IA dans l'industrie : cas d'usages pour les PME

Cet article propose une vision claire et pratique des usages de l’IA dans trois domaines clés dans l’industrie : la maintenance, le contrôle qualité et la planification. Mieux cerner ces usages et leurs apports, permet d’aborder cette technologie avec pragmatisme, sans crainte ni fausses promesses.

Selon une enquête menée début juin 2025 par Le Lab (Bpifrance) auprès de dirigeants de PME et ETI françaises, 58% des dirigeants considèrent l’IA comme un enjeu de survie à moyen terme, mais seulement 32% l’utilisent réellement, souvent via des solutions génériques ou en phase de test. Parmi ces utilisateurs, 26% recourent à l’IA générative, 16% à l’IA non générative, et seulement 10% combinent les deux. De plus, 54% des entreprises ayant adopté l’IA s’appuient sur des solutions gratuites ou prêtes à l’emploi, signe d’un usage encore exploratoire plutôt qu’un déploiement maîtrisé. Enfin, une stratégie IA est structurée dans moins d’une entreprise sur deux (43%).

L’intelligence artificielle (IA) n’est donc plus réservée aux grandes entreprises technologiques : elle s’invite désormais dans les ateliers, les lignes de production et les bureaux de planification des PME industrielles. Loin des discours théoriques, elle devient un levier concret pour améliorer la performance, fiabiliser la production et renforcer la réactivité face aux aléas.

Qu’est-ce que l’IA appliquée à l’industrie ?

L’intelligence artificielle désigne un ensemble de technologies capables de traiter de grandes quantités de données, d’apprendre de l’expérience et d’effectuer des tâches traditionnellement réservées aux humains. Dans l’industrie, cela prend la forme de logiciels capables de reconnaître des anomalies, prédire des pannes ou recommander des ajustements dans un planning de production. Ces systèmes n’imitent pas l’intelligence humaine, mais excellent dans des tâches précises et répétitives, pour lesquelles l’analyse de données en temps réel offre une réelle valeur ajoutée.

L’IA utilisée dans l’industrie repose souvent sur des méthodes dites de machine learning, ou apprentissage automatique. Ces algorithmes s’appuient sur des données historiques pour établir des modèles prédictifs ou détecter des comportements anormaux. Par exemple, en analysant des milliers d’heures de fonctionnement d’un moteur, l’algorithme peut apprendre à reconnaître les signes précurseurs d’un dysfonctionnement.

Pour les PME, l’IA est généralement intégrée dans des outils métiers existants : logiciels de GMAO (gestion de maintenance assistée par ordinateur), plateformes MES (Manufacturing Execution System), ou modules d’ERP (progiciels de gestion intégrée), etc. Cela évite d’avoir à tout reconstruire, et facilite l’appropriation par les équipes. Par ailleurs, de plus en plus d’offres sont accessibles en mode SaaS (Software as a Service), ce qui réduit les coûts d’investissement initiaux et permet des déploiements progressifs.

Il est important de noter que l’IA dans l’industrie ne vise pas à remplacer les humains, mais à leur fournir des outils pour mieux faire leur travail : l’objectif est d’augmenter les capacités humaines, non de les substituer.

Les cas d’usages de l’IA appliquée à l’industrie

Maintenance prédictive avec l’IA : anticiper les pannes

Traditionnellement, la maintenance se fait après une panne causant un arrêt (corrective) ou selon un calendrier établi à l’avance (préventive). L’IA permet une troisième voie : la maintenance prédictive. Elle consiste à analyser en continu les données de fonctionnement des équipements pour détecter les signes annonciateurs d’une panne.
Prenons le cas d’une ligne de production dans une entreprise de plasturgie, où chaque extrudeuse est équipée de capteurs qui mesurent température, pression et taux de vibration. L’analyse des données par un algorithme met en évidence une surchauffe inhabituelle ou une vibration anormale, souvent précurseurs d’un incident technique. L’opérateur reçoit une alerte, ce qui permet de planifier une intervention avant que la panne ne survienne.

La maintenance prédictive s’appuie également sur la collaboration entre les équipes de production, de maintenance et les data scientists. Cette transversalité est une condition de réussite, car elle permet de traduire les signaux techniques en actions concrètes.

Avantages de la maintenance prédictive avec IA pour une PME industrielle

Contrôle qualité assisté par IA : détecter plus tôt, mieux et à moindre coût

Le contrôle qualité est une fonction critique dans l’Industrie. Une erreur non détectée peut entraîner un retour client, un retrait de produit ou des coûts de reprise importants. Dans ce cas de figure, l’IA peut jouer un rôle de renfort, notamment via la vision artificielle et l’analyse automatique d’images ou de signaux. Ces systèmes s’intègrent souvent dans les lignes existantes, sans bouleverser les processus de production.

Par exemple, un système de vision couplé à un algorithme d’IA sur une ligne de contrôle est entraîné à identifier les pièces conformes et non conformes à partir de milliers d’exemples. À chaque passage d’une pièce, la caméra capture une image, l’algorithme l’analyse en quelques millisecondes, et déclenche un écart en cas de non-conformité.

L’IA permet d’aller au-delà de l’œil humain : elle détecte des défauts mineurs mais récurrents, identifie des tendances (par exemple, une dérive progressive), et alerte les responsables qualité bien avant que la non-conformité ne devienne critique. L’analyse de signaux acoustiques ou vibratoires permet de détecter des anomalies invisibles à l’œil nu.

Enfin, le traitement automatique des données issues des tests de contrôle facilite le travail des techniciens qualité et accélère les prises de décision : plutôt que d’analyser manuellement les feuilles de test, l’IA peut agréger les résultats, en déduire des causes racines et suggérer des actions correctives.

Avantages d’un contrôle qualité par IA (sans / avec)

Planification dynamique : optimiser la production avec l’IA

La planification industrielle consiste à organiser la production en fonction des capacités, des priorités, des ressources disponibles et des contraintes clients. C’est un exercice complexe, souvent réalisé à la main ou sur des tableurs. L’IA permet de modéliser ce processus pour le rendre plus agile.

Par exemple, l’ensemble du planning peut être perturbé par un retard de livraison de matière première ou l’absence d’un opérateur. Connecté à l’ERP et aux systèmes de suivi de production, une IA peut proposer une nouvelle répartition des tâches en temps réel, en respectant les délais prioritaires et les contraintes d’outillages.
Ces outils prennent en compte de nombreuses variables : disponibilité machine, compétences des opérateurs, stocks, prévisions de commandes…

L’objectif n’est pas de tout automatiser, mais de fournir des scénarios d’aide à la décision, que le planificateur peut valider ou ajuster. L’IA peut aussi simuler des scénarios futurs, qui intégrent des données de marché ou des tendances historiques. Elle devient alors un outil de pilotage stratégique, capable d’éclairer les décisions d’investissement ou d’extension de capacités.

Avantages d’une planification dynamique avec IA

PME industrielles qui réussissent avec l’IA : 3 cas pratiques

GPA 26 (Livron-sur-Drôme – 26) : spécialiste du traitement des véhicules hors d’usage (VHU), GPA 26 a lancé un projet d’IA pour prédire la valorisation des VHU, anticiper leur orientation (réparation ou démontage), et optimiser les délais administratifs. L’analyse de données de flux entrants et sortants permet de prendre des décisions plus rapides et mieux ciblées.

L’Atelier du Laser (Beaumont les Valence – 26) : cette société de découpe métal a déployé un système de vision artificielle pour détecter automatiquement les défauts sur les tôles. Résultat : réduction de 40 % des non-conformités expédiées.

DENIS & Fils (Montchal – 42) : entreprise textile ayant utilisé un algorithme de reconnaissance d’image pour indexer numériquement 6 000 échantillons de tissus (rebracks) et faciliter leur recherche par similarité. Cela a permis de baisser les déchets de coupe de 12 % et de renforcer la protection des créations.

L’avenir des PME industrielles : alliance entre humain, machine et données

L’IA industrielle offre de réelles opportunités pour les PME, à condition d’être abordée avec méthode. Elle permet de mieux anticiper les pannes, de renforcer la qualité et de rendre la planification plus agile. Loin d’être des solutions miracles, ces outils se révèlent puissants lorsqu’ils sont alignés avec les besoins du terrain. Avec un projet bien cadré, un partenaire compétent et une équipe mobilisée, une PME peut rapidement en tirer des gains mesurables.

Pour se lancer, il est conseillé de :

participer à un atelier de sensibilisation,
visiter une entreprise ayant déjà déployé une solution IA dans l’industrie,
demander un accompagnement à un acteur local (ENE, pôles de compétitivité comme Minalogic, Polyméris ou Axelera, les acteurs de l’Usine du Campus comme DIWII ou SWARM…Etc.)
s’inspirer des démonstrateurs (Ex : les plateformes technologiques DIWII ou SWARM de l’Usine du Campus) ou retours d’expériences partagés par d’autres PME.