utilisant des technologies intelligentes. Le fort potentiel de l’IA est dû à la grande quantité de données générées à partir de diverses sources, telles que les capteurs, les caméras et les systèmes comptables. 35 % des entreprises industrielles russes utilisent déjà l’IA, et 25 % sont à différents stades de déploiement.

Le potentiel élevé de l’utilisation de l’IA dans l’industrie s’explique par l’énorme quantité de données générées — elles proviennent en flux continu des capteurs, des caméras, des machines-outils, des systèmes de comptabilité. Sur la base de ces données, différents systèmes intelligents peuvent fonctionner — de l’automatisation d’opérations individuelles à l’aide à la prise de décision et au contrôle de la qualité des produits.

Sur quoi les entreprises industrielles qui prévoient d’adopter l’IA devraient-elles se concentrer ? Définissons les principales tendances de l’utilisation de l’IA dans l’industrie jusqu’en 2030.

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1. Vision par ordinateur

L’approche de la sécurité dans l’industrie subit une transformation radicale grâce à la vision par ordinateur. Par exemple, des caméras équipées d’intelligence artificielle surveillent en direct les ateliers et les espaces ouverts, identifiant des indices d’alerte dans le flux de données : un employé sans casque, une entrée dans une zone prohibée, un mouvement risqué à proximité d’une machine. Ces dispositifs ne se limitent pas à consigner les infractions ; ils font partie intégrante de la structure de l’entreprise, répondant immédiatement aux dangers : arrêt du processus de production, fermeture d’une vanne, restriction d’accès, transmission d’un signal d’alerte.

D’après une recherche menée par le Massachusetts Institute of Technology, l’utilisation de la vision par ordinateur permettrait d’accroître la productivité de 10 à 30 fois par rapport aux humains, tout en diminuant le nombre de défauts de production de plus de 50 %.

Dans le secteur industriel, où la supervision d’un artisan qualifié était autrefois primordiale, l’accent est désormais mis de plus en plus sur la précision des caméras et l’intelligence des algorithmes. Ce n’est pas une mode passagère, mais un progrès technologique naturel. Dans le secteur industriel français, 18,7% des entreprises ayant recours à l’IA ont adopté la technologie de vision par ordinateur, qui se classe parmi les plus couramment utilisées dans ce domaine. Et elle produit réellement des résultats concrets.

^{Par exemple, un des obstacles rencontrés dans le domaine de la métallurgie est l’évaluation manuelle de la largeur des bandes métalliques. Pour s’assurer que tout fonctionne correctement, l’opérateur doit interrompre le mouvement du convoyeur, saisir un outil et effectuer une mesure physique de la largeur des deux côtés. Cela provoque des interruptions de 5 à 10 minutes, répétées plusieurs fois par équipe. Il arrive fréquemment que les dimensions ne soient pas complètement prises en compte, et que les erreurs de mesure ne soient pas détectables au premier regard.
Il y a une solution éprouvée : placer des caméras au-dessus du tapis et former un système d’analyse d’images pour mesurer automatiquement la largeur toutes les secondes. Par conséquent, aucun arrêt. Précision optimale, sans prise en compte de l’homme.
Voici un autre instance. Dans le domaine de la fabrication de laminés, le calcul de la production des barres d’armature se faisait en fonction du poids – une méthode apparemment pratique, cependant, à cause des fluctuations du poids des barres, il y avait fréquemment un excès de consommation d’acier. Ou, à l’inverse, il y avait moins de barres dans l’emballage que requis. L’approche adoptée était à la fois simple et exacte : une caméra positionnée au-dessus de la ligne et un réseau neuronal qui « dénombre » les barres d’armature une par une. L’exactitude dépasse les 98 %. La consommation d’acier est gérée. Le remboursement de l’investissement se fait en moins d’un an et les économies atteignent des centaines de millions d’euros.}

Les caméras offrent la possibilité d’estimer les dégâts infligés aux unités et la contamination des appareils due aux restes de matières premières. Par exemple, le système évalue de façon autonome la superficie et la profondeur des anomalies, et formule une estimation : le nombre de fusions restantes avant d’atteindre un état critique. Donc, l’usine n’emploie pas la « supposition » pour déterminer quand effectuer la maintenance de l’équipement, mais fonctionne sur la base de données. Ceci offre une économie de temps et d’argent, tout en réduisant fortement le risque d’accidents.

^{For example, Tesla uses computer vision extensively in its factories to automate key steps like welding and painting. This enables efficient, high-volume production of vehicles with consistently high build quality. One analysis found that Tesla‘s gross margins were 25% higher than the industry average, enabled largely by streamlined, automated production.}

Terry Tolentino, « Top 5 Use Cases of Computer Vision in Manufacturing in 2025 »

2. L’analyse prédictive

Dans le secteur industriel, les arrêts coûtent cher : l’interruption inattendue d’une machine peut affecter tout le processus. L’intelligence artificielle transforme la manière de gérer la maintenance. Le dispositif évalue continuellement les informations fournies par les capteurs qui évaluent les vibrations, la température, la pression et les charges. Il se base sur des schémas de comportement pour anticiper le lieu et le moment où une panne est susceptible de se produire. On peut anticiper les réparations, commander des pièces à l’avance et réduire les interruptions inattendues.

D’ici 2030, 75 % des entreprises industrielles devraient utiliser l’analyse prédictive, selon les prévisions. Il s’agit d’un objectif clé de la direction stratégique dans le domaine de la transformation numérique de l’industrie manufacturière. Comme le montre la pratique, l’utilisation de systèmes d’analyse prédictive dans l’industrie permet de réduire le temps d’arrêt des équipements de 25 % et le nombre de pannes d’équipements de 35 %.

^{Une étude de PwC révèle que la maintenance prédictive peut permettre d’économiser de 10 à 40 % sur les réparations planifiées et d’améliorer l’utilisation des actifs de 20 à 50 %. De grandes entreprises pétrolières et gazières comme Shell, ExxonMobil et Chevron utilisent la vision par ordinateur pour la surveillance des équipements et la maintenance prédictive, réduisant ainsi les temps d’arrêt imminents.}

3. Optimisation de la planification de la production

On recourt de plus en plus à l’intelligence artificielle pour élaborer et ajuster les plannings de production. Elle considère simultanément plusieurs facteurs : la disponibilité des matériels, la charge de travail des équipes, la disponibilité des pièces, ainsi que les restrictions météorologiques et logistiques. En se fondant sur les données passées et le contexte actuel, l’outil suggère un plan de production performant. Par exemple, un système qui permet de planifier la production jusqu’au niveau de la machine et de l’employé spécifique peut diminuer le coût de production de 40% et réduire la durée du cycle de production de 45%.

Considérons une étude de cas : l’implémentation d’un service d’optimisation de la logistique des grues. Le service, basé sur l’IA, est spécialement conçu pour l’opérateur d’une grue pont roulant qui effectue le travail principal dans un atelier de production de ferroalliages. L’opérateur de la grue voit sur son écran, en temps réel, les opérations à effectuer pendant le quart de travail. La séquence et le type d’opérations peuvent changer en fonction de la situation dans l’atelier, à laquelle le service d’optimisation réagit. La fonction objectif du modèle d’IA est l’exécution du plan de fusion et la réduction du temps d’arrêt de la poche après la coulée du métal du four. Ainsi, l’opérateur de la grue voit la séquence d’étapes nécessaires pour le futur proche, ce qui permet de réduire les temps d’arrêt de la grue et des équipements causés par une logistique des grues non optimale dans l’atelier.

Un autre exemple est le service d’optimisation de la logistique ferroviaire sur une mine de charbon à ciel ouvert. Il fournit aux dispatchers ferroviaires et miniers un horaire optimal de circulation des locomotives et un planning de travail des excavatrices par équipe. L’objectif du service est de réaliser le plan d’extraction et d’expédition du charbon et d’évacuer les stériles avec le moins de dépenses possible en carburant pour les locomotives et en électricité pour les excavatrices. Le service d’optimisation effectue le calcul quelques minutes avant le début de l’équipe et fournit un plan journalier et quotidien de circulation des locomotives et un planning pour les excavatrices. En cas de changements ou d’écarts par rapport au plan, le service d’optimisation recalcule l’horaire en deux minutes. Les résultats du calcul de l’optimisateur sont utilisés par les conducteurs de locomotives et d’excavatrices, le dispatcher ferroviaire, le chef de gare, ainsi que le chef d’équipe et le dispatcher de fret. Cela les aide à prendre des décisions en temps voulu en cas d’écarts par rapport au plan ou de situations d’urgence.

4. Personnalisation de l’IA

L’intégration de l’IA dans l’industrie n’est pas simplement l’adaptation de solutions universelles, mais un processus complexe qui nécessite la prise en compte des spécificités de l’industrie et de l’entreprise. Chaque entreprise est un monde à part, avec de nombreuses tâches non standard, des données confidentielles et des règles strictes. Comment faire en sorte que l’IA, qui est entraînée sur des informations accessibles au public, comprenne les subtilités d’une entreprise spécifique ?

Pour cette tâche, des outils de personnalisation supplémentaires sont développés, par exemple, RAG (Retrieval Augmented Generation). Avec son aide, le modèle est ré-entraîné sur les données internes de l’entreprise. Cela permet d’ajouter des informations spécifiques au contexte du modèle et, par conséquent, de fournir une réponse plus pertinente (tout en laissant toutes les informations supplémentaires dans le circuit de l’entreprise).

Ce type d’IA « augmentée » devient une aide universelle, capable de résoudre de nombreuses tâches. Il peut, par exemple, établir un graphique de l’évolution des indicateurs de production sur la période souhaitée, en affichant les détails – des données annuelles aux données quotidiennes. Disons que vous voulez connaître la production moyenne sur 10 ans, en ne tenant compte que des années où il y a eu des réparations ou des fluctuations des prix des matières premières. C’est une tâche pour l’IA. De plus, il est possible de créer plusieurs interfaces, chacune fonctionnant avec ses propres données : une pour les mécaniciens, une pour les ingénieurs énergéticiens, une pour les économistes, etc.

De plus, l’IA est de plus en plus utilisée pour simplifier l’accès à la documentation réglementaire. Cette tendance est particulièrement visible dans les grandes entreprises, où les volumes de documentation augmentent et où le besoin d’un accès rapide aux données à jour devient critique. Les systèmes avec RAG extraient des informations clés de milliers de pages de réglementations, fournissant des résumés concis avec des liens précis. Il est ainsi possible de trouver rapidement les informations nécessaires, qui peuvent se trouver dans différentes sections d’un document et même dans différents documents. Ceci est important pour prendre la bonne décision – cela détermine si l’entreprise pourra prévenir une situation d’urgence ou remarquer à temps que l’équipement ne fonctionne pas correctement. L’intérêt pour de telles technologies de la part des entreprises industrielles augmente. Et c’est une tendance claire qui va prendre de l’ampleur.

5. Systèmes à agents : transition vers l’autonomie

L’IA est devenue la base de la création de systèmes à agents – des assistants numériques capables de prendre des décisions de manière autonome et d’interagir avec d’autres programmes. Selon une étude d’Accenture, l’intérêt pour les agents d’IA a été multiplié par 41 après l’apparition des grands modèles linguistiques. De tels agents sont généralement spécialisés : par exemple, l’un est responsable de l’audit de la sécurité au travail, l’autre de l’interaction avec le système ERP.

Dans les entreprises Shell et Equinor, les agents d’IA agissent en tant qu’assistants pour les foreurs – ils ne remplacent pas l’humain, mais permettent de collecter et de systématiser rapidement les informations nécessaires, d’accélérer le temps et la qualité des décisions prises. Dans la société énergétique AES, les agents d’IA sont utilisés pour l’audit de la sécurité au travail – cela a permis de réduire de 2 fois les coûts d’audit, de doubler sa vitesse et d’augmenter sa précision de 20 %.

Grâce à l’évolution des protocoles, les agents pourront bientôt se connecter à diverses bases de données et ressources sans avoir besoin de réapprentissage, et échanger des informations entre eux – cela ouvrira de nouveaux horizons pour l’automatisation industrielle. Par exemple, actuellement, un système d’analyse prédictive prévient des pannes d’équipement, et les humains planifient les travaux de réparation, vérifient la disponibilité des ressources (personnel, équipement), effectuent, si nécessaire, des procédures d’achat, en utilisant les systèmes ERP et CRM. Les agents d’IA peuvent interagir entre eux, en exécutant entièrement ce processus : après avoir détecté une anomalie de fonctionnement et prédit la date de la panne, ils généreront automatiquement un bon de commande pour la réparation, vérifieront la disponibilité des ressources et, si nécessaire, feront une demande pour les ressources manquantes. L’humain remplira les fonctions de validation et de contrôle – toute la routine sera transférée aux agents.

Comment se construisent les relations entre l’homme et l’IA

Progressivement, l’IA commence à se transformer en un assistant universel pour tous les niveaux de gestion, des opérateurs analysant les données actuelles aux hauts dirigeants évaluant des projets d’investissement. Grâce à l’IA, les premiers reçoivent instantanément un outil de visualisation et d’analyse des données actuelles, les seconds – des informations synthétiques sous forme de rapports et de graphiques, ainsi que des prévisions.

Par exemple, lors des réunions des commissions d’investissement, des questions supplémentaires surviennent souvent concernant une proposition particulière. L’IA est capable de fournir les informations nécessaires en 1 à 2 minutes, éliminant ainsi la nécessité de collecter des données pendant longtemps. Les débutants qui ont besoin de comprendre rapidement un projet, l’IA les débarrasse de la nécessité de fouiller dans une énorme quantité de fichiers ou d’extraire des données pour faire un graphique ou un rapport.

Bien sûr, ce processus comporte également son lot de défis et de risques. Le processus de gestion des données n’est pas mis en place dans toutes les entreprises, toutes les données ne sont pas structurées, il n’y a pas de certitude quant à leur qualité et leur exhaustivité. L’IA fait encore souvent des erreurs et « hallucine », ce qui, sur fond d’attentes exagérées, peut conduire à des déceptions et même à un refus de mise en œuvre. Pour les entreprises industrielles, la base législative est également importante, et elle doit encore être étudiée.

Chaque année, l’IA se rapproche de l’utilisateur final – des plateformes automatisées et des outils conviviaux apparaissent, ne nécessitant pas une formation technique approfondie. Mais ce n’est pas une raison pour se détendre. Le fait est que l’IA ne fonctionne pas comme les systèmes informatiques habituels. Elle se développe au cours de son utilisation – et apprend par la pratique. Les employés apprennent également – à comprendre comment l’IA fonctionne et à l’utiliser dans leur travail. Ainsi, une boucle d’apprentissage se crée : l’homme aide l’IA à devenir plus précise, et l’IA aide l’homme à travailler plus efficacement. Ce processus d’apprentissage mutuel devient particulièrement important sur fond d’accessibilité croissante des technologies.

Références

1. https://gcii.hse.ru/
2. Top 5 Use Cases of Computer Vision in Manufacturing in 2025, March 17, 2024
   by Terry Tolentino
3. Эффективные отечественные практики применения технологий искусственного интеллекта в промышленности, Василий Шпак, Владимир Дождев