Le secteur industriel fait face à des défis d'intégration de l'IA, révèle un rapport d'Aras

Le principal fournisseur de solutions PLM (gestion du cycle de vie du produit) et de fil numérique, l'exposition « 2024 Spotlight on the Future » indique un énorme décalage dans la préparation du secteur industriel à l'adoption de l'IA. Conformément au rapport, environ 80 % des entreprises impliquées dans la fabrication et le traitement de produits industriels sont incapables de saisir le concept de l'IA ou la compétence stratégique requise pour l'utiliser efficacement, a-t-il été constaté. Néanmoins, un sentiment optimiste mondial – 84 % des entreprises – s'attend à ce que l'IA donne vie à de nouveaux services ou améliore les services existants, 82 % d'entre elles prévoyant une amélioration soudaine des normes de qualité.

Perspectives de l'enquête sur la préparation par rapport aux attentes

L'étude approfondie menée auprès de 835 dirigeants de haut niveau prestigieux, tant d'entreprises étrangères que locales, aux États-Unis, en Europe et au Japon, comprenait un arrière-plan industriel hétérogène. Elle met en évidence un problème urgent : le fait qu'un segment important des entreprises rencontre des goulots d'étranglement de capacité (79 %), un manque d'expertise (77 %), l'isolement général de leurs solutions informatiques (75 %) et des préoccupations concernant la qualité des données (70 %) constituent un problème majeur pour l'industrie. 

Ces obstacles comprennent des éléments substantiels qui sapent l'utilisation harmonieuse et le bon fonctionnement des technologies IA dans le secteur industriel. En allant plus loin dans une perspective plus positive, le rapport suit un consensus concernant les avantages possibles de l'introduction de l'IA dans le cadre des processus PLM. Il a été établi que 75 % des répondants soutiennent l'idée que l'IA est un facteur positif pour l'intelligence artificielle dans leurs stratégies d'entreprise. Il est plus intéressant de noter qu'un tiers de ceux qui ont participé au sondage pensent que leurs infrastructures PLM et de données actuelles sont bien positionnées pour soutenir les technologies IA, tandis que les deux tiers pensent le contraire. Cela signe une division parmi un nombre égal de répondants.

Le rôle critique de la qualité des données

Le rapport d'Aras place les données de haute qualité au premier plan de ses initiatives en IA et se concentre sur la manière de procéder. L'enquête auprès des participants reflète l'importance des données d'information produit, des données de contrôle qualité, des données de production et des données consommateurs, mais elle peut toujours être insuffisante par rapport aux objectifs commerciaux en raison de la qualité des données actuelles. Pour lutter contre l'aggravation de ce problème, 51 % des répondants accélèrent les activités pour améliorer les processus de productivité, tandis que 46 % se concentrent sur les données de services et 45 % sur les ensembles de données de recherche et développement. 

La nature variable de ces formes de progression du travail montre le changement qui peut désormais être attendu dans la façon dont l'IA sera utilisée dans l'industrie, ce qui est dû au fait que l'industrie regarde désormais le rôle que jouent les données de qualité. Alors que Roque Martin, PDG d'Aras, souligne la proactivité bien nécessaire dans l'approche globale de l'entreprise envers la technologie innovante de l'IA, du développement du produit à sa production et à sa vente, ils veulent voir les entreprises avec des PLM dynamiques et obsolètes être bien plus que celles qui s'insèrent bien dans les sphères des nouvelles technologies riches en données. Par l'adoption de l'IA, les entreprises peuvent tirer beaucoup plus profit de l'avancement technologique et des opportunités qu'il ouvre.

Optimisme face à l'IA malgré les défis industriels

L'autre proportion de participants à l'enquête fait preuve d'optimisme, 84 % pensant que l'IA enverra d'autres services ou améliorera les services existants et 82 % comptant sur la qualité et la fiabilité des services comme une amélioration. Une telle perspective présente l'opportunité pour l'IA d'améliorer les entreprises et leurs clients, et les limitations actuelles ne devraient pas être un motif de peur. 

La préparation au déploiement de l'IA dans le secteur industriel peut être observée dans le rapport « The Industrial Sector Today », réalisé par Aras. En surface, les résultats incarnent une évaluation critique impeccable des déficiences en matière de connaissances, de capacité et de qualité des données. Cependant, il y a un courant sous-jacent très fort d'optimisme concernant l'IA en tant qu'agent transformateur. Alors que l'ALM tente de faire face à ces défis, elle maintient son attention sur l'amélioration de la qualité et la modernisation des systèmes PLM. Outre son objectif actuel de succès à court terme, il s'agit d'un effort de durabilité à long terme et de survie concurrentielle dans une ère où l'IA est un déterminant majeur.

Les insights générés par la recherche deviennent un signal d'alarme pour les entreprises afin qu'elles réalisent la nécessité d'un nouveau modèle intégré d'adoption de l'IA. Ce réveil apporte également l'aube d'une nouvelle ère où la technologie et l'expertise humaine tissent leurs forces pour imposer un niveau d'efficacité et d'innovation jamais vu jusqu'à présent.