L’IA n’échoue pas “par manque d’algorithmes” : elle cale sur des données incohérentes, fragmentées et planquées dans des silos. Tant que l’ERP, le MES, la CAO et le PLM ne parlent pas le même langage, impossible d’entraîner des modèles solides et d’industrialiser des décisions fiables. Il est temps d’adapter votre infrastructure de données à l’ère de l’IA.
Dans un paysage technologique en perpétuelle mutation, les données ne sont plus de simples résidus. Elles constituent un atout stratégique. Les constructeurs de machines l’ont très tôt saisi, et en parallèle, l’essor de l’usine numérique a franchi une étape clé avec l’arrivée de l’IIoT (Internet industriel des objets).
Tandis que l’IA et le machine learning s’imposent aujourd’hui comme des moteurs de modernisation et ouvrent une nouvelle ère de la donnée, un inquiétant constat s’impose : selon Deloitte, 91 % des entreprises s’attendent à rencontrer des difficultés liées aux données au cours de l’année prochaine. La préparation des données doit donc s’inscrire au cœur des priorités.
La qualité des données, le talon d’Achille
Incohérences, erreurs, fragmentation, cloisonnements organisationnels, etc.… les problèmes s’accumulent. Sans compter les constructeurs qui testent déjà l’IA et le machine learning sur des fils numériques obsolètes.
Les silos de données, en particulier, pénalisent lourdement la performance. Ils peuvent, notamment, générer des retards d’approvisionnement, altérer le suivi de la production, et entraver l’entraînement des modèles IA. Dès lors qu’un service ou un système cloisonne ses données, la collaboration se grippe, la prise de décision ralentit et la cohérence globale pose question.
Il est donc impératif de briser ces silos afin de bâtir un environnement intégré où les données circulent librement pour soutenir la performance collective.
3 leviers pour débloquer la data
1 – Connecter les données existantes avant d’en accumuler davantage.
La priorité consiste à relier ce qui existe déjà. Les systèmes intégrés, comme le PLM, jouent ici un rôle central. Ils connectent ERP, MES, ingénierie, production et fournisseurs au sein d’un même flux. En découlent une information unifiée, des échanges fluidifiés et une vision en temps réel du développement produit.
2 – Consolider les systèmes et éliminer les solutions manuelles.
Exit les feuilles Excel, les fichiers CAO, les nomenclatures locales… qui créent de l’opacité et des erreurs. Avec des systèmes intégrés, les processus gagnent en rationalité et les données en accessibilité. Les équipes collaborent mieux et les décisions collectives trouvent une base solide.
3 – Unifier le modèle de données
L’entraînement d’une IA exige des jeux de données cohérentes, complètes et à jour. L’approche unifiée renforce directement la fiabilité des modèles d’IA, ce qui se traduit par des décisions plus pertinentes à tous les niveaux de l’organisation.
Élaborer une stratégie data pérenne
Le parcours de l’IA ne s’arrête pas à son implémentation. Son adoption ne représente qu’une étape vers la gestion intelligente des données.
Mais, comment les gérer une fois les systèmes mis en place ? D’abord, une gouvernance claire s’impose afin de définir qui est responsable de l’intégrité et de la fiabilité des données
Ensuite, il est essentiel d’établir une continuité numérique complète sur l’ensemble du cycle de vie produit, de la conception au service, pour garantir un flux de données fluide et ininterrompu à chaque étape. Enfin, des systèmes modulaires et flexibles permettront d’intégrer les futures capacités de l’IA, d’innover en continu et de rester agile face aux évolutions du marché.
Et demain?
L’avenir des machines intelligentes ne repose pas juste sur l’IA. La bataille se joue avant tout sur la qualité et la disponibilité de la donnée. Sans cette bonne donnée accessible au bon moment, il est impossible d’envisager des modèles économiques orientés services. Ces modèles, pourtant, permettent de réduire les temps d’arrêt de ces machines, de soutenir leur prise de décision intelligente et, par conséquent, d’augmenter la productivité des entreprises utilisatrices.
Cependant, la réussite dépend impérativement d’une collaboration étroite entre les services informatiques, d’ingénierie et d’exploitation. Avec l’approche unifiée de ces services, l’expertise collective se met au service d’un écosystème favorable où les machines intelligentes deviennent un moteur d’innovation et offrent un avantage concurrentiel.
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Par Cédric Kalifa, VP Sales WER & France Country Manager, PTC
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