Le secteur industriel confronté aux défis de l'intégration de l'IA, selon un rapport d'Aras

Le principal fournisseur de solutions PLM (gestion du cycle de vie des produits) et de traçabilité numérique, selon son exposition « Pleins feux sur l'avenir 2024 », révèle un décalage important dans le secteur industriel quant à la préparation à l'adoption de l'IA. D'après le rapport, près de 80 % des entreprises impliquées dans la fabrication et la transformation de biens industriels peinent à appréhender le concept d'IA ou les compétences stratégiques nécessaires à son utilisation efficace. Malgré cela, un optimisme général se dégage : 84 % des entreprises anticipent que l'IA permettra de proposer des services nouveaux ou améliorés, et 82 % d'entre elles prévoient une nette amélioration des normes de qualité.

Résultats de l'enquête sur le niveau de préparation par rapport aux attentes

Cette vaste étude, menée auprès de 835 cadres supérieurs de sociétés prestigieuses, tant étrangères que locales, aux États-Unis, en Europe et au Japon, et représentant un large éventail de secteurs d'activité, met en lumière un problème majeur : une part importante de ces entreprises est confrontée à des problèmes de capacité (79 %), à un manque d'expertise (77 %), à des solutions informatiques généralement isolées (75 %) et à des préoccupations concernant la qualité des données (70 %). 

Ces obstacles constituent des éléments importants qui compromettent l'utilisation harmonieuse et le bon fonctionnement des technologies d'IA dans le secteur industriel. Dans une perspective plus positive, le rapport met tracun consensus quant aux avantages potentiels de l'introduction de l'IA dans les processus PLM. Il a été constaté que 75 % desdentconsidèrent l'IA comme un atout pour leurs stratégies commerciales. Il est intéressant de noter qu'un tiers des participants au sondage estiment que leurs infrastructures PLM et de données actuelles sont parfaitement adaptées aux technologies d'IA, tandis que les deux tiers sont d'un avis contraire. Ce constat révèle une division au sein d'un nombre égal dedent.

Le rôle crucial de la qualité des données

Le rapport d'Ara place les données de haute qualité au cœur de ses initiatives en IA et s'attarde sur les modalités de leur mise en œuvre. L'enquête auprès des participants souligne l'importance des données relatives aux informations produits, au contrôle qualité, à la production et aux consommateurs, mais constate que leur qualité actuelle peut encore s'avérer insuffisante pour atteindre les objectifs commerciaux. Pour pallier ce problème croissant, 51 % des répondants accélèrent leurs actions afin d'améliorer la productivité, tandis que 46 % se concentrent sur les données de services et 45 % sur les données de recherche et développement. 

La diversité de ces formulaires de suivi de l'avancement des travaux témoigne de l'évolution à laquelle on peut s'attendre dans l'utilisation de l'IA au sein de l'industrie. Cette évolution est due à la prise en compte croissante du rôle crucial des données de qualité. Roque Martin, PDG d'Aras, souligne la proactivité indispensable de l'entreprise dans son ensemble face à l'innovation technologique que représente l'IA, du développement du produit à sa production et sa commercialisation. L'objectif est de voir les entreprises dotées de systèmes PLM dynamiques mais obsolètes surpasser celles qui maîtrisent les technologies émergentes et riches en données. L'adoption de l'IA permettra aux entreprises de tirer pleinement parti des progrès technologiques et des opportunités qu'ils offrent.

L’optimisme face à l’IA malgré les défis industriels

L'autre partie des participants à l'enquête se montre optimiste : 84 % d'entre eux envisagent que l'IA fournisse des services nouveaux ou améliorés, et 82 % misent sur une amélioration de la qualité et de la fiabilité de ces services. Cette perspective positive laisse entrevoir la possibilité pour l'IA d'améliorer les entreprises et leurs clients, et les limitations actuelles ne doivent pas susciter de craintes. 

L'état de préparation du secteur industriel au déploiement de l'IA est mis en lumière par le rapport « Le secteur industriel aujourd'hui » d'Aras. De prime abord, les résultats dressent un constat critique et pertinent des defien matière de connaissances, de capacités et de qualité des données. Toutefois, un optimisme soustronjacent persiste quant au potentiel transformateur de l'IA. Face à ces défis, ALM s'attache à améliorer la qualité et à moderniser les systèmes PLM. Au-delà de son objectif actuel de succès à court terme, il s'agit d'un effort de pérennité et de compétitivité à long terme, dans un contexte où l'IA joue un rôle déterminant.

Les enseignements tirés de cette recherche incitent les entreprises à prendre conscience de la nécessité d'un nouveau modèle intégré d'adoption de l'IA. Cette prise de conscience marque également l'aube d'une ère nouvelle où la technologie et l'expertise humaine conjuguent leurs forces pour atteindre un niveau d'efficacité et d'innovation sans précédent.