L’intelligence artificielle est appelée à transformer l’industrie. La maintenance prédictive, l’optimisation de la production, les assistants intelligents pour les opérateurs ou encore les systèmes avancés de contrôle qualité ne sont que quelques exemples d’applications ou de cas d’usage qui commencent déjà à être intégrés dans les usines.
Face à ce contexte, de nombreuses organisations industrielles concentrent leurs efforts sur l’identification de l’outil d’IA à utiliser, du modèle à déployer ou du fournisseur capable de les accompagner dans cette démarche.
Cependant, un défi préalable conditionne la réussite de toute initiative : la qualité des données disponibles.
Car une intelligence artificielle peut analyser des millions d’enregistrements en quelques secondes, mais elle ne peut pas déterminer seule si ces données sont complètes, cohérentes ou si elles reflètent réellement ce qui se passe dans un atelier de production.
La question n’est donc pas uniquement de disposer de grands volumes d’informations. Le véritable défi consiste à construire une base de connaissances fiable, contextualisée et connectée à la réalité opérationnelle de l’usine.
Dans cet article, nous analysons pourquoi de nombreuses initiatives d’IA industrielle dépendent moins de l’algorithme lui-même que de la qualité des données sur lesquelles elles reposent, ainsi que le rôle des systèmes MES dans la préparation et la structuration de ces informations.
Pourquoi certains projets d’IA industrielle échouent-ils ?
Lorsqu’une entreprise commence à explorer les possibilités de l’intelligence artificielle appliquée à l’industrie, elle pense généralement d’abord à la technologie : quel modèle utiliser, quelle plateforme adopter ou quelle application peut générer le plus de valeur.
Cependant, dans de nombreux cas, le principal obstacle ne réside pas dans les capacités de l’IA elle-même, mais dans la qualité des informations qu’elle reçoit.
Une intelligence artificielle apprend à partir de modèles et de tendances. Pour détecter une anomalie, anticiper une panne ou recommander une décision, elle doit analyser des données historiques et identifier des relations entre différentes variables.
Le problème apparaît lorsque ces données ne reflètent pas avec précision ce qui se passe réellement dans l’atelier de production.
Une usine peut disposer de milliers d’enregistrements de production, mais si une partie de ces informations est stockée dans des feuilles de calcul, une autre dans des systèmes indépendants et une autre encore dépend de saisies manuelles réalisées par différents opérateurs, la vision obtenue sera incomplète.
Parmi les problèmes les plus fréquents, on retrouve :
- Des données dispersées dans différents systèmes sans connexion entre eux.
- Différentes versions d’un même indicateur selon le service qui le consulte.
- Des enregistrements manuels contenant des erreurs ou des informations manquantes.
- Des variables machine dépourvues de contexte opérationnel.
- L’absence d’une traçabilité complète du processus.
- Un manque de motivation, de formation ou de préparation des collaborateurs face à l’IA.
Dans ces conditions, l’intelligence artificielle peut traiter des informations, mais elle ne permet pas nécessairement de générer des connaissances exploitables.
L’IA ne remplace pas une bonne gestion des données. Au contraire, elle met davantage en évidence les lacunes existantes dans la manière dont une organisation collecte, structure et exploite ses informations.
De quelles données l’intelligence artificielle a-t-elle besoin ?
L’une des erreurs les plus fréquentes lorsqu’on parle d’intelligence artificielle industrielle consiste à supposer qu’une usine est prête simplement parce qu’elle génère de grandes quantités de données.
Mais quantité et qualité sont deux concepts différents.
Une machine peut produire des millions d’enregistrements chaque année. Un système de production peut stocker des milliers d’ordres de fabrication. Un ERP peut contenir plusieurs décennies d’informations historiques.
Toutes ces données ont de la valeur, mais cela ne signifie pas nécessairement qu’elles constituent des informations exploitables pour une application d’intelligence artificielle.
La différence réside dans la capacité de ces données à permettre de comprendre ce qui se passait réellement dans l’usine au moment où elles ont été générées.
| De nombreuses usines disposent de… | L’IA a réellement besoin de… |
|---|---|
| Des millions d’enregistrements | Des données fiables |
| Des données réparties dans plusieurs systèmes | Des informations connectées |
| Des variables machine isolées | Du contexte opérationnel |
| Des informations historiques | Des données traçables |
| Des fichiers Excel et des enregistrements manuels | Une collecte structurée des données |
| Des indicateurs différents selon les services | Des critères homogènes |
Une valeur isolée, comme une température, un temps de cycle ou une quantité produite, peut sembler suffisante. Mais prise seule, elle n’explique pas la réalité du processus.
Une température enregistrée par une machine ne commence à avoir de la valeur que lorsque nous savons quel produit était en cours de fabrication, quel matériau était utilisé, quels paramètres étaient configurés, quels opérateurs intervenaient et quel a finalement été le résultat obtenu.
La différence entre une donnée et une information utile réside dans tout ce qui l’accompagne.
L’intelligence artificielle n’apprend pas uniquement à partir de chiffres. Elle apprend à partir des relations entre les événements.
Le contexte est la clé pour permettre à l’IA de générer des connaissances industrielles
Dans un environnement industriel, les données n’ont pas de valeur uniquement par ce qu’elles représentent, mais aussi par les connexions qu’elles permettent d’établir.
Une IA peut détecter qu’une machine a eu un comportement différent de son fonctionnement habituel. Mais pour déterminer s’il existe un problème, elle doit mettre cette information en relation avec d’autres éléments du processus.
Elle doit savoir ce qui s’est passé avant, ce qui s’est passé après et quels facteurs ont pu influencer le résultat.
C’est pourquoi une donnée industrielle réellement exploitable doit être associée à des informations telles que :
- L’ordre de fabrication en cours.
- Le produit qui était en production.
- Les matériaux utilisés.
- Les paramètres du processus.
- Les résultats qualité obtenus.
- Les incidents enregistrés.
Cette connexion entre les données est ce qui permet de passer d’une simple collecte d’informations à une véritable compréhension du processus de production.
Quel rôle joue un MES dans la préparation d’une usine à l’intelligence artificielle ?
Un système MES n’est pas un outil d’intelligence artificielle. Sa fonction principale est de gérer et de connecter les informations issues du processus de production.
Cependant, c’est précisément cette capacité qui en fait un élément clé lorsqu’une organisation souhaite évoluer vers une usine plus intelligente.
L’IA a besoin de données fiables, mais ces données n’apparaissent pas automatiquement. Il est nécessaire de les collecter, de les relier entre elles et de leur apporter le contexte indispensable à leur exploitation.
Un MES permet de construire cette base de connaissances en connectant :
- Les ordres de fabrication.
- Les matériaux utilisés.
- Les machines.
- Les paramètres du processus.
- Les contrôles qualité.
- Les temps réels de production.
De cette manière, l’entreprise passe de données isolées à une vision complète de ce qui se passe réellement dans l’atelier.
Cette vision permet de développer des applications avancées : des analyses prédictives aux assistants intelligents comme Maik, capables de répondre aux questions en s’appuyant sur des informations réelles issues du processus de production.
Le MES ne remplace pas l’intelligence artificielle. Il lui fournit l’un des éléments les plus essentiels pour fonctionner : une source d’informations fiable et contextualisée.
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Quelles questions faut-il se poser avant de lancer un projet d’IA ?
Avant de lancer un projet d’intelligence artificielle industrielle, il est essentiel d’analyser si l’organisation dispose d’une base d’informations suffisamment préparée pour réussir cette démarche.
Voici quelques questions clés à se poser :
- Faisons-nous confiance aux données que nous utilisons chaque jour pour prendre nos décisions ?
- Toute l’organisation travaille-t-elle avec les mêmes informations ?
- Pouvons-nous facilement reconstituer ce qui s’est passé lors d’un ordre de fabrication ?
- Disposons-nous de données contextualisées et reliées entre elles ?
- Les informations sont-elles disponibles suffisamment rapidement pour permettre d’agir ?
Répondre à ces questions implique de revoir la manière dont les données sont collectées, gérées et exploitées au sein de l’atelier.
Dans de nombreuses organisations, cette analyse met en évidence la nécessité de disposer de systèmes capables de structurer et de connecter les informations de production. Un MES permet précisément de construire cette base commune de connaissances en intégrant les données issues des machines, des processus, des matériaux et des ordres de fabrication.
Vous souhaitez approfondir le rôle des données dans l’IA industrielle ?
L’intelligence artificielle appliquée à l’industrie ouvre de grandes opportunités, mais toutes reposent sur une même condition : disposer d’informations fiables sur ce qui se passe réellement dans l’atelier.
Dans ce vidéopodcast, aux côtés de Rick Franzosa, vice-président de la recherche en fabrication chez Tech-Clarity et ancien analyste chez Gartner, nous abordons cette thématique : pourquoi la qualité des données constitue le point de départ de toute stratégie d’IA industrielle, comment le contexte opérationnel influence leur exploitation et quel rôle jouent les systèmes MES dans ce processus.
Questions fréquentes sur l’IA industrielle et la qualité des données
Une entreprise peut-elle déployer une IA sans disposer d’un MES ?
Oui, il est possible de développer des applications d’intelligence artificielle sans disposer d’un MES, notamment lorsque les sources de données existantes sont déjà bien structurées et connectées.
Cependant, à mesure que la complexité de l’environnement industriel augmente, disposer d’un système capable de centraliser les informations, d’assurer la traçabilité et d’apporter le contexte nécessaire facilite considérablement la préparation indispensable à l’application de l’IA.
Pourquoi les données industrielles ont-elles besoin de contexte ?
Parce qu’une donnée isolée ne permet pas d’expliquer une situation de production. Pour qu’une intelligence artificielle puisse identifier des modèles pertinents, elle doit relier les variables du processus à des informations telles que les ordres de fabrication, les matériaux utilisés, les machines, les paramètres opérationnels ou les résultats obtenus.
Comment une usine peut-elle se préparer à déployer l’intelligence artificielle ?
La première étape consiste à analyser la qualité des données existantes : où elles sont générées, comment elles sont collectées et si elles reflètent réellement ce qui se passe dans l’atelier.
À partir de cette analyse, il est nécessaire d’évoluer vers une gestion plus structurée de l’information, en connectant les processus, les équipements et les collaborateurs afin de construire une base solide sur laquelle déployer des applications d’intelligence artificielle.
