IA : vers une profonde redéfinition de l’industrie

L’intelligence artificielle (IA) est au cœur de la transformation numérique de notre société. Adopté en 2021, l’Artificial Intelligence Act de la Commission européenne vise à encourager l’innovation tout en protégeant les droits des individus. Cet équilibre délicat est essentiel pour permettre aux PME et PMI de naviguer à travers les défis et les opportunités offerts par l’IA.

Mais la question demeure : sommes-nous vraiment prêts à embrasser cette révolution technologique ? Le cadre réglementaire et les initiatives gouvernementales joueront un rôle clé dans cette transformation industrielle imminente.

Où est la révolution ?

Depuis quelques années, l’IA fait l’objet de nombreuses discussions dans les médias et les milieux professionnels. Évoquée comme une technologie « émergente », l’IA exerce une certaine fascination mêlée d’inquiétude. Pourtant, cette technologie n’est pas nouvelle. Des applications comme la reconnaissance vocale, la synthèse de la parole, ou encore la reconnaissance optique de caractères (OCR) sont des exemples concrets de l’IA présents depuis des décennies.

Ce qui est réellement nouveau, c’est l’accélération exponentielle des capacités de ces systèmes grâce aux progrès du deep learning (apprentissage profond) et à la disponibilité massive de données. Aujourd’hui, l’IA est capable de réaliser des tâches beaucoup plus complexes, ce qui transforme radicalement divers secteurs industriels.

Un virage à prendre pour les PME et PMI

L’industrie a connu plusieurs révolutions technologiques, de l’introduction des ordinateurs à l’avènement d’Internet. Aujourd’hui, c’est au tour de l’IA de transformer ce secteur. Les applications sont multiples : de la maintenance prédictive à la conception automatisée, les entreprises peuvent déjà bénéficier de nombreux outils basés sur l’IA. Toutefois, ces innovations ne représentent que la partie visible de l’iceberg. Le potentiel futur de l’IA est immense, et les entreprises qui n’anticiperont pas ce changement risquent d’être rapidement distancées.

Les questions principales que doivent se poser les PME et PMI concernent la mise en œuvre de cette technologie : comment l’intégrer efficacement ? Quels bénéfices économiques en retirer ? Quels cas d’usage seront les plus viables à long terme ? Ces réflexions méthodologiques sont essentielles pour une adoption réussie.

Inquiétudes et difficultés

L’un des principaux sujets d’inquiétude autour de l’IA dans l’industrie est la concurrence entre machines et humains. En effet, si l’IA peut déjà assister les ingénieurs dans des tâches comme la conception 3D ou les simulations, cela ne signifie pas pour autant que le rôle humain est destiné à disparaître. Au contraire, l’IA permet de déléguer certaines tâches complexes et répétitives, libérant ainsi du temps pour se concentrer sur des aspects plus créatifs et stratégiques. L’IA doit être perçue comme un outil au service de l’homme, plutôt qu’une menace pour ses compétences.

Un autre défi important est celui de la gestion des données. Les entreprises industrielles s’interrogent souvent sur la confidentialité des informations traitées par des solutions d’IA en mode SaaS, comme Chat GPT, particulièrement lorsque des données sensibles sont en jeu. Cela soulève des questions sur la sécurité et la souveraineté des données, notamment dans le contexte du cloud. De plus en plus de PME envisagent de rapatrier leurs données vers des centres européens pour renforcer la sécurité.

Enfin, l’intégration de l’IA dans l’industrie est souvent freinée par des infrastructures obsolètes. Pour tirer pleinement parti des technologies comme la maintenance prédictive, les entreprises doivent disposer d’équipements capables de collecter et d’analyser des données en temps réel. Les PME sont souvent confrontées à des choix financiers difficiles : doivent-elles renouveler leurs équipements ou les rendre communicants sans sacrifier leur capacité de production actuelle ? Des solutions hybrides, à moindre coût, commencent à émerger pour pallier ce problème, permettant d’ajouter des fonctionnalités de collecte aux machines existantes.

Des entreprises françaises curieuses et technophiles

Bien que les PME et PMI françaises ne soient pas « frileuses » face à l’adoption de l’IA, elles sont encore freinées par une perception d’immaturité des technologies de l’IA, notamment en matière de conception générative. Il est essentiel que cette adoption soit progressive et bien réfléchie, en veillant à ce que les besoins réels ne soient pas éclipsés par un effet de mode technologique.

L’État joue un rôle clé dans cette dynamique. Avec la stratégie initiée depuis 2018, des mesures ont été lancées pour soutenir l’innovation dans le domaine de l’IA, mais il est temps d’accélérer le mouvement avec des investissements plus significatifs. Les entreprises, quant à elles, doivent investir dans les compétences internes, comme le recrutement de data scientists, et intégrer harmonieusement l’IA dans leurs processus.

Conclusion

En plus des aspects techniques et économiques, l’IA soulève des questions éthiques et sécuritaires. L’Europe, pleinement consciente de ces enjeux, travaille à établir un cadre réglementaire rigoureux. C’est une bonne chose, naturellement. Bien que cela puisse sembler ajouter de la complexité par rapport à d’autres régions (aux États-Unis, par exemple, la réglementation est plus souple), il y a là une opportunité pour l’Europe de se positionner comme leader d’une IA responsable et innovante.

En matière industrielle, nous devons aller vers un cadre encore plus dynamique en conservant la cybersécurité et la protection de la propriété intellectuelle comme des priorités. Il importe surtout de construire un environnement réglementaire équilibré qui facilitera la compétitivité.

Par Mohamed Ennassiri, Directeur Innoptus France