IA locale : la gouvernance avant l’achat de matériel
Benedikt Langer
10 min de lectureQuatre évolutions en deux semaines montrent que l’IA opérée en local va bien au-delà ...
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De nombreuses entreprises prévoient d’intégrer l’Industrial IoT (IIoT) et l’AIoT – sa variante intelligente – dans leurs processus de production, comme le révèle une récente étude. Le niveau de maturité laisse cependant souvent à désirer.Le raccordement des machines en tant qu’Industrial Internet of Things (Internet des objets industriels, IIoT) est devenu, selon Computerwoche, presque un standard dans l’industrie manufacturière. Et pour cause : cette technologie offre de nombreuses possibilités et opportunités. La maintenance prédictive, exemple phare s’il en est, en fait partie, tout comme l’optimisation des processus, la traçabilité des matériaux ou encore l’intégration et le développement de nouveaux modèles économiques.
Les grandes entreprises restent en tête sur l’IIoT
La base du raccordement à l’Internet industriel des objets (IIoT) repose sur l’utilisation de capteurs et d’actionneurs intelligents, qui permettent de piloter les machines et les équipements en temps réel.
Une étude récente, menée conjointement par les publications IDG CIO et Computerwoche avec Avanade et A1 Digital, révèle l’ampleur de l’adoption de l’IIoT. Les partenaires ont interrogé 315 décideurs de la région DACH (Allemagne, Autriche, Suisse) sur leurs opinions, leurs projets et leurs plans dans ce domaine. Selon les résultats, plus de la moitié des entreprises sondées utilisent déjà l’IIoT, tandis qu’environ un cinquième prévoit de le faire à court ou moyen terme.
La maturité progresse avec la volonté d’investir
Les bonnes pratiques s’avèrent précieuses pour planifier et déployer des projets IIoT (Internet industriel des objets). Selon l’étude, 58 % des entreprises misent sur la formation et le perfectionnement de leurs collaborateurs, 48 % sur une implémentation progressive et des projets pilotes, tandis que 42 % font appel à des consultants externes et s’appuient sur des standards technologiques.
Ce niveau de maturité encore insuffisant devrait s’améliorer au fil de l’année. En effet, la moitié des entreprises interrogées prévoient d’augmenter fortement, voire très fortement, leurs investissements dans l’IIoT. Deux tiers d’entre elles ont même réservé un budget spécifique à ces dépenses.
Les postes de dépenses prioritaires concernent, à hauteur de 50 % et 49 %, la connectivité IoT mobile et les technologies réseau comme le WiFi 6, la 5G, le LoRaWAN et le NB-IoT, ainsi que l’intelligence artificielle et le machine learning. Les technologies de sécurité figurent également en tête des priorités, avec 42 % des intentions d’investissement.
L’AIoT est « la prochaine grande révolution »
En matière de convergence entre l’informatique (IT) et les technologies opérationnelles (OT), 61 % des entreprises s’estiment très bien à parfaitement préparées. Pourtant, seuls 7,1 % considèrent que le domaine OT a davantage la responsabilité de la mise en réseau IoT des machines, contre 32,6 % qui impliquent à la fois l’IT et l’OT, et 60,3 % qui penchent plutôt ou clairement pour le domaine IT. Autrement dit, les responsables de production sont largement tenus à l’écart de la planification et de la mise en œuvre des projets IIoT.
Le potentiel est encore plus grand lorsqu’il s’agit d’optimiser les processus, de réduire les coûts et d’accélérer l’innovation, comme le souligne le Dr Jürgen Krämer, directeur des produits (CPO) de Cumulocity, dans un article invité publié sur Computerweekly.de. Selon lui, l’alliance entre l’IoT industriel et l’AIoT agit « comme un système nerveux hautement développé ». L’IoT fournit les sens, tandis que l’IA joue le rôle du cerveau, « qui traite ces informations et les transforme en actions pertinentes ». Concrètement, l’AIoT pourrait, par exemple, permettre le pilotage autonome des machines ou améliorer la surveillance en temps réel des chaînes d’approvisionnement pour détecter précocement d’éventuels goulots d’étranglement. Un autre domaine évoqué par Krämer est la maintenance prédictive, qui vise à prolonger la durée de vie des équipements de production et à réduire les temps d’arrêt.
Un obstacle majeur reste toutefois le manque d’interopérabilité entre les différents appareils et plateformes IIoT. Le Dr Krämer identifie également la qualité souvent insuffisante des données comme un défi de taille. Enfin, les entreprises doivent investir davantage dans les compétences spécialisées et la cybersécurité.
Source de l’image d’en-tête : Adobe Stock / GeorgiiPour aller plus loin
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Questions fréquemment posées
Quels sont les points clés à considérer pour les grandes entreprises dans le cadre de l’IIoT ?
La base de la connectivité IIoT repose sur l’utilisation de capteurs et actionneurs intelligents, qui permettent de piloter les machines et équipements en temps réel.