L’industrie du futur : faux départ dans la course à l’IA ?

L'intelligence artificielle est principalement utilisée dans les secteurs du numérique grand public, de la santé, des transports et de la vente en ligne. Par exemple, en santé, des algorithmes peuvent diagnostiquer des pathologies et proposer des traitements, tandis que dans les transports, les véhicules autonomes exploitent l'IA pour reconnaître leur environnement. Dans la vente en ligne, l'IA personnalise les suggestions d'achat et les produits proposés aux clients.

L'IA dans l'industrie sert principalement à la maintenance prédictive, l'optimisation des processus industriels grâce à l'analyse des données des capteurs, et la détection des défauts sur les chaînes de production. Ces applications permettent d'améliorer la productivité, de réduire les temps d'arrêt et de garantir une meilleure qualité de fabrication.

Plusieurs facteurs freinent l'adoption de l'IA en France, notamment la protection du savoir-faire industriel qui limite le partage de données essentielles à l'entraînement des IA, le manque de formations adaptées, une approche top-down qui éloigne les décisions des équipes terrain, et le problème d'explicabilité des IA (boîte noire) qui crée une certaine méfiance, surtout dans les secteurs sensibles.

Des engagements d'acteurs industriels majeurs dans le cadre d'initiatives comme « AI for Humanity », le soutien financier de l'État français avec un investissement annoncé de 1,5 milliard d'euros, ainsi que la centralisation de données sur des plateformes publiques comme data.gouv.fr encouragent le développement de l'IA. Ces initiatives favorisent également la collaboration entre industriels et startups pour valoriser les données industrielles.

L'avenir semble être une collaboration étroite entre l'IA et les humains : les opérateurs peuvent former et corriger les intelligences artificielles, leur apportant un savoir critique, tandis que l'IA aide ensuite les opérateurs en fournissant des analyses et des solutions améliorées. Ce cercle vertueux transforme l'IA en un collaborateur intégré à l'entreprise, facilitant une meilleure prise de décision et une plus grande efficacité industrielle.