Intelligence artificielle dans l’industrie – applications, sécurité et défis

L’industrie moderne connaît une transformation rapide portée par l’intelligence artificielle (IA). Les entreprises déploient de plus en plus l’IA dans l’industrie afin d’optimiser la production, d’automatiser les processus et de mieux exploiter les données. Les techniques d’apprentissage automatique et l’analyse du big data ouvrent aux entreprises manufacturières des possibilités entièrement nouvelles pour améliorer les opérations et renforcer leur compétitivité. Parallèlement, des questions se posent quant à la sécurité de ces solutions – en particulier dans le contexte de la sécurité des machines et des réglementations les plus récentes, telles que le Règlement Machines 2023/1230. Ci-dessous, nous examinons les applications de l’IA dans le secteur industriel, les bénéfices qu’elles apportent, ainsi que les défis et les risques qui accompagnent cette révolution technologique.

Applications de l’intelligence artificielle dans l’industrie

L’intelligence artificielle est utilisée dans de nombreux domaines de la production et de la gestion d’entreprise. Grâce à elle, l’automatisation industrielle gagne un nouveau niveau d’intelligence : les systèmes peuvent apprendre de manière autonome à partir des données et prendre des décisions en temps réel. Voici quelques domaines dans lesquels l’IA apporte déjà des résultats concrets :

Les exemples ci-dessus ne représentent qu’une partie des possibilités. De plus en plus d’entreprises investissent dans des solutions d’IA pour accroître la productivité et la flexibilité de la production. Par exemple, des modèles d’apprentissage automatique peuvent analyser des centaines de paramètres de procédé en temps réel : lorsqu’ils détectent une anomalie, le système peut corriger automatiquement les réglages de la machine ou solliciter l’intervention du service de maintenance avant qu’une panne grave ne se produise. D’autres systèmes apprennent à partir des données historiques comment configurer de manière optimale une ligne de production lors d’un changement de gamme.

Avantages du déploiement de l’IA dans le secteur manufacturier

La mise en œuvre de l’intelligence artificielle en environnement industriel apporte de nombreux bénéfices opérationnels et commerciaux :

• Productivité accrue et moins d’arrêts : Grâce à l’IA, les machines subissent moins souvent des pannes imprévues, car le système détecte en amont les signes de défaillance. Des plannings optimisés de production et de maintenance réduisent au minimum les temps d’arrêt.
• Amélioration de la qualité des produits : L’inspection automatique et l’analyse des données de procédé permettent d’identifier plus rapidement les écarts par rapport à la norme. Moins de produits défectueux signifie moins de pertes de matière et une meilleure réputation de l’entreprise.
• Réduction des coûts d’exploitation : L’automatisation industrielle soutenue par l’IA diminue le besoin d’intervention manuelle dans les tâches routinières. Les processus deviennent plus sobres en énergie : l’IA peut, par exemple, couper des équipements inutilisés ou optimiser la consommation d’énergie.
• Flexibilité de production accrue : Les systèmes basés sur l’IA s’adaptent rapidement aux changements – par exemple à une demande de marché fluctuante ou à des modifications de conception du produit. Cela facilite la personnalisation des produits et réduit le temps de réaction face aux tendances.
• Meilleure sécurité au travail : L’IA peut non seulement générer des risques, mais aussi renforcer la sécurité. Un exemple est celui des systèmes de supervision intelligents, qui détectent des situations dangereuses (comme l’approche d’une personne près d’un robot) et déclenchent des procédures d’urgence. La technologie contribue ainsi à protéger les travailleurs.

Tous ces avantages se traduisent par un avantage concurrentiel. Les entreprises qui utilisent l’IA peuvent produire plus vite et à moindre coût, tout en maintenant, voire en améliorant, la qualité. En outre, une gestion efficace des données et des processus favorise de meilleures décisions stratégiques. Il convient toutefois de noter que l’ampleur des bénéfices dépend d’un déploiement correctement mené – ce qui nécessite des investissements non seulement dans le matériel et les logiciels, mais aussi dans la formation du personnel et l’adaptation de l’organisation à de nouvelles méthodes de travail.

Défis liés au déploiement de l’intelligence artificielle dans l’industrie

Malgré son énorme potentiel, le déploiement de l’IA dans les usines et les sites de production s’accompagne de nombreux défis :

• Coûts élevés et retour sur investissement : Le développement et l’entraînement de modèles d’IA peuvent être coûteux, en particulier lorsqu’ils concernent des processus industriels spécifiques. L’achat de capteurs, l’infrastructure informatique et le travail de spécialistes de l’IA représentent des dépenses importantes. Pour des processus de niche ou unitaires, les algorithmes et l’automatisation traditionnels peuvent s’avérer moins chers et plus rentables que des solutions d’IA complètes.
• Accès aux données et qualité : Des modèles d’IA efficaces exigent un grand volume de données d’une qualité adéquate. Dans les sites qui ne font que commencer leur numérisation, les données peuvent être incomplètes ou dispersées. Il est souvent nécessaire de moderniser le parc machines (ajout de capteurs, de systèmes SCADA) et d’intégrer différentes sources d’information avant que les équipes IT ou d’ingénierie ne préparent les données pour l’entraînement des modèles.
• Pénurie de spécialistes : La création et la maintenance de systèmes d’IA requièrent des compétences à l’interface entre l’informatique et l’ingénierie. Le marché du travail manque d’experts expérimentés qui maîtrisent à la fois l’apprentissage automatique et les spécificités des processus industriels. Les entreprises doivent investir dans le développement des équipes ou faire appel à des spécialistes externes (outsourcing) disposant du savoir-faire approprié.
• Intégration aux processus existants : Le déploiement de l’IA ne relève pas uniquement de la technologie, mais aussi de son adaptation aux procédures en place. Le système d’IA doit fonctionner de concert avec les machines et les personnes sur le terrain.
• Limites technologiques : Toutes les tâches industrielles ne se prêtent pas à une résolution par des méthodes d’IA. De nombreux processus obéissent à des règles de physique ou de logique bien définies – dans ces cas, les algorithmes de commande traditionnels donnent d’excellents résultats. L’IA prend surtout l’avantage lorsque le processus est complexe, variable ou difficile à modéliser avec des méthodes classiques. Dans le cas contraire, l’usage de l’IA peut ne pas apporter d’avantage significatif par rapport à une solution plus simple, tout en introduisant une complexité inutile.
• Acceptation et évolution de la culture de travail : L’introduction de systèmes intelligents s’accompagne souvent de craintes au sein des équipes concernant les emplois ou l’évolution des missions. Il est indispensable de former correctement les salariés et de développer la compréhension que l’IA est un outil d’appui, et non une menace. Les entreprises qui négligent la dimension humaine peuvent se heurter à une résistance face à la nouvelle technologie, ce qui complique son utilisation efficace.

Identifier ces défis dès le début permet de planifier le déploiement de manière appropriée. Il est souvent recommandé de lancer d’abord un projet pilote à plus petite échelle, d’en tirer des enseignements, puis seulement ensuite de déployer l’IA plus largement dans l’ensemble de l’entreprise. Cette approche permet de mieux estimer les coûts et bénéfices réels et d’affiner l’intégration du système avant qu’il ne devienne critique pour les processus principaux.

Sécurité des machines et IA – réglementation et bonnes pratiques

L’introduction de l’intelligence artificielle dans les machines et les équipements de production exige une attention particulière à la sécurité. Les machines traditionnelles fonctionnent selon des schémas programmés à l’avance, tandis que les systèmes d’IA peuvent prendre des décisions de manière autonome à partir des données. Cela soulève une question : les machines pilotées par l’IA sont-elles aussi sûres que les machines classiques ? Les législateurs ont identifié cet enjeu, comme en témoigne le Règlement (UE) 2023/1230 relatif aux machines (dit nouveau Règlement Machines).

Les nouvelles dispositions, qui à partir de 2027 remplaceront l’actuelle Directive Machines 2006/42/CE, prennent notamment en compte les risques liés à la numérisation et à l’utilisation de systèmes d’IA. Les machines intégrant des éléments d’intelligence artificielle doivent satisfaire à des exigences supplémentaires en matière de sécurité et d’évaluation de conformité, afin d’assurer la protection des utilisateurs. En pratique, cela signifie que le fabricant d’une telle machine « intelligente » doit réaliser une analyse de risques élargie, en tenant compte de scénarios de fonctionnement atypiques de l’algorithme. Il est également nécessaire de garantir que le système d’IA ne puisse pas, de lui-même, modifier la fonction de la machine d’une manière susceptible de mettre en danger les opérateurs ou l’environnement.

Le règlement 2023/1230 introduit également la notion de machines à haut risque – des catégories d’équipements qui, en raison des dangers potentiels (par exemple liés à un fonctionnement autonome), nécessitent une certification supplémentaire par un organisme indépendant. Cela concerne notamment les machines mobiles autonomes ou les robots industriels collaboratifs. Dans leur cas, la simple déclaration de conformité du fabricant ne suffit plus ; l’intervention d’une organisme notifié ainsi que des essais confirmant le respect d’exigences renforcées sont nécessaires. Il convient de préciser que la définition du « composant de sécurité » a été élargie : elle couvre désormais non seulement des dispositifs physiques (p. ex. des arrêts d’urgence), mais aussi des éléments numériques et des logiciels. Cela signifie, par exemple, qu’un système de surveillance des zones de sécurité utilisant l’IA a le même statut qu’un protecteur mécanique ou qu’un rideau lumineux.

L’utilisation de l’IA dans l’industrie ne se fait donc pas dans un vide juridique – au contraire, elle fait l’objet d’une attention étroite de la part des régulateurs. L’objectif est que l’innovation aille de pair avec la sécurité des travailleurs et des consommateurs. La bonne nouvelle, c’est que lorsqu’une entreprise respecte des exigences de sécurité strictes, elle renforce en même temps la confiance dans ses produits et ses services. La certification CE des machines dotées de systèmes de commande avancés devient la preuve que, même à l’ère de l’IA, il est possible d’assurer un niveau de sécurité élevé.

Risques liés à l’utilisation de l’IA dans l’industrie

Au-delà des défis de déploiement, certains risques sont également associés à l’usage de l’intelligence artificielle en environnement industriel. Il convient de les identifier et de les surveiller afin de pouvoir les prévenir à temps :

• Comportement imprévisible du système : l’IA s’appuie sur des données et des statistiques, ce qui signifie que, dans des situations atypiques, elle peut prendre des décisions inattendues. Une erreur de l’algorithme ou des données d’entrée peut entraîner un comportement dangereux de la machine (p. ex. un mouvement inapproprié du robot). C’est pourquoi il est important que toute machine intégrant de l’IA dispose de protections traditionnelles – telles qu’un arrêt d’urgence ou des mécanismes de commande manuelle – permettant à l’opérateur d’arrêter immédiatement l’équipement.
• Erreurs et mises à jour logicielles : les logiciels d’IA nécessitent des mises à jour et des correctifs réguliers. Une nouvelle version de l’algorithme peut introduire des effets de bord involontaires. Si les procédures d’assurance qualité logicielle échouent, la machine mise à jour peut se comporter de manière indésirable, alors même que la version précédente fonctionnait correctement. D’où la recommandation de réaliser, avant tout déploiement de mise à jour, des tests simulant les conditions réelles de fonctionnement.
• Attaques par manipulation des données : il est possible de « tromper » une IA en lui fournissant des données falsifiées. Dans l’industrie, une menace réelle consiste à perturber volontairement les mesures des capteurs ou à fournir à l’algorithme de fausses informations, ce qui peut provoquer des réactions indésirables (p. ex. l’arrêt de la production ou l’absence de réaction face à un danger réel). C’est pourquoi, lors de la conception de systèmes d’IA, il faut intégrer des mécanismes de détection d’anomalies et de filtrage des données d’entrée.
• Dépendance vis-à-vis des fournisseurs de technologie : de nombreuses entreprises recourent à des fournisseurs externes de systèmes d’IA ou à des plateformes cloud pour l’analyse des données. Cela crée un risque de dépendance à une technologie « boîte noire », dont le fonctionnement n’est pas pleinement compris. Si le fournisseur cesse de supporter le produit ou impose des conditions défavorables, l’entreprise peut se retrouver en difficulté. Les processus clés doivent donc s’appuyer sur des solutions transparentes, et les connaissances associées doivent être progressivement internalisées au sein de l’entreprise.
• Impact sur les salariés : l’automatisation fondée sur l’IA peut conduire à des suppressions de postes ou à des évolutions des profils de fonctions. Il s’agit d’un risque de nature sociale : si l’entreprise ne veille pas à la reconversion des salariés, l’IA sera perçue uniquement comme une menace pour l’emploi, ce qui affecte négativement le moral et la volonté des équipes de coopérer lors du déploiement de nouvelles technologies.

L’ensemble de ces risques montre qu’il est indispensable d’appliquer un principe de confiance limitée vis-à-vis de l’IA. Autrement dit, même si le système fonctionne de manière autonome, l’entreprise doit mettre en place une supervision. Une analyse de risques régulière et la vérification des décisions prises par l’IA (en particulier dans les usages critiques) permettent de détecter tôt d’éventuelles anomalies. En pratique, on adopte souvent une approche « human-in-the-loop », c’est-à-dire le maintien d’un humain dans le rôle de contrôleur des décisions clés tant que l’IA n’a pas démontré sa fiabilité sur le long terme.

Cybersécurité et intelligence artificielle dans l’industrie

L’essor de l’IA s’accompagne également de nouveaux défis en matière de cybersécurité. Les sites industriels deviennent de plus en plus numérisés et interconnectés : machines, capteurs IoT, systèmes SCADA et plateformes d’IA échangent des données au sein de l’usine, et souvent aussi avec le cloud. Cela élargit la surface d’attaque potentielle pour les cybercriminels. Les menaces incluent notamment :

• Attaques par ransomware et sabotage de la production : Des criminels peuvent tenter d’infecter le réseau de l’usine avec un logiciel malveillant afin de prendre le contrôle des systèmes de commande ou de les chiffrer. Lorsque l’IA pilote des processus clés, les conséquences d’une attaque réussie peuvent être graves – de l’arrêt de production à l’endommagement des équipements, voire à la fabrication en série de produits défectueux. C’est pourquoi il est essentiel de respecter des standards éprouvés de cybersécurité en automatisation industrielle (p. ex. les normes de la famille IEC 62443) ainsi que de segmenter le réseau OT (Operational Technology) afin d’isoler les systèmes de production d’Internet.
• Vol de données et de propriété intellectuelle : Les systèmes d’IA apprennent à partir de données de production, qui peuvent contenir des informations sensibles sur les procédés technologiques ou des recettes. Des données dérobées peuvent servir à la concurrence ou à l’espionnage industriel. La mise en place de mécanismes de protection robustes (chiffrement des communications, authentification d’accès à plusieurs niveaux, supervision du réseau) est indispensable à l’ère de l’industrie 4.0.
• Manipulation des modèles d’IA : Un vecteur d’attaque plus avancé consiste à tenter d’influencer le modèle d’IA lui-même – par exemple en « l’empoisonnant » lors de la phase d’apprentissage avec des données erronées. Le modèle peut alors apprendre de faux schémas et commencer à prendre de mauvaises décisions. Ce type de menace impose une approche très maîtrisée du processus d’entraînement : il faut protéger les données d’apprentissage et vérifier leur intégrité.
• Utilisation de l’IA par les attaquants : L’intelligence artificielle est une arme à double tranchant : elle aide à défendre les systèmes, mais elle est aussi utilisée par les hackers. Par exemple, l’IA facilite la création de messages de phishing convaincants ou la recherche de failles de sécurité. La défense consiste à déployer des outils tout aussi avancés côté protection, par exemple des systèmes de détection d’intrusion basés sur l’apprentissage automatique, qui analysent le trafic réseau à la recherche d’anomalies.

Pour les entreprises industrielles, cela implique de devoir intégrer la stratégie IA à la stratégie de cybersécurité. Chaque nouveau composant basé sur l’IA devrait faire l’objet d’une évaluation de sécurité IT. Il est également souhaitable que les équipes responsables de l’OT collaborent étroitement avec les équipes de sécurité IT – une culture de développement sécurisé (DevSecOps) doit aussi couvrir les projets IA. C’est à cette condition que l’innovation ne fragilisera pas, mais renforcera la sécurité de l’ensemble de l’entreprise.

Questions à se poser avant de déployer l’IA dans le processus de production

Avant de signer un contrat pour un premier projet pilote, réponds – pour toi et pour l’équipe – à au moins cinq questions clés. Si ne serait-ce qu’une seule d’entre elles reste sans réponse claire et positive, suspends l’investissement et comble la lacune de préparation.

1. Ai-je une quantité suffisante de bonnes données pour entraîner les modèles ?
   Les données doivent être cohérentes, complètes et documentées. L’absence d’historique de mesures ou des lacunes fréquentes dans les enregistrements signifient que le modèle n’apprendra pas de règles utiles.
2. Quels objectifs business concrets et quels KPI veux-je atteindre grâce à l’IA ?
   Définis un résultat mesurable – p. ex. réduire le temps d’arrêt de 20 % ou augmenter l’indicateur OEE de 5 pp. Sans objectif clair, il est difficile d’évaluer la réussite du projet et de calculer le ROI.
3. Mes machines et mes lignes respecteront-elles les exigences du Règlement 2023/1230 après l’intégration de l’IA ?
   Assure-toi que les systèmes de sécurité – matériels comme logiciels – resteront conformes aux futures normes et que tu disposes d’un plan de certification CE des machines après modifications.
4. Comment vais-je minimiser le risque de cyberattaques visant les solutions d’IA ?
   Planifie la segmentation du réseau, une authentification à plusieurs niveaux et la surveillance des anomalies. N’oublie pas que des attaquants peuvent tenter « d’empoisonner » les modèles avec de fausses données.
5. L’organisation est-elle prête, sur le plan culturel, au changement ?
   Vérifie que les opérateurs, la maintenance et la direction comprennent le rôle de l’IA, savent comment travailler avec elle et ne craignent pas de perdre leur poste. Sans cela, même la meilleure technologie n’apportera pas les bénéfices attendus.

Des réponses oui à toutes les questions constituent un feu vert pour lancer le projet pilote. Si certains points suscitent encore des doutes, planifie la mise à niveau nécessaire – avant que l’algorithme ne prenne les commandes de ta ligne de production.

L’avenir : l’IA comme standard dans l’industrie ?

Malgré les défis et les risques évoqués, la trajectoire de l’industrie semble claire : l’intelligence artificielle dans l’industrie deviendra avec le temps aussi courante que l’automatisation ou la robotisation. Déjà aujourd’hui, certaines usines qualifiées de « smart factory » fondent la plupart de leurs décisions sur l’analyse de données et des algorithmes intelligents. À l’avenir, on peut s’attendre à une amélioration continue de ces technologies : les modèles d’IA deviendront plus spécialisés (p. ex. dédiés à des opérations technologiques très ciblées) tout en étant plus simples à déployer grâce à des outils de type AutoML ou à des services cloud prêts à l’emploi.

L’étape suivante pourrait être la généralisation des jumeaux numériques – des modèles numériques fidèles de lignes de production ou d’usines entières, alimentés en continu par des données réelles. Une IA opérant sur un tel « jumeau » sera en mesure de tester différents scénarios d’optimisation sans risque pour la production réelle. Cette approche peut révolutionner la conception et la construction de machines, en réduisant le délai entre l’idée et la mise en service grâce aux simulations et à la recherche automatique des meilleures solutions de conception.

Il ne faut pas non plus oublier le facteur humain. Le concept Industrie 5.0 repose sur une collaboration harmonieuse entre les personnes, les robots et l’IA, afin que la technologie soutienne la créativité et les capacités humaines, plutôt que de se contenter de les remplacer. Dans cette vision de l’avenir, l’opérateur de machines deviendra une sorte de « pilote » supervisant une flotte d’équipements intelligents, tandis que les tâches routinières et dangereuses seront réalisées principalement par des systèmes autonomes. L’humain pourra davantage se concentrer sur la supervision, la planification et l’amélioration des processus.

En résumé, l’intelligence artificielle a un potentiel considérable pour continuer à transformer l’industrie : accroître l’efficacité, améliorer la sécurité et favoriser le développement durable. La clé réside toutefois dans une démarche consciente et responsable de son déploiement. Les entreprises qui investissent dès maintenant dans l’IA et veillent aux aspects de sécurité (à la fois physique et numérique) prennent une longueur d’avance et se préparent mieux à l’avenir. L’intelligence artificielle dans l’industrie n’est pas une mode passagère, mais le socle d’une nouvelle ère industrielle ; il vaut donc la peine de mieux la comprendre et d’apprendre à collaborer avec elle en toute sécurité.