L’intelligence artificielle est généralement présentée comme un outil permettant de prévoir, d’automatiser et de prendre des décisions plus rapidement. Toutefois, dans les industries manufacturières, le succès de l’IA industrielle dépend moins de la puissance des algorithmes que de la qualité des données mises à leur disposition. Une conversation avec un spécialiste du secteur manufacturier montre que de nombreuses entreprises ne disposent toujours pas de l’infrastructure de données nécessaire pour utiliser efficacement l’intelligence artificielle, ce qui explique pourquoi tant de cas d’usage de l’IA en fabrication ne dépassent jamais le stade pilote.
Le manque de données au début du processus de fabrication
Une grande partie des investissements technologiques dans l’industrie est consacrée à la fin du processus de fabrication, notamment aux machines, aux équipements d’usine, aux chaînes de production et aux systèmes de manutention. Pourtant, le début des opérations — là où les produits sont conçus, les matières premières sélectionnées et les fournisseurs et formulations déterminés — repose encore largement sur des méthodes traditionnelles.
Dans de nombreuses entreprises, les renseignements sur les matières premières, les formulations, les spécifications techniques, la réglementation, les fournisseurs et les marchés sont dispersés dans plusieurs fichiers et systèmes. Ces données peuvent être incomplètes, incohérentes ou difficiles d’accès. Dans ce contexte, il devient même difficile de répondre à une question simple : « Dans quels produits utilise-t-on une matière donnée? »
Par exemple, si un ingrédient comme la muscade ou le miel, ou encore un colorant alimentaire, devient rare ou interdit, l’entreprise doit pouvoir repérer rapidement les produits touchés, trouver des substituts conformes à la réglementation et identifier les fournisseurs appropriés. Dans de nombreuses organisations, ce processus dépend encore de recherches manuelles, d’échanges entre plusieurs équipes et de l’examen d’un grand nombre de documents.
Pourquoi l’IA industrielle pose-t-elle problème sans données précises?
L’intelligence artificielle peut détecter des tendances, formuler des recommandations et automatiser une partie de la prise de décision. Elle ne peut toutefois pas produire des réponses fiables à partir de données désorganisées ou non valides. Si les renseignements sur les matières et les produits sont incomplets, les résultats générés par l’IA risquent eux aussi d’être incomplets ou erronés.
Avant de déployer des modèles avancés, les entreprises doivent donc créer un ensemble de données de base structuré. Celui-ci doit permettre de déterminer :
- les matières et les composants qui entrent dans la fabrication de chaque produit;
- le fournisseur auprès duquel chaque matière est achetée;
- les pays où son utilisation est autorisée;
- les substituts disponibles;
- les produits touchés par la modification d’une matière.
Une fois cette infrastructure en place, l’intelligence artificielle peut servir à des applications plus concrètes, comme recommander des matières de remplacement, prévoir les risques de pénurie, vérifier la conformité réglementaire et réduire le temps nécessaire au développement de nouveaux produits.
La différence entre l’analyse du marché et la connaissance du produit
L’utilisation de l’intelligence artificielle pour analyser le comportement des consommateurs est relativement plus simple. Une entreprise peut recueillir les commentaires de sa clientèle, ses données de vente ou les changements dans les préférences du marché, puis utiliser l’IA pour repérer les tendances.
Il est toutefois plus difficile d’analyser la composition interne d’un produit. Pour qu’un système puisse recommander le remplacement d’une matière par une autre, il doit connaître précisément les ingrédients, les formulations, les contraintes réglementaires, les coûts et les conditions d’approvisionnement. Cette connaissance ne peut être acquise qu’en créant des données industrielles fiables ou en s’y connectant.
Il existe donc une différence importante entre « l’IA pour analyser les opinions des consommateurs » et « l’IA pour soutenir les décisions opérationnelles ». La seconde application peut générer davantage de valeur économique, mais elle exige une infrastructure de données beaucoup plus solide.
La valeur économique des données structurées pour l’IA industrielle
La mauvaise qualité des données n’est pas seulement un problème technique. Les retards dans la recherche d’une matière de remplacement, les erreurs d’achat, les arrêts de production ou la mise en marché tardive d’un produit ont une incidence directe sur les bénéfices de l’entreprise. Cet enjeu est particulièrement important dans des secteurs comme l’alimentation et les boissons, où les marges bénéficiaires sont généralement faibles.
Les entreprises dissimulent parfois ce problème en embauchant davantage de personnel. Plus de personnes sont affectées à la recherche d’information, à la coordination des équipes et à la gestion des changements, mais la cause fondamentale demeure : les données ne sont ni intégrées ni facilement utilisables.
La technologie devient réellement utile lorsqu’elle raccourcit les processus à plusieurs étapes, accélère la prise de décision et réduit le risque d’erreur. Dans ces conditions, l’intelligence artificielle peut devenir un outil d’amélioration de la rentabilité, plutôt qu’une simple technologie attrayante ou à la mode.
Conclusion : les données d’abord pour l’IA en fabrication
La principale leçon pour les entreprises manufacturières et les jeunes pousses actives dans ce domaine est que l’adoption de l’intelligence artificielle ne commence pas par la création d’un modèle. Elle commence plutôt par la compréhension, la collecte et la structuration des données.
L’IA industrielle ne peut accélérer le développement de produits, améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement et réduire les coûts que si elle repose sur des données précises, propres et fiables. Autrement, même les algorithmes les plus avancés ne peuvent pas résoudre les véritables problèmes des opérations manufacturières.
L’avenir de l’intelligence artificielle dans l’industrie appartient aux entreprises qui accordent d’abord la priorité à leur infrastructure de données, puis utilisent l’IA pour résoudre un problème réel, important et économiquement pertinent.
