Renforcer la compétitivité de l’industrie française grâce à l’IA

Comment les secteurs industriels peuvent-ils stimuler leur croissance et gagner en compétitivité grâce à l’intelligence artificielle ? Cette nouvelle étude Precepta Insights de Xerfi a identifié 10 leviers clés afin de tirer le meilleur parti de l’IA, aussi bien les modèles prédictifs que génératifs, l’IA générative constituant une avancée technologique majeure. Les experts de Xerfi mettent en particulier en évidence les actions requises pour raccourcir le temps de mise sur le marché des nouveaux produits et équipements. En effet, les progrès dans l’apprentissage de modèles, l’IA générative et l’accroissement des capacités de calcul simplifient les étapes de prototypage et de test. D’autres cas d’usage visent à optimiser les approvisionnements, à réduire les coûts, à minimiser les délais de production, et à garantir une qualité supérieure.

Pour autant, la maturité des industriels en matière d'IA varie considérablement selon leur taille. Tandis que la plupart des groupes du CAC 40 ont déjà déployé des projets autour de l’IA et des équipes internes dédiées au développement d'applications, les ETI et PME vont devoir accélérer en adoptant des stratégies d’open innovation. Les partenariats avec des start-up sont notamment un moyen d’automatiser les activités répétitives et chronophages des fonctions de support, avec la promesse pour les équipes de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée.

Dès lors, quels sont les fournisseurs sur lesquels il faut désormais compter ? Et quelles utilisations concrètes de l’IA privilégier pour chaque maillon : conception, production, maintenance, fonctions de support, etc. ?

En réponse à ces questions, les consultants de Xerfi ont identifié plusieurs applications actuelles de l’IA dans la chaîne de valeur industrielle. Six principales sont à retenir :

• Première d’entre elles, le design industriel et la modélisation. Le design génératif permet de créer de nouvelles formes et structures qui optimisent les matériaux et les coûts. De plus, l'IA accélère la création de prototypes en simplifiant le processus de conception et en permettant des itérations rapides.
• Deuxième usage de l’IA dans l’industrie, l’analyse des dynamiques de consommation. Grâce à l'IA, les entreprises peuvent détecter les tendances émergentes et exploiter les données pour ajuster leurs stratégies marketing et de développement produit.
• L’IA peut aussi être utilisée au niveau de la production, à travers notamment la gestion de tâches plus complexes et la computer vision qui permet d’optimiser les coûts.
• Le contrôle qualité est un autre domaine d’application. Les systèmes d'inspection automatisée basés sur l'IA utilisent la robotique cognitive pour détecter et corriger les défauts de manière précise et efficace, assurant ainsi un niveau de qualité constant dans les produits finis.
• Cinquième domaine, la maintenance. En interprétant les données historiques, l'IA rend la maintenance prédictive possible, s'adaptant aux actifs en temps réel et utilisant des jumeaux numériques pour simuler et prévoir les défaillances potentielles.
• Bien d’autres applications de l’IA sont possibles, aussi bien au niveau des fonctions supports, que dans la relation client, la gestion des ressources humaines ou encore le marketing.

Au-delà des enjeux et défis que pose l’IA sur les différents maillons de la chaîne de valeur industrielle, les consultants de Xerfi livrent dans cette étude leurs recommandations stratégiques. Ce rapport analyse également le niveau d’adoption de l’IA par les secteurs industriels, illustré par des études de cas, ainsi que les axes de développement des fournisseurs de solutions IA.

Pour des informations plus complètes sur cette analyse stratégique, vous pouvez télécharger le document de présentation qui se trouve à côté de la vidéo.