En 2024 et durant 5 mois, l’équipe de l’ENE a sillonné la région et organisé des conférences et tables rondes sur l’intelligence artificielle en partenariat avec des acteurs locaux et l’Etat, dans le cadre de Minasmart. Au programme de ces 12 événements locaux nommés « La Route vers l’IA » :
- Comprendre le fonctionnement de l’intelligence artificielle
- Intégrer l’IA au sein de son entreprise
- Les aides en faveurs de l’IA
L’un des objectifs de « La Route vers l’IA » était d’offrir aux participants une vision concrète de l’intelligence artificielle. Pour mieux saisir ces enjeux, voici trois témoignages concrets d’entreprises ayant déjà intégré l’IA dans leurs activités :
l’IA pour suivre la qualité produit : SETIC POURTIER
L’entreprise SETIC POURTIER fabrique des équipements pour l’industrie de la câblerie et exporte 95% de sa production. Face à l’émergence de l’Industrie 4.0 et aux attentes de ses clients mondiaux, l’entreprise s’est lancée dans l’intelligence embarquée.
L’objectif initial était la maintenance prédictive, renforcée par le contexte du COVID. L’idée était de monitorer de multiples signaux machines (température, tension des fils, etc.) grâce à une IA capable de détecter des dérives et de prédire les défaillances avant qu’elles ne surviennent. Ce projet a nécessité d’investir dans des ressources humaines dédiées.
Cependant, lors de la présentation sur les salons, la solution, bien que jugée « géniale » techniquement et pensée pour la maintenance prédictive, n’a pas rencontré l’adhésion commerciale attendue ; les clients n’étaient pas prêts à payer ou à l’installer massivement.
SETIC POURTIER a alors pivoté. Ils ont conservé le système d’acquisition de données mais ont réorienté l’analyse vers ce qui intéressait vraiment le marché : le monitoring de la qualité du produit. L’arrêt d’une machine étant moins critique pour les clients disposant de nombreux équipements similaires.
Cette expérience, qualifiée de très positive, a permis de recadrer rapidement leur stratégie Industrie 4.0 et de se concentrer sur des solutions techniques qui répondent véritablement aux attentes du marché. Une belle leçon d’agilité dans l’innovation !
L’IA pour reconnaître des produits : REI Industrie
La société REI Industrie est spécialisée dans le réemploi d’équipements industriels. Son activité consiste à démonter et transférer des unités de production obsolètes pour en récupérer le matériel réutilisable afin de dépanner d’autres machines. L’entreprise gère un stock important, avec environ 10 à 15 000 références pour 40 000 articles. Elle met un point d’honneur à atteindre 0 kg d’enfouissement, recyclant tous les produits démontés dans des filières « vertueuses ».
Le principal défi rencontré était la gestion et la reconnaissance des nombreuses références, qui reposait auparavant sur l’expérience du dirigeant et d’un collaborateur. Pour permettre aux nouveaux collaborateurs de reconnaître facilement les produits, REI Industrie a développé une application basée sur l’intelligence artificielle. Cette application permet de prendre en photo l’étiquette d’un produit pour en extraire les informations techniques, en utilisant leurs propres données et des données collectées sur Internet.
Grâce à cet outil, l’entreprise peut déterminer l’intérêt d’un produit, s’il est encore fabriqué, et bientôt identifier les industries potentiellement intéressées. L’expérience de l’intégration de l’IA est qualifiée de « belle aventure », ouvrant le champ des possibles, bien qu’elle ait nécessité de cadrer et budgétiser ce projet impactant. Aujourd’hui, l’entreprise et ses collaborateurs ont du mal à imaginer un futur sans IA et prévoient de nombreux projets futurs impliquant cette technologie.
L’IA pour optimiser ses processus : Serge Ferrari
Serge Ferrari, une ETI industrielle d’environ 1000 personnes, est spécialisée dans les membranes composites. Très engagée en RSE, l’entreprise s’est fixée pour objectif d’utiliser la data et l’intelligence artificielle pour limiter les chutes, les rebuts et la non-qualité, afin d’améliorer son bilan carbone.
Face à un grand volume de données industrielles (3000 capteurs générant des données chaque seconde) qui étaient peu exploitées et difficiles d’accès, Serge Ferrari a mis en place un Data Lake. Deux cas d’usage principaux ont été définis : le reporting et une analyse approfondie via l’IA pour optimiser les processus.
L’analyse de données a déjà rendu l’information extrêmement disponible, là où elle était auparavant réservée à des experts. Le temps de recherche et d’analyse a été fortement réduit. Des extractions manuelles quotidiennes qui prenaient 5 à 15 minutes ne demandent plus que 10 à 15 secondes.
L’entreprise a identifié des corrélations intéressantes dans ses données et prévoit d’investir dans des cas d’usage spécifiques, dont un prioritaire. Elle souligne également le besoin de compétences mathématiques et statistiques complexes pour exploiter pleinement ces données. L’étape prochaine est d’aller encore plus loin en confiant l’analyse directement à l’IA.
