Benoit VALLET, Ingénieur IA chez TECHNILOG
Contrairement à l’IA grand public, nourrie de volumes massifs de données homogènes, l’IA industrielle doit composer avec des environnements complexes, hétérogènes et souvent contraints. Automates anciens, capteurs de générations différentes, protocoles multiples, données bruitées ou incomplètes : le terrain industriel est tout sauf standardisé.
Le premier défi : la donnée, pas l’algorithme
Dans de nombreux projets, l’IA est abordée par le prisme des modèles et des algorithmes. Or, dans l’industrie, le principal défi se situe bien en amont : la collecte et la structuration des données terrain. Il est fondamental de pouvoir dialoguer avec une grande diversité d’équipements, de décoder et normaliser les flux, de garantir la continuité et la cohérence des données, etc. L’IA industrielle n’est pas une promesse marketing. Sans données fiables, contextualisées et continues, il n’y a tout simplement rien à apprendre ni à prédire.
Interopérabilité et pérennité : des prérequis souvent sous-estimés
Un autre écueil fréquent concerne la dépendance technologique. Trop de projets reposent sur des architectures fermées, pensées pour un usage ponctuel ou un POC, mais incapables d’évoluer dans le temps. Dans l’industrie, les équipements vivent parfois plusieurs décennies. Les protocoles évoluent, les usages changent, les contraintes réglementaires se renforcent. L’IA ne peut être un simple « module » ajouté en bout de chaîne : elle doit s’inscrire dans une architecture ouverte, évolutive et durable. Il faut donc concevoir des briques logicielles conçues pour absorber la diversité protocolaire, garantir l’indépendance vis-à-vis des constructeurs, ou encore fournir une base de données exploitable à long terme.
Une IA industrielle pragmatique, orientée terrain
Loin des discours théoriques, l’IA industrielle performante repose sur un socle invisible, mais essentiel : la maîtrise du terrain. Collecter mieux, comprendre mieux, structurer mieux, avant même de chercher à prédire. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle n’est pas une fin en soi, mais un outil au service de la fiabilité, de la performance et de la décision industrielle. À condition, toutefois, de ne jamais oublier une évidence : sans données de qualité, il n’y a pas d’intelligence possible.
Benoit VALLET, Ingénieur IA chez TECHNILOG
Le premier défi : la donnée, pas l’algorithme
Dans de nombreux projets, l’IA est abordée par le prisme des modèles et des algorithmes. Or, dans l’industrie, le principal défi se situe bien en amont : la collecte et la structuration des données terrain. Il est fondamental de pouvoir dialoguer avec une grande diversité d’équipements, de décoder et normaliser les flux, de garantir la continuité et la cohérence des données, etc. L’IA industrielle n’est pas une promesse marketing. Sans données fiables, contextualisées et continues, il n’y a tout simplement rien à apprendre ni à prédire.
Interopérabilité et pérennité : des prérequis souvent sous-estimés
Un autre écueil fréquent concerne la dépendance technologique. Trop de projets reposent sur des architectures fermées, pensées pour un usage ponctuel ou un POC, mais incapables d’évoluer dans le temps. Dans l’industrie, les équipements vivent parfois plusieurs décennies. Les protocoles évoluent, les usages changent, les contraintes réglementaires se renforcent. L’IA ne peut être un simple « module » ajouté en bout de chaîne : elle doit s’inscrire dans une architecture ouverte, évolutive et durable. Il faut donc concevoir des briques logicielles conçues pour absorber la diversité protocolaire, garantir l’indépendance vis-à-vis des constructeurs, ou encore fournir une base de données exploitable à long terme.
Une IA industrielle pragmatique, orientée terrain
Loin des discours théoriques, l’IA industrielle performante repose sur un socle invisible, mais essentiel : la maîtrise du terrain. Collecter mieux, comprendre mieux, structurer mieux, avant même de chercher à prédire. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle n’est pas une fin en soi, mais un outil au service de la fiabilité, de la performance et de la décision industrielle. À condition, toutefois, de ne jamais oublier une évidence : sans données de qualité, il n’y a pas d’intelligence possible.
Benoit VALLET, Ingénieur IA chez TECHNILOG
