Automatisation, data, intelligence artificielle… Les industriels disposent aujourd’hui d’outils capables d’orienter, voire de produire directement des décisions opérationnelles. Ces dispositifs sont de plus en plus mobilisés pour améliorer la performance, sécuriser les processus et faciliter les arbitrages. L’émergence de l’Industrie 5.0 pose aussi la question de la maîtrise des décisions et de la responsabilité.
Industrie 5.0 : ce que les industriels ont réellement changé dans leur manière de piloter la performance
En 2025, la majorité des industriels ont intégré l’automatisation des tâches, la data et l’intelligence artificielle aux processus de l’entreprise. Seuls 6 % se déclarent être au tout début de leur transformation digitale.
Mais pour ceux qui ont déjà lancé leurs initiatives digitales, 41 % jugent le retour sur investissement insuffisant, révélant une tension croissante entre attentes de performance et réalité opérationnelle.
Ces constats sont issus du Baromètre Industrie 5.0, publié en octobre 2025 par le cabinet de conseil Wavestone, sur la base d’un panel franco-allemand de plus de 600 décideurs industriels.
Les résultats traduisent un changement dans la manière de piloter la performance industrielle. En plus de la productivité et de l’efficacité opérationnelle, les projets digitaux sont aussi évalués à l’aune de leur capacité à produire des décisions compréhensibles et applicables sur le terrain.
La question n’est plus uniquement celle des outils, mais du cadre dans lequel les décisions automatisées s’inscrivent.
Décisions automatisées : de quels choix parle-t-on concrètement dans l’industrie ?
Dans l’industrie, la décision automatisée s’applique à un ensemble de situations dans lesquelles des systèmes numériques produisent, à partir de données, des recommandations ou des arbitrages.
Ces décisions peuvent concerner la planification de la production, l’ordonnancement des tâches, la maintenance des équipements, la gestion des stocks, la qualité ou encore la logistique.
Dans la majorité des cas, l’automatisation ne supprime pas l’intervention humaine. Les outils traitent des volumes de données importants, identifient des scénarios ou proposent des options, mais la décision finale reste souvent validée par un responsable opérationnel. Cette logique de recommandation assistée est aujourd’hui la plus répandue, notamment lorsque les enjeux financiers, humains ou industriels sont élevés.
Dans d’autres situations, il est possible d’aller plus loin. Certains systèmes déclenchent automatiquement des actions, par exemple en ajustant des paramètres de production, en réorganisant des flux ou en lançant des opérations de maintenance. Ces décisions, prises sans intervention immédiate d’un opérateur ou d’un manager, reposent sur des modèles ou des algorithmes définis en amont. Ce sont ces choix qui interrogent aujourd’hui les industriels. Non pas en raison de leur efficacité technique, mais parce qu’ils déplacent la responsabilité de la décision.
Quand la décision nous échappe : les limites opérationnelles de l’automatisation
Lorsque les décisions sont produites par des systèmes automatisés, la principale difficulté est la manière dont elles sont perçues et intégrées dans l’organisation.
Lorsqu’un ajustement de planning, une modification de paramètres ou un déclenchement automatique intervient sans explication claire, la décision est exécutée, mais sans être pleinement comprise. Les opérateurs et managers peuvent alors avoir du mal à en assumer les conséquences.
Ces situations posent la question de la responsabilité. En cas d’erreur, de dysfonctionnement ou de résultat non conforme aux attentes, l’identification du niveau de décision devient plus complexe. La responsabilité se répartit entre les concepteurs du système, les équipes métiers, les responsables hiérarchiques et les outils eux-mêmes, sans toujours être clairement formalisée.
Enfin, l’automatisation peut accentuer un décalage entre la logique des modèles et la réalité opérationnelle. Les décisions automatisées ne tiennent pas toujours compte de situations imprévues, de contraintes locales ou de signaux faibles connus des équipes de terrain.
Comment superviser une décision automatisée dans l’industrie ?
Face à la montée des décisions automatisées dans l’industrie, les équipes doivent comprendre les conditions dans lesquelles la décision a été générée, les paramètres et les marges d’ajustement possibles. La supervision devient ainsi une fonction à part entière.
Concrètement, cette supervision repose sur la capacité à identifier les situations dans lesquelles la décision automatisée peut être appliquée telle quelle, et celles qui nécessitent un arbitrage humain.
Il faut savoir interpréter les recommandations produites par les systèmes, en tenant compte des contraintes de production, des aléas terrain ou des priorités du moment.
Cette évolution modifie les responsabilités managériales. Le décideur doit assumer la décision finale, y compris lorsqu’elle s’appuie sur des outils automatisés. Cela suppose une compréhension suffisante des mécanismes à l’œuvre, mais aussi la capacité à expliquer la décision aux équipes concernées, afin d’en garantir l’acceptation et la mise en œuvre.
La responsabilité ne disparaît pas avec l’automatisation : elle change de forme et doit être explicitement prise en charge. C’est sur ce terrain que les échanges entre industriels prennent tout leur sens. Le partage de retours d’expérience et la confrontation des pratiques permettent d’identifier des cadres de décision efficaces et d’éviter que l’automatisation ne devienne un maillon faible dans l’organisation.