Industrie manufacturière : 4 étapes pour se lancer dans la GenAI

Jamais l’intelligence artificielle n’avait suscité autant d’engouement au sein de l’industrie manufacturière. En effet, les capacités d’automatisation de cette technologie présentent un potentiel immense pour fluidifier les processus de fabrication et optimiser les opérations répétitives des entreprises. Découvrez les quatre étapes à suivre pour vous lancer.

94 % des directeurs industriels estiment qu’ils pourraient mieux tirer parti de leurs données, notamment en exploitant les outils d’intelligence artificielle (IA). Bien que nombre d’entre eux utilisent déjà l’IA prédictive pour optimiser la chaîne d’approvisionnement ou l’analyse des stocks, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative (GenAI) reste quant à elle balbutiante. 

Pour utiliser l’IA générative, une entreprise doit d’abord réunir et harmoniser ses données. C’est une étape indispensable afin de nourrir vos modèles d’IA avec des données pertinentes, complètes. Ces données unifiées apporteront toute une connaissance et le contexte nécessaire à une utilisation pertinente de l’IA. Sans cette unification, l’IA générative n’apportera que des résultats morcelés. Voici les quatre étapes pour y parvenir.

1. Évaluez vos systèmes et processus actuels

De nombreuses entreprises se voient freinées dans leur développement à cause d’un manque de cohérence dans l’organisation de leurs données et systèmes ERP. Pour gagner en efficacité, il convient de centraliser et d’harmoniser vos données afin de réduire les silos entre vos systèmes. 

Pour cela, commencez par poser un diagnostic de votre situation :

• Combien de systèmes utilisez-vous ? 
• Cette multiplication de solutions est-elle à l’origine de doublons ou d’informations contradictoires ? 
• Vos collaborateurs ont-ils encore recours à des processus manuels, comme des feuilles de calcul, pour traiter les données ? 
• Combien de sources d’informations différentes vos collaborateurs doivent-ils consulter pour obtenir la réponse à une question simple ?

À travers ces questions, examinez chaque système utilisé par vos équipes pour identifier ceux qui offrent un accès fluide aux données et ceux qui en compliquent l’extraction et l’analyse. Allez également à la rencontre de vos équipes sur le terrain pour mieux comprendre les obstacles qui nuisent à leur productivité. Tous ces insights vous permettront de bâtir une stratégie de gestion des données centralisée et cohérente.

2. Intégrez vos systèmes

Une fois que vous avez posé le bon diagnostic, la prochaine étape consiste à intégrer l’ensemble de vos systèmes. Cette opération est cruciale pour renforcer votre efficacité opérationnelle et votre capacité de prédiction. Pour cela, il vous faut unifier des données provenant de différentes sources, des parcours clients à vos processus de back-office. 

Néanmoins, l’intégration de systèmes tels que les bases de données, les ERP et les applications personnalisées peut sembler complexe. En moyenne, les entreprises utilisent 976 applications, mais seulement 28 % d’entre elles sont intégrées. Les petites structures optent parfois pour une intégration point-à-point, mais ce type d’approche manque de flexibilité et ne convient que pour un petit nombre de systèmes. 

Pour les entreprises devant gérer des volumes de données plus importants, la solution tient dans l’intégration par API. Ces interfaces connectent des systèmes hétérogènes, via une plateforme intermédiaire, afin d’échanger plus facilement des données entre elles, sans avoir à réaliser des développements coûteux. L’avantage qui en découle, est que vous obtenez une visibilité complète sur toutes vos données, entre toutes vos applications (CRM, ERP…) et pilotez mieux vos actions. Vous pouvez par exemple suivre l’utilisation qui est faite d’un équipement par un client, anticiper les besoins de maintenance et déclencher automatiquement une alerte lorsque les performances d’un équipement se dégradent. Il est même possible de créer des ponts avec vos équipes commerciales en proposant des offres promotionnelles personnalisées pour aider vos clients à remplacer leurs actifs désuets. Il ne fait aucun doute que la satisfaction et la fidélité de vos clients s’en verront accrues.

3. Nettoyez vos données

En travaillant à partir de données provenant de systèmes disparates, vous risquez de voir vos analyses faussées par des informations redondantes ou contradictoires. Il est donc essentiel de procéder au nettoyage de vos données afin de corriger les anomalies, supprimer les doublons et mettre de côté les informations non pertinentes. 

Cette tâche effectuée, vous améliorerez la prise de décision au sein de votre organisation grâce à une vision holistique et fiable de toutes vos données. Par exemple, une vue détaillée de l’ensemble des parcours clients. Ces gains d’agilité et les économies réalisées vous permettront de renforcer votre productivité et d’accroître votre chiffre d’affaires. 

4. Procédez par itération 

Lorsque vous serez parvenus à intégrer vos systèmes et à nettoyer vos données, votre organisation sera en mesure de tester des modèles d’IA. Ces technologies favorisent l’optimisation d’un large éventail de tâches et de processus de l’industrie manufacturière. Et si de nombreuses entreprises recourent déjà à des modèles prédictifs pour la planification, les prévisions de marché, ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’IA générative ouvre désormais de nouvelles opportunités.

Pour en exploiter le plein potentiel, adoptez une démarche itérative. Processus d’automatisation pour libérer du temps pour vos équipes, chatbots pour fluidifier les réponses aux demandes des clients… Commencez par tester cette technologie à travers ce type de cas d’usage mineurs, afin d’identifier les ajustements nécessaires pour déployer la technologie à plus grande échelle. Vous pourrez alors exploiter tout le potentiel qu’offrent ces nouvelles technologies pour rester à la pointe de l’industrie manufacturière.