Modernisation du cœur : Là où l’IA industrielle devient une réalité

Imaginez dépenser des millions pour construire la maison de vos rêves, dotée d'un éclairage intelligent, de l'énergie solaire et de tout le confort moderne, pour finalement découvrir qu'elle repose sur des fondations fissurées. Tôt ou tard, la structure commencera à faiblir.

L'IA industrielle suit la même voie. Trop d'organisations tentent de mettre à l'échelle une intelligence de pointe sur des bases opérationnelles qui ne peuvent supporter la charge.

Le 2026 Global AI Report de NTT DATA : « A Playbook for AI Leaders » définit les leaders en IA comme des organisations dotées de stratégies d’IA plus solides, d’une plus grande maturité en IA et de profits générés par l’IA supérieurs à ceux de leurs pairs. Ils sont plus de deux fois plus susceptibles que les retardataires de reconstruire leurs applications de base avec une IA intégrée : 34,5 % contre 14,5 %.

Cet écart nous indique où l’IA crée de la valeur. Les leaders intègrent l'intelligence dans les systèmes, les flux de travail et les opérations physiques qui déterminent la performance de l'entreprise.

Pour les organisations où les produits sont conçus, fabriqués, inspectés, déplacés et vendus par l'intermédiaire de réseaux opérationnels complexes, la question est de savoir si elles ont bâti les fondations nécessaires pour transformer les informations générées par l’IA en meilleures décisions, en actions plus sécuritaires et en résultats mesurables à grande échelle.

Passez de l'expérimentation à l'intelligence opérationnelle

Les organisations de tous les secteurs ont déjà démontré que l’IA peut améliorer les tâches individuelles. Vient maintenant la partie plus difficile : améliorer le travail connecté qui s’étend aux lignes de production, aux équipes de planification, aux processus de qualité et aux chaînes d’approvisionnement.

Dans les environnements industriels, les petits gains peuvent s’accumuler rapidement. De meilleures décisions de maintenance réduisent les temps d’arrêt, par exemple, tandis qu’une planification plus précise est bénéfique pour les stocks, la production et la livraison aux clients.

Parce que les dirigeants reconnaissent que ces domaines sont interdépendants, ils repensent les flux de travail de bout en bout, intègrent l’IA dans les flux de travail opérationnels et fournissent aux employés de meilleures informations au moment où ils en ont besoin pour prendre des décisions. C’est ainsi que l’IA passe d’un projet pilote prometteur à une capacité reproductible.

Comme le souligne Alonso Fernandez, coresponsable mondial : des Product Industries chez NTT DATA : « On ne peut plus atteindre l’excellence opérationnelle en optimisant une fonction à la fois. Les gains les plus importants surviennent lorsque vous connectez l’ensemble de la chaîne de valeur, intégrez l’IA dans les processus quotidiens et modernisez la technologie de base qui les soutient. C’est ce qui permet aux décisions, aux données et au travail de circuler ensemble au lieu de rester coincés dans des silos. »

L’IA physique ajoute de l’intelligence là où le travail s’effectue

L’IA physique rend cette transition particulièrement visible, car elle fonctionne là où le travail industriel s’effectue : aux côtés des machines, des capteurs, des caméras, de la robotique, des travailleurs, de l’infrastructure en périphérie et des jumeaux numériques.

Un projet pilote peut démontrer que l’IA reconnaît ce qui se passe, mais la production prouve si elle peut transformer cette compréhension en conseils fiables qui aident les employés à agir plus rapidement et avec plus d’assurance.

L’inspection de la qualité en est l’un des exemples les plus probants. Cela dépend d’inspecteurs qualifiés qui repèrent des variations subtiles dans les produits et transforment ces observations en décisions. Dans la détection des défauts de peinture, par exemple, ces inspections manuelles sont chronophages, exigeantes en ressources et vulnérables aux incohérences.

NTT DATA a développé une solution d’IA sans code sur Google Cloud Platform pour aider Asian Paints à détecter les défauts de peinture par position, couleur, texture et type de défaut, démontrant comment l’IA apporte une plus grande précision et cohérence à un processus traditionnellement manuel. Ce type de modernisation permet à l’intelligence de dépasser le stade de l’observation pour s’intégrer à l’amélioration opérationnelle quotidienne.

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Chaînes d’approvisionnement : Transformer les réponses fragmentées en une exécution adaptative

Le même principe s’applique au-delà des murs de l’usine. Les chaînes d’approvisionnement peinent lorsque l’information est fragmentée, que les décisions sont prises en silos et que les modèles de planification ne peuvent pas suivre la cadence de la volatilité. L’IA peut améliorer les décisions individuelles, mais la plus grande opportunité réside dans la connexion de l’intelligence à travers le flux de travail afin que les organisations puissent anticiper les changements plus tôt et réagir avec une plus grande assurance.

Le cas d'un fabricant mondial de boissons illustre ce qui est possible. Nous avons déployé des outils d’IA générative, y compris une technologie d’IA agentique, pour analyser de vastes ensembles de données, recommander des dépenses commerciales de détail optimales et rationaliser la prise de décision pour les équipes de vente au détail et de marketing. L’initiative a permis d’identifier environ 10 millions de dollars en nouvelles opportunités de revenus annuels et a contribué à une hausse du chiffre d’affaires de 30 millions de dollars.

Ces résultats découlent de l’intégration de l’intelligence dans les décisions commerciales et opérationnelles quotidiennes, et non de la création d’une autre application d’IA autonome.

L’objectif n’est pas seulement de prendre des décisions individuelles plus rapidement, mais aussi d’aider la chaîne d’approvisionnement à équilibrer l’efficacité, les coûts, la réactivité et les risques face à l’évolution des conditions. Une fois que l’IA connecte des ensembles de données jusqu’ici disparates, les organisations peuvent s’adapter plus rapidement et avec plus d’assurance tout en assurant la continuité des activités.

« Les chaînes d’approvisionnement n’ont pas besoin de plus d’outils d’IA isolés », affirme Fernandez. « Elles ont besoin d’une IA connectée à la planification, aux opérations et à l’exécution. Une fois les applications sous-jacentes modernisées, l’ensemble de l’entreprise devient plus réactif et beaucoup mieux équipé pour faire face à un changement constant. »

La fabrication intelligente devient une capacité opérationnelle

Pour les leaders de la fabrication, l’opportunité est bien plus grande que la simple automatisation de tâches individuelles. Il s’agit de créer des environnements de production qui deviennent plus intelligents avec le temps.

L’IA agentique, les jumeaux numériques et les systèmes prédictifs aident les usines à prendre de meilleures décisions et à offrir des améliorations continues sur le plancher de l’usine et dans l’ensemble de l’entreprise, mais seulement lorsqu’ils sont appuyés par des données fiables, des connexions sécurisées entre les TI et les TO, des flux de travail gouvernés et des plateformes pouvant être réutilisées sur plusieurs sites.

Notre rapport sur l’IA renforce ce point. Il révèle que 85,6 % des leaders en IA utilisent l’IA pour soutenir les interactions liées au back-office et au mid-office. En d’autres termes, les leaders intègrent l’IA plus profondément dans les flux de travail opérationnels qui assurent le fonctionnement de l’entreprise.

Lorsque l’IA fait partie des flux de travail liés à la production, à la planification, à la qualité et à la maintenance, les organisations peuvent réagir de manière plus uniforme, identifier les problèmes plus rapidement et mettre les améliorations à l’échelle dans toutes les usines plutôt que de résoudre le même défi à répétition.

Automobile et mobilité : La preuve à l’échelle de l’écosystème

L’industrie automobile montre jusqu’où la modernisation des systèmes de base s’étend maintenant. L’occasion n’est plus limitée à l’usine. Elle s’étend maintenant aux environnements connectés d’ingénierie, de logiciels et de mobilité qui déterminent la façon dont les véhicules sont développés et mis à jour.

Pour Continental Automotive, nous avons utilisé la génération augmentée par récupération et des flux de travail agentiques pour développer un compagnon IA pour le développement de produits automobiles, aidant ainsi les équipes d’ingénierie à gérer les exigences plus efficacement.

Le principe est le même. La valeur de l'IA croît lorsque les systèmes fragmentés deviennent suffisamment connectés pour permettre aux données, aux décisions et aux actions de circuler dans toute l'entreprise.

Retenez cette leçon de leadership

Établir une base solide pour l'IA est maintenant une priorité au sein de votre organisation. Modernisez vos applications centrales, connectez les flux de travail opérationnels, sécurisez l'infrastructure sous-jacente et établissez la gouvernance nécessaire pour mettre l'IA à l'échelle de manière responsable.

Il est tout aussi important de concevoir ces systèmes autour de personnes expérimentées, dont le jugement demeure essentiel à chaque décision critique.

Pour les fabricants, les entreprises du secteur automobile et les organisations de produits de grande consommation, le prochain chapitre de l'IA sera défini par la profondeur avec laquelle l'intelligence est intégrée au cœur opérationnel où les produits sont fabriqués, déplacés, inspectés, améliorés et livrés.

QUOI FAIRE ENSUITE

Apprenez-en davantage sur l'approche de NTT DATA en matière de modernisation du cœur pour découvrir comment nous pouvons vous aider à bâtir une base prête pour l'IA en vue d'une entreprise intelligente, connectée et résiliente.