Voilà maintenant sept ans que le fondateur du Forum économique mondial, Klaus Schwab, a prononcé l’expression « quatrième révolution industrielle » (4IR) lors d’une conférence à Davos. Depuis, l’engouement autour de son potentiel, de ce qu’elle impliquerait et de sa date d’arrivée ne s’est jamais essoufflé.
Dans son ouvrage qui reprend cette même expression, Schwab décrit la 4IR comme « une révolution technologique qui brouille les frontières entre les sphères physique, numérique et biologique ».
À mesure que nous devenons plus dépendants de technologies comme l’intelligence artificielle et qu’elle occupe une place grandissante dans nos vies, nombreux sont ceux qui ne voient plus la 4IR comme un horizon lointain, mais comme une réalité déjà présente – la prochaine étape consiste à instaurer la confiance dans l’IA pour accélérer son adoption. Pour aller plus loin, découvrez notre webinaire sur la transformation de la prise de décision grâce à l’IA.
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L’essor de l’IA dans l’industrie
L’IA est l’un des mots-clés les plus marquants du XXIe siècle, avec une accélération majeure au cours de la dernière décennie. Bien que la poussée récente en faveur de l’IA soit manifeste, ses origines remontent au milieu du XXe siècle.
Le test de Turing
En 1950, Alan Turing a fait entrer le concept d’intelligence artificielle dans la conscience collective. Dans le prolongement de ses réflexions, il a conçu le test de Turing pour déterminer si les machines peuvent penser à un niveau comparable, voire supérieur, à celui des humains. Hélas, peu d’avancées ont suivi jusqu’à la fin des années 60, période qualifiée de premier « hiver de l’IA » en raison du manque de financements pour la recherche et le développement.
L’arrivée des robots dans la fabrication
En parallèle, et plus discrètement, des composantes de l’IA ont commencé à s’intégrer à l’industrie manufacturière malgré la faible dynamique de l’époque. Ainsi, un bras robotisé d’assemblage nommé SCARA a été mis au point en 1978 et déployé en production. Mais il a fallu attendre les années 1980 pour assister au prochain boom de la R&D en IA, avec un rôle majeur joué par le jeu d’échecs.
Échec et mat pour l’IA
Garry Kasparov, alors champion du monde, dominait les échecs. Le jeu était perçu comme l’ultime épreuve : le vaincre signifierait que l’IA répond aux critères de Turing, à savoir construire une machine capable de raisonner au niveau d’un humain.
Kasparov doutait des progrès de l’IA dans son domaine et affirmait que les moteurs d’échecs ne surpasseraient pas les grands maîtres. Cette conviction a été renforcée par ses victoires contre Deep Blue d’IBM en 1996 et son prédécesseur IBM Deep Thought en 1989.
Mais en 1997, Deep Blue d’IBM l’a vaincu lors d’un match revanche ; cet événement est souvent considéré comme la fin du deuxième « hiver de l’IA », entamé en 1988.
L’avenir de l’IA
Depuis, l’IA progresse régulièrement. Le prochain bond n’est survenu qu’en 2012, avec la révolution du deep learning, et plus récemment avec le lancement de GPT-4.
Chaque avancée a contribué à la montée en puissance de l’IA, qui s’est progressivement diffusée dans l’industrie manufacturière. Aujourd’hui, il est courant que les fabricants exploitent l’IA pour optimiser leur production.
Exemples d’IA dans l’industrie manufacturière
On peut définir l’IA comme « une intelligence – percevoir, synthétiser et inférer des informations – démontrée par des machines, par opposition à l’intelligence manifestée par les humains ou d’autres animaux ».
Une branche spécifique de l’IA, appelée apprentissage automatique, réalise des avancées majeures dans le secteur manufacturier, qui repose sur des volumes de données considérables.
L’apprentissage automatique permet aux machines de prendre des décisions sans intervention humaine à partir de motifs appris dans les données. Là où l’humain peine à trier des masses d’informations, la machine excelle.
Si l’usine peuplée de robots semblait autrefois relever de la science-fiction, elle reflète aujourd’hui un scénario bien réel où les industriels tirent parti de l’IA.
Mais les fabricants peuvent bénéficier de l’IA de multiples façons ; passons-en quelques-unes en revue.
Maintenance prédictive
Tout équipement industriel a une durée de vie. Négliger sa maintenance au bon moment peut engendrer des pertes financières et de temps significatives. À l’inverse, intervenir trop tôt peut aussi coûter cher. L’enjeu est donc d’identifier le moment idéal pour entretenir ou remplacer les équipements. La maintenance prédictive fondée sur l’IA s’est imposée pour répondre à ce besoin.
Contrôle qualité et inspection
Les produits manufacturés sont soumis à des contrôles qualité afin de garantir un niveau de conformité avant leur mise sur le marché. Historiquement, ces contrôles reposaient sur des inspections visuelles humaines. Problème : 1) l’humain est sujet à l’erreur, et 2) ces inspections prennent du temps.
Confier ces tâches à des équipements d’inspection dopés à l’IA, comme des caméras de vision industrielle, permet souvent de détecter les défauts plus vite et plus précisément. Les entreprises gagnent ainsi en confiance sur la qualité des produits avant qu’ils n’arrivent chez les clients.
Optimisation et automatisation des processus
Des technologies comme la Robotic Process Automation (RPA) simplifient la création, le déploiement et la gestion de robots logiciels qui reproduisent des actions humaines dans les systèmes et logiciels.
Ces robots gèrent des processus répétitifs et volumineux avec une précision supérieure à celle des humains. Parmi les cas d’usage : transferts de données entre systèmes, recherches, calculs et tenue de registres.
Gestion de la chaîne d’approvisionnement
Un bel exemple d’IA dans l’industrie se trouve dans la gestion de la supply chain. Les fabricants doivent traiter des millions de commandes, d’achats, de matières, d’ingrédients, etc. Gérer ces processus manuellement mobilise fortement le temps et les ressources, d’où l’intérêt croissant pour l’IA afin d’augmenter et fiabiliser la chaîne d’approvisionnement.
Cobots
Les robots collaboratifs, ou cobots, prennent de plus en plus de responsabilités d’assistance aux côtés des humains, plutôt qu’en remplacement.
Contrairement aux robots automatisés programmés pour répéter une seule tâche, les cobots apprennent à exécuter diverses missions. Ils sont souvent déployés pour la manutention lourde (par ex. lever des pièces automobiles) ou sur les lignes d’assemblage. Autre cas d’usage : localiser et récupérer des articles dans de vastes entrepôts.
Enjeux éthiques de l’IA dans l’industrie
Malgré les bénéfices et les avancées potentielles liés à l’IA dans la fabrication, certains enjeux éthiques suscitent des inquiétudes.
Voici quelques-unes des préoccupations soulevées.
Chômage et creusement des inégalités
La crainte la plus évidente touche à la sécurité de l’emploi. Pour certains, la menace est existentielle ; pour d’autres, elle concerne surtout la demande de travail.
Historiquement, le progrès technologique augmente la demande de main-d’œuvre hautement qualifiée, tandis que celle pour les travailleurs moins formés diminue.
Cependant, comme l’a prédit à Davos en janvier 2023 Arvind Krishna, président-directeur général d’IBM, l’IA pourrait inverser cette tendance :
« Vous devriez être plus inquiets pour les emplois administratifs, les cols blancs, que pour les emplois physiques. Un grand nombre d’entre eux seront remplacés. La question devient : “Quels emplois créez-vous pour les remplacer ?” »
Arvind Krishna, Chairman and Chief Executive IMB
À mesure que les machines gagnent en intelligence, elles sont appelées à remplacer de nombreux humains au travail, laissant sur le carreau ceux qui ne maîtrisent pas les compétences de la 4IR.
Menaces en cybersécurité
Les cybercriminels inventent sans cesse de nouveaux moyens d’infiltrer les systèmes, ce qui alimente les inquiétudes autour de l’IA, plus exposée aux cyberattaques. Le Forum économique mondial met en avant les principales menaces pour le secteur manufacturier :
- Hameçonnage (phishing)
- Rançongiciels (ransomware)
- Vol de propriété intellectuelle
- Attaques sur la chaîne d’approvisionnement
- Attaques liées à l’Internet des objets (IoT)
À mesure que les humains, les produits et les équipements se connectent via l’IoT, une petite brèche suffit à perturber toute une ligne de production et, dans le pire des cas, à paralyser une entreprise manufacturière.
Biais
L’un des compromis liés au fait de confier à l’IA le traitement rapide de volumes de données est le risque d’apprendre des biais intrinsèques. L’IA n’est pas toujours garante d’équité ni de neutralité.
Par exemple, un système d’IA entraîné à prédire la criminalité future a montré un fort biais à l’encontre des personnes noires. Il faut aussi considérer les concepteurs des systèmes. Ce sont des humains, eux-mêmes porteurs de biais, susceptibles de les introduire.
Dans la fabrication, les biais de l’IA peuvent poser divers problèmes.
En maintenance prédictive, des modèles entraînés sur des jeux de données biaisés peuvent échouer à anticiper les pannes, entraînant arrêts imprévus, surcoûts et baisse de productivité.
Les biais peuvent aussi fausser le contrôle qualité automatisé, en favorisant potentiellement certains produits ou pièces sur la base de données défectueuses.
De plus, dans une supply chain pilotée par l’IA, des biais peuvent mener à des sélections de fournisseurs inéquitables, une allocation inefficace des ressources et une mauvaise évaluation de la demande. Au-delà de l’efficacité opérationnelle, ces effets peuvent nuire à la réputation et créer des risques de non-conformité réglementaire.
En résumé
L’IA est incontestablement une technologie de rupture ; un nombre croissant d’entreprises l’adoptent pour améliorer leurs pratiques, prendre de meilleures décisions et concevoir de meilleurs produits.
À mesure que ces systèmes gagnent en maturité, les pratiques industrielles s’en trouveront améliorées. Les entreprises qui maîtrisent les fondamentaux de l’IA disposeront d’un avantage concurrentiel significatif.
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