« Big Data », « Machine Learning », « Maintenance prédictive »… Des concepts entendus à bien des occasions mais qui restent parfois abstraits. Et lorsqu’il s’agit de réaliser leur « transformation numérique », les entreprises, même convaincues de la démarche, font face à de nombreuses interrogations. Que recouvrent ces technologies nouvelles par rapport à ce que la direction informatique maîtrise déjà ? Dois-je chercher à la développer ou dois-je trouver des partenaires mieux placés que moi pour les...
Commençons par la technologie. S'il est difficile d'en détailler tous les outils, on peut dégager quatre technologies sur lesquelles la plupart des entreprises devront s'interroger :
Analyse et Optimisation par apprentissage : Impliquant une large quantité de données, ces techniques visent à « prédir le futur » en apprenant du passé. Cette approche permet d'appréhender le fonctionnement de systèmes physiques devenus trop complexes ou trop longs à modéliser par la physique. Ces prédictions ont des applications très concrètes : mieux gérer les stocks, mieux allouer les ressources en fonction des besoins et surtout diminuer les coûts de production et de fabrication.
Intelligence artificielle : Présentée souvent comme la prochaine révolution technologique, l'intelligence artificielle peut fournir une assistance à la réalisation de tâches complexes qui sont souvent hors de portée d'un modèle classique. Par exemple pour la reconnaissance d'image ou le traitement de la parole. L'intelligence artificielle n'en est encore qu'à ses débuts mais ouvre de nombreuses possibilités dans l'industrie. Ces techniques permettent, par exemple, la détection de pannes ou la formulation de recommandations sur la durée de vie et la maintenance de machines.
Objets connectés : La baisse de prix significative des Systems on Chips (SOCs) permet aujourd'hui d'intégrer des capteurs (vibration, température, ...) et une capacité de calcul dans un encombrement extrêmement réduit. Après la migration des systèmes IT vers le cloud, de nombreux traitements peuvent être réalisés dans le « fog » (c'est-à-dire un système de calcul dans la machine ou au plus près des machines). Là encore les applications sont nombreuses et avec un fort retour sur investissement : optimisation de commande par apprentissage, mise à l'arrêt préventif, envoie d'alarmes aux services support, suivi de trajet, etc.
Réseau Adaptatif : L'utilisation du cloud et d'objets connectés impose de plus en plus la mise en place de réseaux robustes, sécurisés et à coût réduit. Les objets connectés peuvent créer leurs propres réseaux entre eux, exploitant les topologies « mesh », diminuant ainsi les coûts tout en augmentant la fiabilité. On peut alors réduire fortement le besoin d'un réseau classique et simplifier la connectivité des machines.
S'agissant de la deuxième question - faire ou faire faire - les compétences et les technologies existent en Europe. Elles sont développées par des grands groupes mais également de plus en plus par des startups qui savent naviguer dans ce paysage, souvent de façons plus agiles.
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Cependant, compte tenu du foisonnement des technologies qui peuvent apparaître et de la multiplicité des cas d'usage, il est difficile pour une entreprise seule de prétendre détenir toutes les solutions : on peut avoir la meilleure technologie pour améliorer un processus chimique sans pour autant être le meilleur partenaire pour détecter les faiblesses d'une centrale au gaz.
L'innovation ouverte - c'est-à-dire le partenariat avec des startup ou des entrepreneurs qui vont créer une startup à l'occasion - peut être l'une des solutions (voir par exemple celui-ci : https://digital-industry.io). Toute la difficulté est cependant d'éviter à la fois la « sous-traitance » (ou la startup perd toute autonomie et ne développe pas de vraie propriété intellectuelle) et le « digital washing » (qui vise à utiliser des startups pour des opérations qui ne conduisent à aucune suite sérieuse, et qui relèvent donc plus de la communication que d'un véritable modèle économique).
Beaucoup de solutions sont déjà en train d'être développées pour tenter de répondre à la plupart des problématiques que se posent les entreprises industrielles dans leur transformation digitale, et le véritable défi réside souvent autant dans la recherche des bonnes collaborations que de solutions nouvelles.
