Industrie 4.0 : comment l'IA transforme déjà les PME industrielles

Industrie 4.0 : quand l'IA répond aux besoins des ateliers

L'intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives pour améliorer la performance industrielle. Pourtant, réussir sa transition vers l'industrie 4.0 ne consiste pas à multiplier les technologies, mais à identifier les bons cas d'usage.

C'est ce qu'a expérimenté Setic-Pourtier, fabricant de machines pour l'industrie du câble, implanté à Roanne.

Initialement, l'entreprise développe une solution de maintenance prédictive utilisant l'IA pour anticiper les défaillances des machines. Si les objectifs techniques sont atteints, les clients ne sont pas prêts à investir : leur priorité n'est pas la gestion des pannes, mais la qualité des câbles produits.

L'entreprise réoriente alors son projet vers l'analyse des données de production et la détection des défauts qualité.

« Cette seconde solution, plébiscitée par les clients, contribue à l'amélioration continue des processus de production, et à la qualité des produits commercialisés », explique Sophie Rondepierre, chef de service chez Setic-Pourtier.

L'enseignement ? Une innovation industrielle ne crée de valeur que lorsqu'elle répond à un besoin réel.

Intelligence artificielle industrielle : commencer petit pour réussir

Faut-il automatiser immédiatement l'ensemble de ses processus ? Pour Xavier Heuille, dirigeant d'une PME d'usinage à Saint-Amand-les-Eaux, la réponse est non.

Dans un témoignage publié par l'UIMM, il évoque une trentaine de cas d'usage potentiels de l'IA : lecture de plans techniques, vérification de certificats ou encore formation individualisée.

« Avec l'intelligence artificielle, le risque n'est pas de faire trop peu, mais trop vite et trop grand », souligne-t-il.

Sa stratégie repose sur une approche progressive : décrire les pièces, analyser les temps d'usinage, puis identifier les possibilités d'optimisation.

Cette méthode permet de tester chaque application de l'IA avant d'envisager son déploiement à plus grande échelle.

Réduction des erreurs, gain de temps, fiabilisation des données : autant d'indicateurs à mesurer pour évaluer les bénéfices réels de chaque expérimentation.

Maintenance prédictive et données : les nouvelles opportunités de l'usine du futur

Chez Steriflow, fabricant d'autoclaves de stérilisation et de pasteurisation, l'intelligence artificielle contribue également à transformer les pratiques industrielles.

« Nous passons d'une maintenance curative à une maintenance prévisionnelle », explique Laurent Tisserand, directeur technique, dans un témoignage publié par la CCI Lyon Métropole.

Grâce à l'analyse de l'état des composants, l'IA permet d'identifier les signes annonciateurs d'une défaillance.

Mais l'entreprise explore aussi d'autres applications : meilleure circulation des données entre services, exploitation des rapports d'inspection et développement de notices techniques intelligentes.

En associant logiciels 3D et intelligence artificielle, Steriflow souhaite notamment créer des documentations dynamiques, capables de traduire automatiquement leurs contenus dans différentes langues.

À la clé : une utilisation facilitée de l'information et des perspectives de réduction des coûts de production documentaire.