Lors du Tech For Industry Show, un panel a proposé une lecture volontairement large de l'intelligence industrielle, avec Sébastien Ory, Président (AVEVA France), Ilaria Michelizzi, Southern Europe Presales Leader (AVEVA), Philippe Mège, Head of Digital Service Factory (Axens), Olivier Traore, en charge du leadership industriel (Accenture) et Laurent Champaney, Directeur Général (Arts et Métiers ParisTech). Le message central : l'IA industrielle n'est qu'une composante parmi d'autres. La qualité de la donnée et la capacité à intégrer le savoir-faire des équipes terrain sont tout aussi déterminantes pour réussir une transformation digitale industrielle.

Pour Aveva, l'intelligence industrielle désigne la capacité d'une organisation à rassembler et unifier ses données — données d'ingénierie, données opérationnelles, données de maintenance — dans un système centralisé, afin d'accélérer la prise de décision à tous les niveaux de l'entreprise et de collaborer au sein d'un écosystème connecté.

Aveva a publié, en collaboration avec l'IMD Business School, un premier Industrial Intelligence Report fondé sur l'interview de 275 dirigeants. Le principal enseignement : le vrai défi de l'industrie n'est pas tant l'accès aux bonnes ressources que l'accélération du partage de la donnée et son interconnexion à l'échelle de l'écosystème.

Axens, qui supervise et optimise des unités industrielles pour des raffineurs comme Total, BP ou ExxonMobil, détaille une méthode en trois temps.

La collecte s'appuie notamment sur le système PI d'OSIsoft (intégré à l'écosystème Aveva) et sur Connect Data Service, présenté comme un élément clé pour récupérer une donnée fiable en temps réel.

Selon Axens, l'étape la plus critique n'est pas de récupérer la donnée mais de la rendre exploitable : la contextualiser (à quel équipement, quel procédé se rattache-t-elle ?) et vérifier sa cohérence — par exemple, une hausse de température dans un réacteur doit être cohérente avec un débit d'hydrogène plus élevé. Une couche d'IA automatise ce contrôle de cohérence et écarte la donnée jugée non qualifiée.

Axens souligne l'importance d'ajouter une couche physique aux modèles purement statistiques, en construisant des modèles hybrides : un modèle thermodynamique est alimenté en continu par la donnée temps réel, pour obtenir un véritable jumeau numérique recalibré en permanence. C'est cette base qui permet ensuite de connecter une couche d'action (contrôle de procédé avancé) au système de contrôle-commande du client.

Le partage de données industrielles avec un tiers a longtemps été un frein. Axens décrit une évolution en une dizaine d'années : d'un partage non maîtrisé, à une réticence forte, jusqu'à un cadre aujourd'hui plus fluide, dès lors que les plateformes respectent les référentiels de sécurité attendus (ISO 27001, SOC 1/SOC 2). Le cloud industriel est désormais largement accepté sous ces conditions.

Pour Accenture, la connexion entre l'IT et l'OT n'est pas qu'un sujet d'interfaçage technique : c'est un programme de transformation qui implique des cultures différentes, avec des priorités et un rapport au risque distincts (accessibilité et confidentialité de la donnée côté IT ; sécurité physique et continuité de production côté OT).

Accenture observe une tension fréquente entre une direction centrale qui pousse à la standardisation pour réduire les coûts, et des sites locaux qui cherchent à préserver leur autonomie et leur contexte métier. La recommandation formulée est une approche fédérée : le niveau central pose les fondations (standards, cybersécurité, plateformes comme Aveva Connect), tandis que la priorisation des cas d'usage reste au niveau local.

Un des apports les plus concrets évoqués : l'IA peut être utilisée pour capter le savoir-faire tacite des employés expérimentés et accélérer la montée en compétence des plus jeunes — sans remplacer l'expert, mais en le libérant pour des tâches à plus forte valeur de jugement. Le risque identifié est celui d'une adoption forcée, plus rapide que ce que l'organisation peut réellement absorber, d'où l'importance de l'explicabilité des résultats produits par l'IA.

Accenture cite quatre domaines de bénéfices observés chez les entreprises engagées dans cette transformation : amélioration de la maintenance prédictive, meilleure résilience grâce à une posture plus prédictive que réactive, gains en efficacité énergétique et durabilité, et passage à l'échelle plus rapide des cas d'usage une fois la fondation data posée (exemple cité : la Total Digital Factory, développée avec Accenture).

Pour les Arts et Métiers, la question de la formation illustre la même tension entre IT et OT : d'un côté des écoles d'ingénieurs historiquement centrées sur les matériaux, les procédés et les systèmes de production ; de l'autre des écoles de management davantage tournées vers la donnée et la décision.

Les Arts et Métiers choisissent de continuer à former sur les fondamentaux (science des matériaux, procédés de fabrication, capteurs) tout en intégrant la question de la qualité de la donnée et des modèles hybrides physique/IA, notamment via des projets étudiants menés sur des plateformes industrielles réelles de l'école (machines-outils, forges, fonderies, polymères et composites).

L'école développe des partenariats avec les entreprises pour proposer des projets étudiants ancrés dans des cas industriels réels, ainsi que des formations post-ingénieur construites avec des professionnels. Un point de vigilance partagé par les intervenants : la formation continue des salariés déjà en poste reste un axe encore peu investi par les entreprises, comparée à la formation managériale.

En conclusion, chaque intervenant a résumé le facteur clé de succès à ses yeux :

L'intelligence industrielle ne se résume pas à l'ajout d'une couche d'IA : elle repose sur une donnée de qualité, gouvernée et contextualisée, sur une convergence réussie entre IT et OT, et sur une capacité collective à transmettre et faire évoluer le savoir-faire industriel. C'est cette combinaison qui permet de sortir du stade du pilote pour créer une valeur mesurable à l'échelle de l'entreprise.

Retrouvez l'intégralité de ce panel, ainsi que les autres replays du Tech For Industry Show, sur notre page dédiée.