Du secteur manufacturier au commerce de détail, l’IA physique concrétise la modernisation

Lorsque je discute de l'IA physique avec des clients, l'un des messages clairs que je reçois est qu'ils en comprennent les avantages et le potentiel. Un autre aspect, c'est qu'ils souhaitent l'adopter rapidement, avec un sentiment d'urgence tout à fait justifié.

NTT DATA – Rapport mondial sur l'IA 2026 : Un guide pour les leaders de l'IA définit les leaders de l'IA comme des organisations dotées de stratégies d'IA plus robustes, d'une maturité en IA plus élevée et de profits générés par l'IA supérieurs à ceux de leurs pairs. Le rapport indique que les leaders de l'IA sont beaucoup plus susceptibles que les retardataires d'affirmer qu'ils souhaitent avancer rapidement et diriger le marché : 46,1 % contre 25,4 %.

Mais la rapidité seule ne suffit pas. Notre rapport montre également que les leaders en IA sont plus de deux fois plus susceptibles que les retardataires de reconstruire les applications principales avec une IA intégrée : 34,5 % contre 14,5 %.

Simplifier et moderniser le cœur opérationnel de votre organisation doit être l’une des premières étapes d’une stratégie d’IA physique. Même lorsque vous agissez avec urgence, cela ne devrait pas se faire au détriment du cœur.

Jeter les bases de la rapidité et de la modernisation de l'IA

Commencez par simplifier et moderniser les processus, les applications, les données et la technologie qui assurent le fonctionnement de votre organisation. Le renforcement des fondations permet de déployer l'IA physique au moyen de robots humanoïdes, de véhicules autonomes, de drones, de caméras et de machines intelligentes.

La façon dont cela se traduit dans la réalité dépend de votre secteur d'activité :

• Sur une ligne de production, il pourrait s’agir d’une exception signalée à un opérateur avant qu’un défaut ne se déplace en aval.
• Dans l’industrie automobile, cela pourrait signifier que l’IA coordonne les caméras, les outils, les machines et les postes d’inspection afin que les équipes de production puissent réagir à l’évolution des conditions de production sur le plancher d’usine.
• Pour le commerce de détail et les produits de grande consommation (PGC) , les organisations, l’IA peut guider les décisions concernant l’exécution en rayon, la disponibilité des produits et la performance des promotions de manière traçable, sécurisée et encadrée.

Quel que soit votre secteur d’activité, la modernisation place désormais la barre plus haut : Préparer le cœur opérationnel de votre organisation à une intelligence capable de transformer l’observation en réponse opérationnelle.

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Fabrication La qualité se déplace vers l’amont

Même avec une automatisation hautement sophistiquée en place, les fabricants peuvent découvrir des problèmes de qualité sur le plancher d'usine alors qu'il est déjà trop tard. Une fois qu'une pièce quitte le poste, votre organisation a perdu l'occasion d'effectuer une correction facile.

NTT DATA a co-développé une solution d'IA physique avec Hyster-Yale Materials Handling qui illustre l'une des principales façons dont l'IA physique peut aider à atténuer les problèmes de qualité. La solution utilise des capteurs de vision pour observer les travaux d'assemblage en temps réel et l'IA en périphérie pour analyser l'activité sur place. Elle compare les actions physiques, comme l'installation de pièces, l'exécution d'étapes et le respect des séquences, au processus de production prévu, pendant que celui-ci est en cours.

Par conséquent, si une pièce manque ou qu'une étape est incomplète, le système peut signaler le problème alors qu'il est encore possible de le corriger au poste de travail, où le coût de correction est moindre. En fait, les technologies d'IA physique telles que la vision par ordinateur et l'IA en périphérie gagnent en valeur à mesure que la qualité est gérée en amont, là où les équipes peuvent détecter les problèmes avant qu'ils ne deviennent des défauts en aval ou des problèmes de fiabilité.

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Automobile L’IA nécessite une orchestration dans l’atelier

L’IA physique fonctionne de manière optimale lorsque les modèles sont connectés à des flux de travail réels, à des équipements réels et à des décisions réelles dans l’atelier. Les signaux provenant des caméras, des capteurs, des outils et des stations d’inspection doivent être orchestrés pour détecter les problèmes de qualité, acheminer les exceptions et guider automatiquement la prochaine action, sans interrompre la production.

Ainsi, lorsque vous avez des dizaines de ces modèles fonctionnant à proximité des activités sur le plancher de votre usine, cela représente un défi d'orchestration tout autant qu'un défi de déploiement.

NTT DATA s'est associée à un constructeur automobile confronté exactement à ce défi. Notre client utilisait 80 modèles d'IA dans l'ensemble de ses opérations d'usine, dont plusieurs fonctionnaient dans le nuage. Transférer toute cette intelligence du nuage vers le plancher de l'usine permettrait à leurs équipes de prendre des décisions plus près de la production. Mais d'abord, ils avaient besoin de données dignes de confiance concernant les modèles qui fonctionnaient, à savoir s'ils produisaient des résultats fiables et comment ils devaient être gérés dans le cadre des opérations quotidiennes.

À mesure que les opérations du secteur automobile deviennent plus connectées, pilotées par logiciel et gourmandes en données, l'IA doit être orchestrée, surveillée et gouvernée dans tout l'environnement de production. Autrement, l’intelligence demeurera fragmentée. Les modèles individuels peuvent encore générer des renseignements précieux de manière isolée, mais il devient plus difficile de se fier à ces renseignements et de les exploiter à grande échelle.

PGC et commerce de détail : La tablette devient un signal

Pour les entreprises du commerce de détail et des produits de grande consommation, l’IA physique génère de la valeur en liant l’intelligence aux conditions réelles des magasins, des tablettes et de l’exécution sur le terrain.

Les plans commerciaux échouent souvent en raison du décalage entre ce que votre équipe a prévu et ce qui s’est réellement passé sur la tablette. Vous pourriez financer une promotion pour constater ensuite que le produit que vous promouvez est devenu indisponible. Votre équipe pourrait planifier une mise en place sans toutefois l'exécuter. Ou vous pourriez constater qu'une décision d'assortiment semble adéquate dans le système, mais qu'elle pose problème en magasin.

Une exécution intelligente du commerce de détail peut aider vos équipes sur le terrain à respecter les plans. En combinant les signaux de disponibilité des produits, la planification des tournées et les données de performance avec des caméras, la reconnaissance d'images propulsée par l'IA et des robots d'analyse des rayons pour la gestion des stocks, elles peuvent identifier clairement quels magasins nécessitent une attention particulière et quelles actions sont prioritaires.

Faites de la modernisation une réalité dans votre organisation

En fin de compte, l’IA physique donne à la modernisation un résultat tangible. Elle vous permet de connecter l’intelligence de l’IA au travail physique lié à la fabrication de produits, au transport de marchandises et au service à la clientèle. Sur des marchés où la rapidité, la confiance et la résilience déterminent de plus en plus la performance, ce type de cœur opérationnel devient un avantage concurrentiel.

NTT DATA a été nommée « Market Shaper » dans le Gartner® Emerging Market Quadrant for Physical AI Services – Established Vendors, qui évalue 27 fournisseurs au sein du marché émergent des services d'IA physique.*

Nous disposons des plateformes, des partenariats et de l'expertise nécessaires pour mettre l'IA à profit sur le plancher d'usine. Contactez-nous et laissez-nous vous montrer comment.

Cet article a été corédigé par Alonso Fernandez, coresponsable mondial : Industries des produits chez NTT DATA.

QUOI FAIRE ENSUITE

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

* Gartner. Emerging Market Quadrant for Physical AI Services — Established Vendors, Katie Gove et al. 8 juin 2026.

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