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L'Intelligence Artificielle : opportunités B2B et bonnes pratiques pour l'Industrie 4.0

L'Intelligence Artificielle : opportunités B2B et bonnes pratiques pour l'Industrie 4.0

14 déc 2023

La révolution numérique avait déjà transformé le parcours client et les relations commerciales en B2B dans le secteur de l’industrie. Que nous réservent les dernières avancées de l’IA et la récente percée de ChatGPT ? Quelles sont les opportunités et quels sont les dangers pour l’industrie 4.0 ?

Le GIFEC en a parlé à la plénière des adhérents

La plénière des adhérents qui s’est tenue mardi 5 décembre a été l’occasion d’aborder plusieurs problématiques liées à l'avènement de l’Intelligence Artificielle (IA). Pour présenter ces sujets et en saisir les enjeux pour l'industrie, le GIFEC a reçu Stéphane Amarsy pour une conférence intitulée « Le futur est déjà là ».

Sans prétendre pouvoir prédire l’avenir, l'entrepreneur nous invite à prendre conscience des grands changements qui sont à l'œuvre et du bouleversement qui nous attend à l’interconnexion de l’IA et d'autres ruptures technologiques. Pour le conférencier, l'accumulation rapide de ces ruptures nous plonge dans un état de métamorphose perpétuelle.

Plus que jamais, les entreprises du secteur de l’industrie doivent gagner en souplesse pour suivre le mouvement. Les rendez-vous et les conférences du GIFEC vous aident à anticiper ces questions pour mieux aborder la conduite du changement. Pour citer Stéphane Amarsy dans sa newsletter « Métamorphoses » : « Il vaut mieux s’occuper du changement avant qu’il ne s’occupe de vous ».

Pour prolonger cette réflexion, il est essentiel de replacer l’IA dans le contexte plus large de l’Industrie 4.0, qui redéfinit les processus, les métiers et les modèles économiques de l’industrie.

Comprendre l’Industrie 4.0 et son lien avec l’IA

L’Industrie 4.0 désigne la convergence des technologies numériques, physiques et biologiques appliquées à la production industrielle. Elle intègre l’IA, mais aussi l’IoT, l’automatisation avancée, la robotique collaborative, ou encore l’analyse big data. L’IA agit ici comme un catalyseur. Elle rend les systèmes plus intelligents, capables d’auto-apprentissage, et ouvre la voie à des usines plus réactives, interconnectées et personnalisées.

Ne ratez pas le train en marche !

Le rythme s’accélère dans le secteur de l'industrie. La révolution numérique a déjà bouleversé l’approche commerciale B2B traditionnelle au profit des canaux en ligne.

Les industriels sont désormais à la tête de bases de données riches en informations. L'automatisation des processus du marketing et de la vente a permis aux équipes de gagner en temps et en efficacité pour mieux les exploiter. Les actions les plus simples et les plus répétitives sont déclenchées de manière automatique (marketing automation).

L'intelligence artificielle pousse cette logique plus loin encore, avec des fonctions génératives et prédictives toujours plus performantes. Bien maîtrisée, elle devient un levier stratégique pour améliorer la productivité, optimiser les opérations et mieux anticiper les besoins du marché.

Opportunités stratégiques pour les industriels

En intégrant l’IA dans une démarche « Industrie 4.0 », les entreprises peuvent aussi :

optimiser leurs lignes de production grâce à la maintenance prédictive ;
réduire les coûts énergétiques via l’analyse en temps réel ;
personnaliser la production tout en conservant les économies d’échelle ;
améliorer la qualité et la traçabilité grâce aux capteurs et à l’IA vision.

Exemples d’opportunités pour la vente B2B dans l’industrie 4.0

L’IA générative met des contenus uniques à la disposition des équipes de vente B2B. Bien maîtrisé, l'outil peut produire sans délai des contenus suffisamment qualitatifs pour être utilisés sur les différents canaux de communication. On parle de textes (articles, annonces, posts sur les réseaux sociaux…) d’images (logos, illustrations...) ou encore de contenus audio et vidéo. ChatGPT fait partie de cette catégorie.

L’IA prédictive s’avère tout aussi utile dans le domaine de l'industrie. Cette forme d'intelligence analyse les données historiques, les modèles et les séries temporelles afin d’en tirer des prédictions pertinentes. L’IA peut ainsi être utilisée pour anticiper les dysfonctionnements sur les équipements.

Grâce à une analyse poussée du parcours du client B2B, certaines solutions peuvent faire ressortir de nouvelles opportunités de revenus. Celles-ci peuvent se présenter tout au long du cycle de vie du client. Une IA bien calibrée peut aussi anticiper les besoins émergents chez vos clients et chez ceux de vos concurrents. Elle cible les prospects en un rien de temps et soumet sa liste à la force de vente qui n’aura plus qu’à passer à l’action.

La force de l’IA dans un climat d'incertitude

En période d'incertitude économique, les équipes de ventes et marketing B2B peuvent utiliser l’IA pour maintenir le rythme à moindres frais. Quand les temps sont durs, les positions des acheteurs sont figées. Aucune décision ne sera prise dans l’immédiat, et pourtant, il faut rester présent dans l'esprit des prospects.

Ces comportements sont particulièrement impactants en B2B où les cycles de vente sont généralement plus longs qu’en B2C. Aussitôt le ralentissement passé, il sera temps de revenir à la charge et de tirer les ficelles préalablement mises en place. Pour marquer les esprits, il faut se montrer créatif. Le rôle du management est ici de donner aux collaborateurs le temps et les moyens de développer des actions innovantes.

L’IA et l'automation remplacent l'individu sur les missions les plus standardisées, et l’assistent aussi dans les processus de création. L’IA peut suggérer des accroches et des designs percutants, à adapter selon les secteurs d’activités. Il suffit de la nourrir avec les bonnes informations et de savoir la réorienter selon ses besoins.

Entrepreneur regardent la vue de son bureau sur la ville

Supervision : le mot d’ordre pour garder le contrôle

Le risque avec une IA générative réside dans la perpétuation d’un cycle d’ « alimentation – apprentissage – création » à partir de données potentiellement erronées. Une IA mal nourrie et mal calibrée génère des données inexactes ou approximatives qui serviront de base à ses futurs développements. Dans l’immédiat, ce qui doit nous alerter, c’est la tentation de laisser l’IA fonctionner sans supervision au risque d'obtenir des résultats médiocres.

La qualité du résultat avec des agents conversationnels

Rappelons que la force des agents conversationnels comme ChatGPT réside dans l'application de patterns trouvés dans les données ou croisés par apprentissage. La qualité du résultat incombe à l'entreprise qui utilise l’IA. C’est à elle que revient la responsabilité de valider l’ébauche (textuelle, graphique, logicielle…), ou de pousser la machine à proposer une nouvelle version jusqu’à obtenir satisfaction.

Cette étape de supervision humaine est essentielle pour éviter les erreurs factuelles, les approximations ou les contenus hors sujet. Les agents conversationnels peuvent accélérer la production et élargir la créativité, mais ils ne remplacent pas l’expertise métier ni la capacité d’analyse stratégique.

Les organisations les plus performantes en Industrie 4.0 combinent l’agilité de ces outils avec un contrôle éditorial rigoureux, garantissant ainsi que chaque sortie de l’IA soit pertinente, fiable et alignée sur leurs objectifs.

Les opportunités de l’IA prédictive dans l’industrie 4.0

Concernant l’IA prédictive, il faut voir ces solutions comme des lanceurs d’alertes. L'entreprise peut par exemple ajuster son planning de maintenance afin de répondre à une forte probabilité de panne sur tel ou tel équipement industriel. L’IA peut aussi aider l'entreprise à prévoir la demande et à mieux gérer son inventaire.

Au-delà de ces usages, elle permet d’optimiser la consommation énergétique, de réduire les arrêts imprévus et d’anticiper les variations de qualité en production. En croisant les données issues des capteurs IoT et de l’historique de production, l’IA identifie des tendances invisibles à l’œil humain.

Les entreprises peuvent ainsi passer d’une maintenance réactive à une maintenance proactive, améliorer la disponibilité des machines et limiter les pertes de matières premières, tout en renforçant leur compétitivité dans l’Industrie 4.0.

Bonnes pratiques pour déployer l’IA en toute sécurité

Pour sécuriser une démarche IA en Industrie 4.0 :

mettre en place des validations humaines ;
former les équipes aux outils et à la détection d’anomalies ;
auditer régulièrement la performance ;
anticiper la cybersécurité liée aux systèmes interconnectés.

Femme travaillant sur un projet d'animation 3D

Ces sujets brûlants autour de l’IA dans l'industrie 4.0

La décennie 2020 s’annonce riche en questions, en réflexion et en solutions pour l'industrie 4.0. Nous avons évoqué en introduction les ruptures technologiques rapides et la rencontre entre l’IA et les autres avancées du secteur de l'industrie.

Optimisation logistique et gestion des stocks en temps réel

L'optimisation de l’inventaire peut ainsi compter sur l’IA pour mieux refléter les prévisions issues de l’analyse de données et sur l'IoT (Internet of Things, ou Internet des objets) pour agir sur la chaîne d'approvisionnement. Des capteurs connectés sont ainsi utilisés pour collecter les données transmises en temps réel aux responsables de gestion des stocks, ou encore pour fournir des indications sur l’état des véhicules de transport de marchandises.

Technologies émergentes et innovations phares de l’Industrie 4.0

Le remote monitoring fait partie de ces sujets brûlants de l'industrie 4.0, aux côtés de l’automatisation, de la réalité virtuelle VR au service de la maintenance industrielle, ou encore de l’impression 3D. À cela s’ajoutent des tendances émergentes comme les jumeaux numériques, qui simulent en temps réel le fonctionnement d’une usine ou d’un équipement, et l’edge computing, qui permet un traitement des données au plus près des machines pour gagner en réactivité et en fiabilité.