Dans un article passionnant publié par Intelligent CEO, Jim Chappell, Global Director of AI chez AVEVA, explique comment l’Intelligence artificielle industrielle devient un levier décisif pour rapprocher croissance économique et durabilité environnementale. Longtemps opposés, ces deux objectifs avancent désormais dans la même direction grâce à la puissance de l’IA, qui accélère la mise en œuvre de solutions capables de répondre à l’urgence climatique.
Cette transformation est déjà en cours dans les usines du monde entier. D’après une étude du BCG, 87 % des dirigeants industriels voient dans l’IA un outil clé pour lutter contre le changement climatique, et 43 % prévoient de l’utiliser concrètement dans leurs stratégies de durabilité.
Et ce mouvement n’est pas théorique : l’Intelligence artificielle industrielle aide déjà les entreprises à progresser vers leurs objectifs de net zéro, même dans les secteurs les plus complexes à décarboner. Au-delà du phénomène « générative AI » qui fait la une, les industriels déploient différentes formes d’IA pour intégrer des énergies renouvelables dans leurs procédés, améliorer la productivité, réduire les consommations, prendre de meilleures décisions et renforcer la résilience de leurs opérations.
Une nouvelle ère s’ouvre : l’IA n’est plus seulement un outil technologique, mais un véritable accélérateur de durabilité pour l’industrie.
Place maintenant à l’interview de Jim Chappell, qui nous éclaire sur la manière dont l’Intelligence artificielle industrielle transforme concrètement la durabilité dans l’industrie.
Quelles technologies d’IA sont utilisées aujourd’hui dans l’industrie ?
Voici quatre grandes technologies d’IA qui sont désormais largement déployées dans le secteur industriel.
1. L’analyse prédictive pilotée par l’IA
Elle permet aux entreprises d’anticiper la demande, d’optimiser la chaîne d’approvisionnement, de détecter les anomalies sur les actifs et d’ajuster les niveaux de stock en temps réel. Grâce aux algorithmes statistiques et aux technologies de Machine Learning, les données historiques et actuelles sont analysées pour prédire les événements futurs, y compris l’évolution des émissions de gaz à effet de serre (GES). Résultat : une réduction des coûts, une utilisation plus raisonnée des ressources et une baisse de l’impact environnemental lié à la surproduction et au gaspillage.
2. L’optimisation prédictive des actifs
Cette approche combine outils de simulation dynamique, analyse prédictive et visualisation avancée pour créer un jumeau numérique hybride. Les industriels obtiennent une vision complète à 360° des risques opérationnels, peuvent identifier les problèmes plus tôt et prévoir la durée de vie résiduelle des équipements. Ils maximisent ainsi disponibilité, performance et rentabilité. Lorsqu’elle est intégrée dès la conception des futurs équipements, cette technologie enclenche un cycle d’amélioration continue. Concrètement, elle permet de prédire avec précision la dégradation des performances et les émissions de GES au niveau le plus granulaire.
3. L’IA générative
C’est la forme d’IA la plus visible aujourd’hui, autant dans la vie quotidienne que dans l’industrie. Bien que la technologie existe depuis plus de 50 ans, elle prend désormais tout son sens grâce aux grands modèles de langage (LLM) disponibles au public. Elle aide les opérateurs à analyser rapidement de vastes volumes d’informations ou sert de partenaire créatif pour innover : par exemple simuler plusieurs options de conception d’un équipement selon des contraintes précises, ou produire des contenus pédagogiques techniques plus engageants. Associée à des données en temps réel via des logiciels spécialisés, elle apporte aussi un éclairage approfondi sur des sujets complexes comme l’analyse de la durabilité.
4. Le gray-box modeling (modélisation boîte grise)
C’est l’une des technologies d’IA industrielle les plus avancées, récemment arrivée sur le marché. Elle combine les modèles numériques basés sur les lois physiques (white box) et les modèles d’IA (black box), offrant ainsi le meilleur des deux mondes. Elle permet de modéliser des systèmes et des processus presque en temps réel pour améliorer la conception et optimiser les performances opérationnelles. L’un de ses atouts est la possibilité d’intégrer des modèles d’IA dans des simulations physiques traditionnelles via une interface simple en glisser-déposer. L’IA fonctionne souvent plus vite que les modèles purement physiques et nécessite moins d’ajustements. Les entreprises peuvent donc déployer leurs modèles plus rapidement, avec moins de puissance de calcul et donc une empreinte carbone réduite.
Quels bénéfices l'IA apporte-t-elle aux industries ?
Les solutions d’Intelligence artificielle industrielle permettent de contextualiser les données clés de performance et de durabilité en les associant à l’IA et à l’expertise humaine. Résultat : les entreprises peuvent créer de la valeur et progresser sur leurs objectifs environnementaux, aujourd’hui comme demain.
Dans le secteur de l’énergie, l’IA joue un rôle essentiel dans la transition vers les énergies renouvelables. Le groupe italien Enel, engagé à décarboner totalement son mix énergétique d’ici 2040, a déjà installé plus de 50 GW de capacité renouvelable. Pour accélérer cette transformation, Enel utilise un logiciel d’asset performance management basé sur l’IA, couplé à de l’analyse prédictive. Les silos de données ont été éliminés, ce qui accélère la prise de décision et améliore l’efficacité de tout l’écosystème. Le groupe est désormais capable de prédire les défaillances de ses actifs et d’assurer une disponibilité constante de l’énergie. Il avance ainsi vers l’objectif d’une centrale entièrement autonome.
Un autre acteur mondial de l’énergie utilise également l’optimisation prédictive des actifs pour améliorer la fiabilité de ses installations et réduire les coûts de maintenance. Une seule analyse a permis de détecter une anomalie de performance dans les conduites de récupération de chaleur d’une unité de cogénération… cinq mois avant la panne, générant des économies considérables. Depuis 2019, le logiciel a identifié plus de 1 700 anomalies, généré plus de 37 millions de dollars d’économies, réduit les arrêts non planifiés et diminué la consommation de ressources, contribuant ainsi à un impact environnemental plus faible.
L’IA génère également des bénéfices importants dans d’autres secteurs difficiles à décarboner, comme le ciment, responsable de 6 % des émissions humaines mondiales. Oyak Cement, présent de la Turquie au Portugal, en passant par le Cap-Breton et l’Afrique de l’Ouest, utilise un système de gestion de données edge-to-cloud enrichi d’IA pour remplacer 30 % de son énergie fossile par des sources renouvelables, et réduire sa consommation d’énergie. Chaque réduction de 1 % de l’énergie utilisée représente entre 5 et 7 millions d’euros d’économies. Avec les données en temps réel, l’entreprise diminue aussi ses émissions de CO₂ et garantit sa conformité réglementaire.
À un niveau plus fondamental encore, l’IA renforce la résilience face aux effets du changement climatique. Dans la ville de Salem, dans l’Oregon, la hausse des températures a provoqué une augmentation des proliférations d’algues toxiques dans les lacs et rivières. Grâce à une plateforme Cloud multi-tenant de gestion des données, les autorités ont centralisé de nombreuses sources d’information : niveaux d’algues, profondeur de l’eau, données météo, images satellites, etc. Les analyses prédictives alertent désormais la ville deux semaines avant une hausse des cyanotoxines et des algues nocives. Cela permet de protéger la qualité de l’eau, les écosystèmes et d’assurer un accès à une eau potable sûre pour les cinq millions d’habitants de la région de Salem.
L’Intelligence artificielle industrielle est devenue indispensable pour réussir la transition vers la durabilité ?
Le monde industriel entre aujourd’hui dans ce que beaucoup qualifient de véritable révolution de l’IA.
Réduire l’IA à un simple outil d’amélioration des profits serait sous-estimer (et sous-exploiter) tout le potentiel de cette science. À mesure que les entreprises industrielles cherchent à intégrer la durabilité au cœur de leurs opérations, l’IA leur permet enfin d’aligner performance économique et responsabilité environnementale.
L’IA ne résoudra pas à elle seule la crise climatique, mais elle peut créer davantage de valeur tout en améliorant la durabilité. Le succès dépend bien sûr du temps investi, des efforts engagés et de la manière dont les technologies sont appliquées.
Mais une chose est désormais claire : réconcilier durabilité et rentabilité n’est plus un objectif hors de portée. Grâce à ses capacités d’optimisation des processus, d’amélioration de l’efficacité et de promotion de pratiques plus vertes, l’Intelligence artificielle industrielle agit comme un lien puissant entre ces deux ambitions qui semblaient autrefois opposées et ouvre la voie à l’industrie dont nous avons besoin pour demain.
Et les logiciels AVEVA dans tout ça ?
Dans cette transition vers une industrie plus durable, les logiciels AVEVA jouent un rôle clé en rendant l’Intelligence artificielle industrielle accessible, opérationnelle et directement connectée aux réalités du terrain. Grâce à la plateforme AVEVA CONNECT et à l’IA intégrée dans les solutions de supervision, d’ingénierie, de gestion des actifs et d’optimisation de la performance, les industriels peuvent exploiter leurs données pour réduire leurs consommations d’énergie, anticiper les dérives, améliorer l’efficacité opérationnelle et accélérer la décarbonation de leurs installations.
En d’autres termes, l’IA d’AVEVA ne se limite pas à analyser : elle aide les usines à prendre de meilleures décisions, à opérer plus intelligemment et à aligner durablement performance économique et responsabilité environnementale. C’est ainsi qu’elle devient un véritable moteur de durabilité, capable d’accompagner l’industrie vers le net zéro.
