IA dans l’industrie : quels usages, quels bénéfices ?
11 décembre 2025
L’intelligence artificielle a franchi un cap. Après des années d’expérimentations, elle s’impose désormais comme un levier majeur de compétitivité pour l’industrie.
Maintenance prédictive, robots autonomes, optimisation énergétique ou encore jumeaux numériques : les cas d’usage se multiplient. Décryptage des grandes tendances et des défis à venir avec Olivier Audouze, directeur de la BU Solutions Logicielles chez Hub One.
2025, l’année de la maturité pour l’intelligence artificielle industrielle
Après plusieurs années d’expérimentations de l’IA, les entreprises franchissent enfin le cap du passage à l’échelle.
Selon les dernières études, près de 78 % des organisations utilisent déjà l’IA dans leurs processus métiers, contre 55 % l’année précédente. L’investissement mondial dans cette technologie atteint désormais 244 milliards de dollars, un record historique. En France, la dynamique est tout aussi forte : 17 milliards d’euros ont été investis en 2025 dans les infrastructures numériques et les campus IA.
Du côté des industriels, cette montée en puissance se traduit par une transformation visible des chaînes de production, où l’IA n’est plus un gadget technologique mais bien intégrée au cœur des workflows industriels : elle optimise, supervise, anticipe. Elle devient un outil de pilotage à part entière. En effet, selon une enquête menée en 2025 par Rockwell Automation, 94 % des industriels français investissent ou prévoient d’investir dans l’IA et l’IA générative.
Mais derrière les discours, il convient de faire un pas de côté. Il existe plusieurs formes d’IA, plus ou moins adaptées aux environnements industriels. Olivier Audouze distingue deux grandes familles : l’IA déterministe, vieille de plus de trente ans mais toujours efficace, et l’IA statistique, popularisée par ChatGPT et les modèles génératifs : “L’IA déterministe repose sur des règles écrites par des experts. Elle permet d’expliquer chaque décision prise. C’est ce qu’on utilise dans les systèmes critiques, la robotique, l’aéronautique ou encore les moteurs de règles dans l’industrie.”
À l’inverse, l’IA statistique s’appuie sur le calcul de probabilités à partir d’un grand volume de données. Elle est performante dans la détection de corrélations ou la génération de texte, mais son raisonnement reste relativement opaque pour le moment.
De l’hyperviseur à l’intelligence : la montée en puissance progressive
De la maintenance prédictive à la gestion énergétique, les applications de l’intelligence artificielle couvrent désormais l’ensemble du cycle industriel. Mais avant d’intégrer une solution d’intelligence artificielle, il faut commencer par collecter et fiabiliser la donnée.
Car, sans données, pas d’IA. Et c’est souvent là que tout se joue : “beaucoup d’industriels sont encore en retard sur ce premier niveau. Ils veulent faire de l’IA sans disposer de données exploitables. Il faut d’abord bâtir les fondations avant d’espérer la maison”, explique Olivier Audouze avant de continuer, “dans certaines usines, ce sont plusieurs milliers de capteurs IoT qui communiquent en continu pour suivre les flux, détecter les anomalies ou déclencher des alertes.”
Mais collecter les données ne suffit pas. Il faut pouvoir les valoriser :
- D’abord, les visualiser via un hyperviseur, une plateforme de supervision qui centralise et rend lisibles les informations issues du terrain ;
- Puis, identifier les points d’inefficience, les pannes récurrentes ou les goulots d’étranglement dans la chaîne de production ;
- Vient enfin, la troisième étape qui consiste à automatiser la prise de décision.
“Nous travaillons sur des cas d’usage où l’IA ne se contente plus de décrire, mais de recommander. Par exemple, elle peut proposer de réorganiser les flux logistiques ou d’ajuster la trajectoire d’un robot autonome pour gagner en productivité.” conclut Olivier Audouze.
Les solutions comme Horus ou les systèmes de pilotage d’AMR (Autonomous Mobile Robots) développés par Hub One s’inscrivent pleinement dans cette logique : créer un lien fluide entre données, algorithmes et actions.
Quelques exemples d’usage de l’IA dans l’industrie
La maintenance prédictive reste le premier levier d’adoption. En analysant les données des machines en temps réel, les algorithmes anticipent les pannes, réduisent les arrêts de production et prolongent la durée de vie des équipements. Résultat : moins d’immobilisations, plus de performance.
Autre champ d’application : l’automatisation des tâches répétitives. Les robots intelligents, notamment les AMR, gagnent en autonomie et en précision. Équipés de capteurs LIDAR et de solutions logicielles comme Horus de Hub One, ils peuvent se déplacer librement, contourner les obstacles et optimiser les flux dans un entrepôt sans aucune intervention humaine.
L’IA s’impose également dans le contrôle qualité, grâce au deep learning et à la reconnaissance d’images. Les caméras connectées détectent les anomalies en temps réel et garantissent une production homogène.
Enfin, les assistants vocaux et agents conversationnels débarquent dans les usines. Intégrés aux systèmes de supervision, ils accompagnent les opérateurs dans leurs tâches quotidiennes, facilitent la maintenance et renforcent la sécurité.
En bref, l’IA s’invite sur tous les maillons de la chaîne industrielle. Elle apprend, observe, corrige, et transforme la manière de produire.
L’exemple des jumeaux numériques
Véritables miroirs virtuels des usines, les jumeaux numériques permettent de visualiser, simuler et optimiser les opérations en temps réel. Reliés aux capteurs IoT installés sur les équipements, ils offrent une vue dynamique du site industriel — machines, flux, consommation et incidents.
“Un jumeau numérique, c’est une réplique vivante d’un environnement physique. Dans une usine, il permet de comprendre ce qui se passe, de tester des scénarios et de prévoir l’impact d’une décision avant même de la mettre en œuvre”, précise Olivier Audouze.
Cette approche, combinée à l’IA, ouvre des perspectives inédites. En croisant les données issues du terrain avec des modèles d’apprentissage, l’entreprise peut par exemple anticiper les pannes, améliorer la logistique, ou encore réorganiser ses espaces de production pour gagner en efficacité.
Les défis à relever pour une IA industrielle durable
Comme toute révolution technologique, l’adoption de l’intelligence artificielle dans l’industrie soulève de nombreuses questions.
D’abord, celle de la sécurité et de la souveraineté des données. Les environnements connectés multiplient les points d’entrée potentiels pour des cyberattaques, et les entreprises doivent adopter des standards de protection toujours plus stricts. Adoption massive des IA génératives et explosion des attaques cyber étant étroitement corrélées, comme nous tentions de le synthétiser dans un billet dédié, il y a tout juste un an.
Vient ensuite le défi humain : la formation et l’acculturation des équipes. Les opérateurs, techniciens et ingénieurs doivent apprendre à travailler aux côtés d’outils d’IA, à comprendre leur logique et à exploiter leurs recommandations. Cette montée en compétences devient un enjeu central pour tirer pleinement parti des innovations déployées. Or, selon certaines enquêtes récentes, plus de 2/3 des Français n’auraient jamais été formés à l’utilisation d’outils intégrant de l’IA.
Le ROI représente un autre défi majeur. Si les bénéfices sont avérés à long terme, les gains immédiats restent parfois difficiles à démontrer. D’où l’importance des POC (Proof of Concept), qui permettent d’expérimenter à petite échelle avant d’industrialiser les solutions les plus pertinentes. La confiance semble là, puisque 68% des responsables des opérations dans l’industrie s’attendent à une amélioration de 3 points de rentabilité grâce à l’IA, d’ici 2030.
Enfin, l’éthique et la transparence des modèles d’IA sont au cœur des préoccupations afin de garantir la fiabilité des décisions automatisées, et conserver la maîtrise humaine dans des systèmes de plus en plus autonomes.
En conclusion, l’intelligence artificielle dans l’industrie n’est pas une révolution instantanée, mais bien une évolution maîtrisée. Elle commence par la donnée, se poursuit par la visualisation, puis s’étend à l’analyse et à la décision automatisée.
L’enjeu pour les industriels n’est pas de suivre la tendance, mais de bâtir les fondations solides au service de leur performance future. Et comme le rappelle Olivier Audouze :
“La donnée, c’est le premier étage de la fusée, l’IA est le dernier”.
Tout savoir sur l’IA en industrie
Qu’est-ce que l’IA dans l’industrie ?
L’intelligence artificielle (IA) dans l’industrie désigne l’ensemble des technologies capables de simuler certaines fonctions cognitives humaines, comme la perception, la décision ou l’apprentissage, pour améliorer la performance des systèmes industriels.
Concrètement, elle s’appuie sur l’analyse de données issues des capteurs, des machines ou des chaînes de production pour automatiser, optimiser et fiabiliser les opérations.
Elle joue un rôle clé dans la transformation numérique de l’industrie 4.0, où chaque donnée collectée devient une source d’efficacité, d’innovation et de durabilité.
Quels sont les principaux usages de l’intelligence artificielle dans l’industrie ?
Les applications de l’IA sont multiples et couvrent aujourd’hui l’ensemble du cycle de production :
- Maintenance prédictive : détection précoce des pannes grâce à l’analyse des signaux des machines, pour réduire les arrêts non planifiés.
- Contrôle qualité automatisé : inspection visuelle en temps réel via le deep learning et la reconnaissance d’images.
- Optimisation des processus : ajustement automatique des paramètres de production selon la demande, la qualité des matières premières ou la disponibilité des machines.
- Automatisation robotique : pilotage d’AMR pour fluidifier les flux logistiques.
- Efficacité énergétique : régulation dynamique des consommations d’électricité, de chaleur ou d’eau pour limiter le gaspillage.
- Jumeaux numériques : simulation virtuelle des usines pour anticiper les incidents et améliorer la productivité.
Ces usages démontrent comment l’IA devient un véritable copilote industriel, capable d’assister les équipes humaines dans leurs prises de décision.
Quels sont les bénéfices concrets de l’IA pour les entreprises industrielles ?
Les bénéfices de l’intelligence artificielle dans l’industrie se mesurent à plusieurs niveaux :
- Productivité accrue : plus de performance sur certaines lignes grâce à la maintenance prédictive et à l’automatisation.
- Qualité améliorée : détection instantanée des défauts, limitation des rebuts et réduction du taux d’erreur.
- Réduction des coûts d’exploitation : moins de pannes, moins d’arrêts, une meilleure allocation des ressources.
- Durabilité : optimisation énergétique et réduction de l’empreinte carbone grâce à la supervision en temps réel.
- Sécurité des opérateurs : diminution des tâches pénibles ou dangereuses, grâce à l’appui des robots collaboratifs.
Au-delà des chiffres, l’IA permet de reprendre le contrôle sur la complexité industrielle, en donnant de la visibilité et de la réactivité aux décideurs.
