Identifier précisément les tendances en matière de digitalisation qui soutiendront leur stratégie d’entreprise et s’intégreront dans leurs processus existants : tel est l’un des principaux défis que les responsables informatiques du secteur industriel doivent relever. Cet article présente les principales tendances et technologies qui influent sur la transformation numérique dans l’industrie et les thématiques clés à suivre par les DSI.

Interrogés dans une récente enquête de Gartner sur les technologies qu’ils sont le plus susceptibles d’avoir mises en œuvre d’ici 2025, la plupart des DSI du secteur industriel citent l’AI et le machine learning (ML)¹, un résultat que confirment de nombreuses autres études. Parmi les autres thématiques fréquemment mentionnées figurent le cloud computing, la sécurité, l’internet industriel des objets (IIoT), l’industrie 5.0 et l’automatisation. Nous avons dressé un récapitulatif des tendances à suivre par toute entreprise dans le cadre de son programme de numérisation.

 

L’intelligence artificielle est déjà présente dans l’industrie. En 2021, près de deux tiers des entreprises de ce secteur utilisaient déjà l’IA dans leurs opérations quotidiennes² pour des cas d’usage tels que :

Détection des erreurs et contrôle de la qualité
L’IA est capable d’analyser des données en temps réel pour détecter et documenter les erreurs et les écarts survenant dans les processus de production. Une entreprise utilisatrice d’un système de gestion intelligente de l’information assisté par l’IA, par exemple, peut configurer l’IA pour recueillir automatiquement les informations pertinentes et générer des rapports conformes aux exigences en matière de documentation.

Gestion de la chaîne d’approvisionnement
L’automatisation grâce à l’IA améliore l’efficacité et accélère les processus tout au long de la chaîne logistique : les plateformes intelligentes d’automatisation du contenu peuvent automatiser les tâches de saisie des commandes et de facturation, fournir une vue des fournisseurs à 360° et faciliter la communication et la collaboration avec ces derniers.

Gestion des risques
L’IA peut simplifier l’évaluation des fournisseurs afin d’atténuer les risques au sein et en dehors de la chaîne d’approvisionnement. À condition que toutes les informations pertinentes soient mises à la disposition de l’algorithme d’IA dans un dossier électronique du fournisseur en question.

Gestion des stocks
L’entreposage intelligent intègre en toute transparence l’internet des objets, l’automatisation robotisée des processus et l’IA pour améliorer la productivité, la qualité et l’efficacité. Et ce processus n’est pas obligé de s’arrêter aux portes de l’entrepôt : le système d’ECM relie la gestion des stocks au service comptable, par exemple, afin d’automatiser l’intégralité du processus allant de l’achat au paiement.

L’effervescence médiatique autour de ChatGPT d’OpenAI est un excellent exemple de la façon dont l’IA et la ML progressent à un rythme rapide et gagnent régulièrement en importance aux yeux du public. La gestion de contenu, elle aussi, tire des avantages substantiels de l’IA grâce à une meilleure compréhension et à une meilleure extraction des textes. Par exemple, la plateforme Doxis Intelligent Content Automation possède les fonctionnalités suivantes :

• Reconnaître et classer un e-mail entrant comme une facture, en extraire les données essentielles, rapprocher la facture de la commande et des marchandises reçues, et même lancer le processus de paiement.
• Identifier et classer un autre courriel, cette fois adressé au service clientèle, résumer les principales informations et lancer le processus de traitement correspondant.
• Des assistants intelligents, ou cobots, tels que Doxi, l’assistant de contenu de SER, améliorent l’expérience utilisateur en fournissant des informations pertinentes dans le bon contexte et en proposant des options interactives utiles. Les cobots entraînés à l’aide de données spécifiques à l’entreprise et au secteur fournissent des résultats plus précis et permettent d’optimiser les processus en fonction du cas d’usage du client.

Face à l’émergence de nouveaux services d’IA et de ML performants au cours de cycles de plus en plus courts, il est primordial de les intégrer rapidement dans son environnement informatique existant afin de ne pas potentiellement mettre la compétitivité en péril. Le défi pour les DSI est de migrer des projets et des processus souvent de longue haleine vers des technologies d’IA innovantes. Pour une flexibilité maximale, il convient de choisir des solutions logicielles et des plateformes dotées d’une architecture connectable, capables d’intégrer en toute transparence l’IA et le ML en tant que service, sans interrompre les activités de l’entreprise.

2. Cloud, multicloud et écosystèmes convergents

Le passage au cloud computing est une étape quasi-inévitable pour déployer des solutions d’IA standardisées — et la raison pour laquelle la technologie cloud est toujours considérée comme un catalyseur de la transformation numérique, plus de 80 % des moyennes et grandes entreprises optant pour une stratégie multicloud³. Si cela permet aux entreprises de sélectionner les meilleurs services auprès de différents fournisseurs, elles doivent simultanément veiller à ne pas créer de silos de données qui entravent le flux d’informations nécessaire.

Les solutions logicielles cloud sans API pour l’intégration de logiciels tiers ne sont pas compétitives sur le long terme. Les solutions doivent plutôt s’intégrer facilement et de manière transparente dans les processus et applications métier déjà en place. Comme Doxis, par exemple, qui s’intègre dans de nombreuses applications d’éditeurs reconnus (de SAP à Salesforce en passant par Microsoft) pour créer une plateforme centrale de gestion de l’information et faciliter l’automatisation des processus transverses.

3. La sécurité, priorité des hyperscalers

Le coût de la cybercriminalité devant atteindre huit milliards de dollars⁴, la sécurité informatique figure en bonne place parmi les priorités d’investissement des entreprises internationales. Alors que les hyperscalers comme Google, Microsoft et AWS redoublent d’efforts en matière de sécurité, les experts prévoient une évolution vers une industrialisation et une automatisation accrues dans ce domaine, dont les entreprises bénéficieront. Les plateformes SaaS peuvent également contribuer à une meilleure protection en chiffrant les données et les documents et en se dotant de principes d’autorisation intelligents.

4. Internet industriel des objets (IIoT)

L’internet industriel des objets relie des objets sophistiqués utilisés dans les processus de fabrication et de production (capteurs, appareils, systèmes embarqués dans les machines, etc.) à des applications informatiques telles qu’un logiciel d’ERP, de PLM ou une plateforme de gestion des commandes clients. Ces objets et systèmes communiquent généralement entre eux de manière indépendante, et les informations qu’ils collectent sont transmises automatiquement.

Pour les entreprises, les avantages de la connectivité IIoT vont de la réduction des temps d’arrêt et des coûts de maintenance à une meilleure sécurité au travail, en passant par l’optimisation et l’automatisation continues des processus de production, etc. Plus l’interconnectivité entre les écosystèmes informatiques de l’entreprise est étroite, plus les autres services en dehors de la production en profitent également.

Cela est possible lorsque l’information fournie par les machines et les objets est stockée dans un référentiel centralisé servant de « source unique de vérité ». Cela signifie qu’en cas de problème avec un produit, par exemple, le service clientèle est en mesure de trouver directement toutes les informations nécessaires grâce à une plateforme intelligente d’automatisation du contenu.

5. Automatisation intelligente et intégrée

L’usage de systèmes d’automatisation intelligente associés à l’IIoT et à la robotique pour optimiser les processus et alléger les charges de travail est désormais courant dans la production industrielle. Mais l’automatisation intelligente peut profiter à l’organisation et à ses employés au-delà du processus de production, grâce à l’automatisation du traitement des demandes clients, dans la gestion du cycle de vie, dans le processus « Purchase-to-Pay » et dans d’autres domaines également. Une plateforme d’ECM centralisée telle que Doxis s’intègre dans les écosystèmes existants, supprime les barrières à l’information, facilite l’automatisation des processus de bout en bout et fournit aux employés la bonne information dans le bon contexte.

6. Industrie 5.0 : un paradigme axé sur l’humain

L’industrie 4.0 consiste à interconnecter de manière intelligente les technologies de l’information et de la communication. Les entreprises sont en mesure de recourir à l’analytique pour exploiter au mieux leurs énormes stocks de données afin d’optimiser les processus et effectuer bien d’autres opérations. L’industrie 5.0, quant à elle, n’est pas une révolution industrielle, mais plutôt l’évolution axée sur l’humain de nouvelles technologies telles que l’IA, la réalité augmentée et la réalité virtuelle. Compte tenu des volumes colossaux de données générées, un système central de gestion de l’information est un outil important pour accélérer et faciliter l’accès à l’information. Cela nécessite une collaboration entre les personnes, mais aussi une collaboration entre humains et machines intelligentes.

La poursuite de la numérisation des processus métier et de production est un outil efficace pour relever les défis auxquels l’industrie est confrontée. Les entreprises industrielles investissent plus de mille milliards d’euros par an dans le numérique, et pas seulement dans les nouvelles technologies. Selon une récente enquête de PwC, les investissements dans l’infrastructure numérique et les technologies de pointe peuvent également s’accompagner de solides retours sur investissement⁵. Notamment parce qu’une bonne infrastructure et la disponibilité constante et de bout en bout des données et de l’information sont la base de transformations numériques réussies.

Infographie : Investissements dans les solutions numériques par an
Hausse des investissements pour un retour sur investissement plus rapide
« Taux d’investissement nécessaire pour obtenir des rendements élevés et un retour sur investissement rapide :       Au moins 3 % du CA net

Taux d’investissement moyen : 1,8 % du CA net

Des budgets en hausse pour ces projets informatiques

1. Cybersécurité et sécurité de l’information
2. Décisionnel et analytique
3. Progiciels de gestion intégrés
4. Plateformes cloud
5. Modernisation applicative

D’année en année, les DSI de l’industrie investissent beaucoup plus dans ces cinq principaux domaines⁶.

 

Ces dernières années, les projets de numérisation dans l’industrie ont eu tendance à donner la priorité à la réduction des coûts et à l’amélioration de l’efficacité, principalement grâce à l’automatisation des activités de production. Cette tendance a basculé vers la prise en compte de l’élément humain. Elon Musk, PDG de Tesla, a déclaré qu’avec le recul, l’automatisation à outrance au sein de son entreprise était une erreur, ajoutant : « On sous-estime les capacités humaines⁷. »

Les entreprises placent de plus en plus leurs salariés au centre de leurs initiatives de numérisation dans le but de se réapproprier du temps pour le consacrer à des tâches essentielles. De tels efforts peuvent induire la mise en place d’une organisation pérenne qui, selon Forrester, est non seulement adaptable, créative et résiliente, mais qui réussit également à trouver l’équilibre entre les logiciels, le matériel et les humains⁸. L’information — sa création, son analyse et son utilisation créative — est au centre de ce triptyque. Les plateformes intelligentes d’automatisation du contenu, dotées de diverses fonctionnalités d’intégration, remplissent ce rôle central et épaulent les entreprises en permettant l’automatisation des processus, la gestion de l’information de bout en bout, une multitude de fonctions de collaboration et bien d’autres possibilités encore.

 

Source:

(1) Gartner, 2023 CIO Agenda Insights for the Manufacturing Industry: How your peers are investing in tech to deliver on digital initiatives, 2022

(2) Google Cloud-Branchen: Beschleunigung der künstlichen Intelligenz bei Fertigungsunternehmen, 2021

(3) https://www.statista.com/statistics/1245569/multi-cloud-adoption-organization-size-worldwide/

(4) https://cybersecurityventures.com/stats/

(5) PWC, Digital Factory Transformation Survey 2022, June 2022

(6) https://twitter.com/elonmusk/status/984882630947753984

(7) Forrester, Smart Manufacturing: Don’t Forget The People, 2022