95 % des projets pilotes IA n'arrivent jamais en production, selon une étude du MIT citée en séance. Pourquoi — et surtout, comment faire partie des 5 % ? Dans cette conférence filmée au Tech for Industry Show, Carl Fantenau (Nine Altitude, intégrateur spécialiste ERP et PLM dans l'industrie, partenaire Microsoft et PTC) et Jean-Jacques Galan (PTC) livrent une méthode pragmatique, centrée sur la donnée produit.
Au programme : les quatre raisons d'échec des pilotes IA (IA générique nourrie de données web, flux de travail standard ignorants des processus internes, données pauvres ou erronées, non-industrialisation) ; la structuration de la donnée en quatre étapes — donnée brute, sémantique (statut, version, historique), ontologie (relier CAO, exigences, fiches qualité, tests via les graphes de connaissance) et gouvernance (qui accède à quoi) ; le « fil rouge numérique » à travers ALM, CAO, PLM, ERP, MES, CPQ, CRM et SLM ; et des agents IA concrets : optimisation de millions d'exigences automobiles (redondances, collisions, trous dans le plan de test), conception générative pour la durabilité, déduplication de références (jusqu'à 6 000 € par an et par référence gérée), agent stocks dormants, et une démo de gestion des modifications de Teams au PLM PTC jusqu'à l'ERP Microsoft — avec validation humaine à chaque étape. Sans oublier les questions de la salle : MCP, localisation des données, clés de chiffrement, coupure de l'accès web, et le choix d'une IA unique gouvernée contre le shadow AI.
Une feuille de route concrète pour les directions industrielles, ingénierie et DSI.