Fabrication autonome : Orchestrer le bond agentique
Des industries comme la fabrication, la pétrochimie et l’énergie sont à l’aube d’une transition. L’ère des opérations autonomes – où l’AI suggère et exécute des actions – émerge rapidement. Cependant, la voie à suivre est loin d’être simple. Les pénuries de main-d’œuvre dans les marchés clés rendent nécessaire la réalisation d’usines capables de s’auto-orchestrer avec un minimum d’intervention manuelle. Même si l’AI est bien placée pour répondre à ce besoin, les dirigeants d’entreprise doivent confronter les obstacles de façon proactive plutôt que réactive. Aucun d’eux n’est anodin et tous requièrent une attention immédiate.
Obstacles à la fabrication autonome
L’état des données opérationnelles représente le principal obstacle à l’atteinte d’opérations autonomes de bout en bout. Bien que de nouveaux outils aient accéléré le nettoyage et l’harmonisation des données, de nombreuses usines manquent toujours de la base numérique nécessaire à l’autonomie propulsée par l’AI. Selon une étude Forrester commandée par Microsoft pour 2025, les organisations qui unifient les données des systèmes TI et TO peuvent réduire les défauts ainsi que la fréquence des pannes d’équipement jusqu’à 50 %. Pourtant, 76 % des dirigeants de la fabrication industrielle citent toujours la fiabilité limitée des données comme l’un des principaux risques liés à l’AI selon le rapport technologique mondial 2026 de KPMG, démontrant que l’abondance et la qualité des données ne sont pas synonymes.
Par ailleurs, les opérations autonomes ne peuvent réussir sans un engagement ferme de la direction, des indicateurs KPI clairs et une attention constante sur les résultats d’affaires, comme la fiabilité de la maintenance et la prévision du rendement. Alors que près de la moitié des organisations industrielles mondiales n’ont pas confiance dans leur stratégie de fabrication pour obtenir les résultats attendus au cours des trois prochaines années, les deux tiers ne poursuivent toujours pas la refonte opérationnelle ambitieuse nécessaire pour soutenir l’automatisation avancée. Autrement dit, sans responsabilité claire, les aspirations se concrétisent rarement.
L’infrastructure existante est un autre facteur freinant les fabricants. À cet égard, les principaux goulots d’étranglement sont la capacité de calcul, l’approvisionnement en puces, les données non structurées et une gouvernance déficiente, qui affectent directement l’atelier de production. Ceci soulève l’enjeu des coûts et du retour sur investissement. Reconfigurer les actifs et modifier l’architecture de contrôle sont des démarches coûteuses et complexes. Toutefois, compte tenu de ce que font les entreprises d’automatisation industrielle et de plateformes (comme Cognite, ABB, AVEVA, Rockwell Automation et Palantir), les entreprises pourraient récolter un retour sur investissement plus tôt qu’elles ne le pensent.
Résoudre l’équation des données, de la gouvernance et de l’AI
Tout commence avec la mise en place d’une base de données solide, la création d’équipes de données alignées sur le domaine avec des accords de niveau de service et l’investissement dans la structuration des données. Pour cela, aligner AI, les processus opérationnels et d’affaires doit figurer parmi les principales priorités.
De la même façon, il faut aller au-delà des discussions de gouvernance en salle du conseil et commencer à l’opérationnaliser en créant des comités de gouvernance de l’AI, en mettant en œuvre des tests de biais et en établissant des seuils d’explicabilité comme étapes standard dans les cycles de développement. Sans ces contrôles, le passage à l’échelle de l’AI devient un risque, particulièrement dans des secteurs comme la fabrication, l’énergie et la pétrochimie.
L’AI, en tant que technologie, évolue et s’impose rapidement. D’ici 2028, on prévoit que des agents AI autonomes prendront 15 % des décisions liées au travail quotidien. Des agents AI sont conçus pour exécuter de façon autonome des flux de travail complexes, de bout en bout. Ils peuvent être entraînés à raisonner à travers les environnements TI et TO, en coordonnant les décisions en temps réel. Pour les fabricants, cela ouvre la porte à une évolution majeure passant de :
- Systèmes à base de règles vers systèmes d’apprentissage
- Intervention humaine continue vers supervision humaine ponctuelle
- Optimisation isolée vers orchestration à l’échelle du système
Au cœur du concept, les opérations autonomes propulsées par des agents AI reposent sur l’intersection de quatre capacités :
- Convergence des données
- AI et analytique avancée
- Jumeaux numériques et simulation
- Exécution en boucle fermée
L’essentiel est de s’appuyer sur une base modulaire, flexible et sécurisée pouvant soutenir ces capacités. À cet égard, des entreprises comme Palantir et Cognite démontrent déjà comment des plateformes de données unifiées peuvent alimenter l’AI industrielle. Cela dit, aucune entreprise ne peut résoudre ces enjeux et relever ces défis seule. Les OEM, les exploitants, les propriétaires et les intégrateurs systèmes devront tous collaborer.
Créer des synergies pour l’« usine sans supervision »
L’avenir de la fabrication appartient à ceux qui agissent sans attendre. Les pénuries de main-d’œuvre ne patienteront pas. Les pressions concurrentielles ne s’atténueront pas. Mais avec la bonne plateforme, le bon partenaire et une claire focalisation sur les fondamentaux, des opérations pleinement autonomes sont plus proches qu’on le croit.
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