De la donnée à la décision : comment l’IA redéfinit-elle l’industrie connectée ?
20 novembre 2025
Collecter, comprendre, nettoyer, modéliser, décider. Derrière ces cinq verbes se cache la réalité d’une transformation profonde du monde industriel. Lors du Hub One Day, organisé le 14 octobre à la Maison de l’Environnement de l’aéroport Paris-Charles de Gaulle, les experts de Hub One ont exploré la manière dont la donnée et l’intelligence artificielle transforment les organisations : non pas comme un effet de mode, mais comme un levier concret d’efficacité et de résilience.
La donnée dans l’industrie : trace numérique de l’activité
Dans l’industrie comme ailleurs, tout commence par la donnée. Elle est devenue la matière première d’un monde où la performance se mesure, s’analyse et s’anticipe. Pourtant, peu d’entreprises ont encore une vision claire de la richesse qu’elles détiennent. Lors du Hub One Day, Jérémy Nusa, consultant data chez Hub One, a tenu à rappeler une évidence souvent oubliée : « la donnée, c’est la trace de notre activité. » Derrière cette phrase se cache un véritable enjeu : savoir comment transformer cette trace, parfois brute et désordonnée, en un véritable levier de pilotage stratégique.
Données industrielles : une ressource encore sous-exploitée
La plupart des entreprises disposent déjà de données, mais rares sont celles qui les exploitent pleinement. Les directions s’appuient sur des indicateurs globaux, quand les données réellement décisives se trouvent souvent au niveau opérationnel : celles des machines, des capteurs, des opérateurs. « Les données utiles, ce sont celles du terrain », souligne Jérémy Nusa. Elles reflètent la réalité de l’activité, ses cycles, ses aléas. Mais ces données sont aussi les plus hétérogènes et les plus difficiles à structurer. C’est là que réside le principal défi de la transformation numérique : faire émerger la valeur cachée dans la granularité du quotidien.
Un changement de culture avant tout
Pour beaucoup d’entreprises, cette prise de conscience s’amorce à peine. Longtemps perçue comme un simple sous-produit de l’activité, la donnée devient aujourd’hui un actif à part entière, au même titre qu’une machine ou qu’un savoir-faire. Mais encore faut-il apprendre à la gérer, à la qualifier, à la fiabiliser. Cela suppose un changement de culture : comprendre à quoi servent les données, pourquoi certaines sont plus précieuses que d’autres et comment elles peuvent nourrir la prise de décision. Dans cette approche, la donnée cesse d’être un résidu pour devenir la mémoire vivante de l’entreprise, celle sur laquelle s’appuieront demain les modèles d’intelligence artificielle et les outils prédictifs
De la donnée brute à la donnée fiable : les fondations de l’IA
Avant même de penser « intelligence artificielle », il faut d’abord garantir la qualité et la cohérence des données. Un jeu de données incomplet ou mal structuré conduit inévitablement à de mauvaises décisions.
« Si vous avez un trou dans vos données, vous aurez forcément un trou dans vos analyses », prévient François Munerot, Directeur adjoint de la BL Mobile Pro. Cette rigueur passe par une approche simple : identifier ce qui est mesuré, ce qui ne l’est pas et ce qui devrait l’être. Trois questions structurent ce travail : manque-t-on d’informations dans le temps ? Dans les processus ? Dans les situations observées ?
Gouverner la donnée avant de la modéliser
Une fois cette fiabilité assurée, vient le temps de la structuration. Les entreprises les plus avancées ont compris que la donnée ne se gère pas par hasard : elle se gouverne. Cela passe par des règles claires, des responsabilités identifiées et une approche à long terme. La nomination d’un Chief Data Officer (CDO) est un signal fort de cette maturité. « Le CDO, c’est un peu l’archiviste de l’entreprise », résume Jérémy Nusa. Il garantit la continuité et la cohérence du patrimoine de données dans le temps. Son rôle : mettre en place des processus de collecte et d’archivage fiables, mais aussi accompagner les métiers dans la compréhension et l’utilisation de la donnée. Cette gouvernance permet d’éviter la dispersion, d’unifier les pratiques et d’instaurer une culture commune autour de la donnée.
De la fiabilité à la valeur : la donnée comme actif stratégique
Mais la qualité n’est pas une fin en soi. Une donnée fiable ne vaut que par ce qu’elle permet d’apprendre ou de prédire. C’est à ce stade qu’intervient la modélisation, étape clé où la donnée devient exploitable pour des usages d’intelligence artificielle. Les algorithmes ont besoin d’un socle stable pour repérer des motifs, détecter des anomalies ou anticiper des comportements. Les entreprises qui réussissent cette transformation sont celles qui parviennent à relier la technique à l’opérationnel : faire de la donnée un outil d’aide à la décision, un support de pilotage, un levier de performance. Dans un monde où les cycles de production s’accélèrent, la fiabilité de la donnée devient un facteur de compétitivité, autant qu’un gage de confiance pour l’avenir.
L’intelligence artificielle, levier de performance de l’industrie
Si la donnée est la matière première, l’intelligence artificielle en est le catalyseur. Dans l’industrie, elle ne se résume pas à une promesse abstraite : elle s’incarne déjà dans des usages concrets. Chez Hub One, les déploiements s’articulent autour de trois grands axes : la prévision, la maintenance prédictive et la qualité des données. Dans un entrepôt ou une chaîne logistique, elle permet d’analyser en temps réel les flux d’activité, d’identifier les points de tension et de prévoir les besoins en ressources. Cette approche factuelle transforme le rôle des décideurs : il ne s’agit plus de réagir, mais d’agir avant que le problème n’apparaisse.
Jumeaux numériques : anticiper pour mieux décider
L’exemple le plus emblématique de cette nouvelle approche reste celui du jumeau numérique. En reproduisant virtuellement un entrepôt ou une chaîne de production, il offre une vision continue et dynamique de ce qui se passe sur le terrain. Alimenté par des données en temps réel, ce double virtuel devient un outil de simulation et d’aide à la décision. « Cette visibilité, c’est du pouvoir », confie Benoît Duchêne, Directeur de la BU Traçabilité chez Hub One. Elle permet d’identifier immédiatement les goulets d’étranglement, d’optimiser la répartition des tâches ou encore de planifier les pics d’activité. Grâce à l’IA, ces modèles ne se contentent plus de décrire, ils expliquent et prédisent. C’est cette dimension prédictive qui change tout : la donnée cesse d’être un miroir du passé pour devenir un instrument de projection vers l’avenir.
Maintenance prédictive et performance durable
Autre champ d’application en plein essor : la maintenance prédictive. Dans les télécoms comme dans l’industrie, les algorithmes de machine learning analysent l’historique des incidents pour anticiper les pannes avant qu’elles ne surviennent. En Inde, par exemple, certains réseaux de télécommunication sont désormais entretenus exclusivement sur la base de modèles prédictifs. Cette approche réduit drastiquement les interruptions de service et les coûts opérationnels, tout en améliorant la disponibilité des infrastructures critiques. Dans un contexte industriel tendu, où la moindre heure d’arrêt se chiffre en milliers d’euros, cette intelligence appliquée devient un atout stratégique. L’IA ne remplace pas l’expertise humaine, elle la prolonge, en donnant à chacun la capacité de décider plus vite et plus juste.
Entreprise et IA : un changement culturel avant tout
Faire entrer l’intelligence artificielle dans les organisations ne relève pas seulement d’un défi technique : c’est un changement culturel profond. Les entreprises doivent apprendre à décider autrement, en s’appuyant sur les faits et les modèles plutôt que sur l’intuition. « L’enjeu n’est pas d’automatiser la décision, mais de la rendre plus rationnelle », explique Benoît Duchêne. Cela suppose de repenser les modes de gouvernance, d’intégrer la donnée dans les routines de pilotage et d’encourager les équipes à interroger leurs pratiques. L’IA ne transforme pas uniquement les processus : elle modifie la manière de penser la performance.
Briser les silos pour mettre la donnée au cœur de l’intelligence collective
La donnée n’a de valeur que si elle circule. C’est là un autre chantier majeur : faire collaborer des métiers qui, historiquement, travaillaient en silos. Les experts métiers, les data scientists, les informaticiens et les responsables opérationnels doivent désormais parler le même langage. « La donnée devient un lien entre les fonctions, pas un domaine réservé aux techniciens », souligne Jérémy Nusa. Cette transversalité est indispensable pour que les projets d’IA produisent des résultats tangibles. Là où les équipes coopèrent, la qualité des modèles s’améliore et les décisions deviennent plus fines, car elles reposent sur une compréhension partagée du réel.
L’humain, garant du sens dans la décision augmentée
Cette transformation ne signifie pas la disparition du rôle humain, bien au contraire. Les intervenants l’ont rappelé avec force : l’IA éclaire, mais elle ne tranche pas. « Un modèle d’IA ne dit pas la vérité, il produit un résultat cohérent au regard de ce qu’il voit », rappelle Jérémy Nusa. L’humain reste le garant du sens, du contexte et de la responsabilité des décisions. Dans les environnements industriels, cette complémentarité est essentielle : l’expérience du terrain permet de corriger les biais, de valider les résultats et d’ajuster les priorités. En réalité, l’IA ne remplace pas la réflexion humaine, elle en étend la portée.
Industrie augmentée : la convergence entre IA, data et 5G
Ce qui se joue aujourd’hui dépasse la simple adoption d’outils : c’est une transformation systémique de l’entreprise industrielle. En structurant leurs données, en les partageant et en les rendant exploitables, les organisations construisent une nouvelle forme d’intelligence collective. « La donnée devient un actif stratégique au même titre que le capital humain ou les infrastructures », observe François Munerot. Cette intelligence n’est plus centralisée mais distribuée, portée par l’ensemble des collaborateurs qui, à chaque niveau, participent à la compréhension du fonctionnement global de l’entreprise.
La convergence des technologies 5G, IoT et IA au service du pilotage
Cette mutation s’accélère avec la convergence entre 5G, IoT et intelligence artificielle. Ensemble, ces technologies forment une chaîne continue entre le terrain et la décision. Les capteurs collectent, la 5G transporte, l’IA interprète. Ce triptyque redessine les modes de production et de supervision, rendant possible un pilotage en temps réel et une réactivité inédite face aux imprévus. Les usines, entrepôts et infrastructures deviennent des systèmes vivants, capables d’apprendre et de s’ajuster en permanence. C’est le cœur du concept d’industrie augmentée : une industrie capable de raisonner sur elle-même à partir de ses propres données.
Une transformation silencieuse mais décisive pour l’industrie connectée
Pourtant, cette révolution ne se voit pas toujours. Elle avance sans grand fracas, souvent à l’échelle d’un site, d’une ligne de production ou d’un entrepôt. Elle s’impose par la preuve, par l’efficacité démontrée. « On n’assiste pas à une rupture brutale, mais à une montée en puissance continue », résume François Munerot. Cette approche pragmatique correspond à la culture industrielle française : expérimenter, ajuster, fiabiliser avant de généraliser. À mesure que la donnée s’intègre dans les décisions, elle redéfinit la notion même de performance : plus réactive, plus responsable, plus intelligente. Une mutation en profondeur, aussi discrète que durable.
De la donnée brute à la décision augmentée, l’industrie est entrée dans une nouvelle ère : celle de la connaissance opérationnelle. Loin des discours futuristes, les entreprises avancent avec pragmatisme, structurant leur patrimoine numérique avant de le confier à l’intelligence artificielle. La 5G, les capteurs et la data science convergent désormais pour donner naissance à une industrie connectée, pilotée, réactive. Une transformation silencieuse, mais décisive : celle d’un monde où la donnée devient enfin un levier de performance autant qu’un outil de souveraineté.
