Adapter et faire progresser l’innovation dans le secteur manufacturier grâce à l’IA

Aujourd’hui, les entreprises manufacturières se livrent à un délicat exercice d’équilibre. Outre l’évolution rapide des marchés, à la fluctuation des coûts des matières premières et de la production et à la pénurie de main-d’œuvre qualifiée, elles doivent également faire face aux pressions réglementaires et à l’évolution rapide des demandes et des attentes des clients. Nombre de leaders du secteur manufacturier misent sur la puissance de l’intelligence artificielle (IA) pour faire face à ces pressions et ainsi être plus innovants, plus efficaces et plus compétitifs.

L’étude La voix de nos clients CGI 2023 indique de façon évidente que les entreprises manufacturières prennent des mesures certes modestes, mais déterminées pour adopter l’IA. Le nombre d’entreprises mettant en œuvre des projets d’IA a augmenté de 4 % depuis 2022, pour atteindre 18 % en 2023.

Les branches les plus avancées dans l’utilisation de l’IA se trouvent principalement dans les secteurs des services financiers et du commerce de détail. Ce n’est pas surprenant, car ce sont des secteurs très attentifs aux besoins des clients, souvent fortement axés sur les transactions et qui doivent faire face à une forte concurrence. Ils ont compris que pour garder une longueur d’avance, il faut utiliser l’IA pour être ainsi plus innovants et plus efficaces.

Il existe, cependant, des écarts importants de maturité en matière d’IA entre les entreprises, et même entre les services d’une même entreprise, et ce pour diverses raisons. Tandis que de nombreuses entreprises manufacturières ont un fonctionnement traditionnel, d’autres sont entièrement nouvelles et ne portent pas le fardeau des systèmes existants : certaines sont plus innovantes dans leur approche, tandis que d’autres fonctionnent avec une culture traditionnelle. Enfin, les fabricants n’ont pas subi, dans le passé, la même pression de la part de leurs clients pour opérer une transformation numérique que les entreprises de services.

Comment l’intelligence artificielle peut-elle s’intégrer au secteur manufacturier?

L’IA est remplie de promesses pour les entreprises manufacturières, à tous les niveaux d’activité : dépannage, maintenance préventive, rationalisation, logistique, suivi des prix d’achat et de la qualité des livraisons, marketing, amélioration de l’expérience client, personnalisation des offres et de la conception des produits, etc.

Comme le souligne ma collègue Diane Gutiw dans son blogue intitulé Adopter l’IA de façon responsable pour passer de l’automatisation à la création, l’IA n’est ni nouvelle ni magique. Cependant, l’IA responsable peut être un moteur pour assurer l’efficacité des opérations et offrir de nouvelles solutions pour relever les enjeux auxquels sont confrontées les entreprises manufacturières. La meilleure approche consiste à partir d’un problème que l’entreprise souhaite résoudre et à évaluer quelle technologie peut fournir les meilleurs résultats : une automatisation plus traditionnelle ou différents types d’IA et d’apprentissage automatique.

Un bon cas d’utilisation dans le secteur manufacturier est le développement de produits, en particulier la conception de produits. L’IA peut rapidement analyser et faire évoluer les innovations de produits. Elle peut également accompagner la phase de test de la conception du produit en utilisant des données pour améliorer les fonctions du produit sur la base des données d’utilisation des clients. Récemment, l’outil d’IA de DeepMind développé par Google, GNoME (Graph Networks for Materials Exploration), a aidé à prédire la structure de millions de nouveaux matériaux pouvant être utilisés dans la production de batteries. Il peut également contribuer à la rentabilité de la production en proposant des suggestions pour maximiser le rendement et faire plus avec moins.

Grâce à ces outils, les entreprises manufacturières sont bien mieux placées pour atteindre leurs objectifs en matière de développement durable. Selon l’étude La Voix de nos clients, 82 % des fabricants considèrent que le développement durable est essentiel à la création de valeur future. Comme le démontre GNoME, l’IA peut permettre aux entreprises manufacturières d’identifier et de comprendre les produits et les matériaux les plus durables, d’améliorer l’efficacité de la production et de consommer moins d’énergie.

Adopter une approche orientée services grâce à l’IA

Les résultats du programme VOC 2023 indiquent également que les priorités du secteur et des entreprises s’orientent vers la création d’une plus grande valeur en offrant des services. Dans tous les secteurs, à mesure que les marchés évoluent et que de nouveaux écosystèmes émergent, les entreprises manufacturières cherchent à développer et à fournir de nouveaux services pour mieux servir leurs clients et générer de la croissance.

En collectant davantage de données et de renseignements sur les besoins des clients, leurs habitudes d’utilisation et leurs attentes en matière de soutien, et en intégrant l’IA pour l’analyse de ces données, les entreprises manufacturières peuvent découvrir de nouvelles opportunités de services et de génération de revenus tout en améliorant l’expérience client. À titre d’exemple, le recours à l’IA pour analyser les données recueillies par les produits « intelligents » permettra aux fabricants d’offrir des services à valeur ajoutée susceptibles de réduire les besoins de maintenance ou de fournir des suggestions pour mieux utiliser le produit.

Il existe plusieurs façons pour les entreprises manufacturières de diversifier leurs services grâce à l’IA : services après-vente conviviaux, améliorations personnalisées en tant que service, pour offrir des recommandations et des conseils personnalisés, etc. Ainsi, de nombreuses entreprises manufacturières augmentent leur revenu grâce aux marchés secondaires tels que les pièces détachées, l’assistance technique et la garantie. Le modèle commercial « tout en tant que service » (XaaS) est de plus en plus répandu : la servicification des produits permet d’améliorer l’expérience client, favorisant ainsi la création de relations plus solides et pérennes avec le client. L’IA peut accompagner cette évolution en automatisant et en optimisant les services et en aidant à mieux comprendre les clients : qui ils sont, ce qu’ils aiment et comment les satisfaire.

Adopter une approche agile et inclusive de l’IA

Il est impossible de réaliser une analyse de rentabilité pour tous les projets liés à l’IA. Les entreprises doivent oser essayer pour savoir rapidement si un projet peut apporter de la valeur. Pour cela, il leur faut adopter une méthode de travail plus agile et accueillir les bonnes idées et les cas d’utilisation de chacun au sein de l’entreprise.

Par exemple, une compagnie ferroviaire allemande devait retirer du service ses trains pour effectuer des travaux de maintenance à chaque fois que les roues montraient des signes d’usure. Il s’est avéré que les conducteurs de train qui avaient une grande expérience pouvaient savoir, rien qu’au son des roues, à quel moment elles devaient être remplacées. Nous avons collaboré avec l’entreprise pour installer des microphones sur les trains, utiliser l’A pour analyser les sons et prévenir à l’avance lorsqu’il était temps de changer les roues, ce qui a permis à l’entreprise de réaliser des économies, de renforcer la sécurité et d’en faire profiter les voyageurs. Il est à noter que cette solution d’IA n’était pas basée sur des données préexistantes.

Ce changement de culture et cette ouverture à l’innovation constituent un défi pour de nombreux fabricants traditionnels. Chez CGI, nous croyons fermement qu’une approche de la transformation centrée sur l’humain est essentielle à la réussite.

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