L'accélération technologique de ces dernières années dans le domaine de l'intelligence artificielle peut nous amener à penser qu'il existe un type d'IA capable de répondre à tout, ou presque.

Vous souhaitez améliorer la disponibilité de vos installations ? Mettez en place la maintenance prédictive.

Vous souhaitez anticiper une panne éventuelle ? Utilisez l'apprentissage automatique.

Vous souhaitez augmenter la productivité d’une ligne de production ? Créez un jumeau numérique.

Vous ne savez pas par où commencer ? Demandez à l’IA.

L’efficacité atteinte aujourd’hui par les moteurs d’IA est incontestable. Nous sommes capables d’obtenir des réponses, des analyses et des prévisions de plus en plus précises en un temps record.

Pourtant, lorsqu’il s’agit des applications de l’IA dans le secteur industriel, la situation est plus complexe. Malgré l’intérêt croissant et les nombreuses démonstrations de faisabilité (PoC) menées à bien, de nombreuses solutions peinent encore à se généraliser et à s’imposer au sein des entreprises.

Le premier obstacle, désormais évident, concerne les conditions de départ : pour obtenir des résultats fiables, il faut disposer d'une base de données de qualité, vaste, structurée et correctement contextualisée, sur laquelle entraîner les algorithmes.

Mais ce n’est pas la seule difficulté.

En effet, même un PoC réussi ne parvient pas toujours à se transformer en véritable projet industriel. Le problème ne réside pas seulement dans la définition et la précision du modèle, mais surtout dans la capacité à transformer une prévision en décision et une décision en action concrète.

Et c’est précisément dans cette étape que se joue une part fondamentale de la valeur de l’IA dans l’industrie.

• Comment rendre une solution d’IA réellement opérationnelle dans le quotidien des opérations ?
• L’IA détient-elle vraiment toutes les réponses ?

Ce sont précisément ces deux questions qui sont au cœur de notre article.

Pour y répondre, nous allons suivre Ignazio, un jeune technicien de maintenance, pendant son service, en observant de près les situations et les décisions dans lesquelles l’IA peut devenir un soutien précieux, mais aussi révéler ses limites.

Que détecte l’IA grâce aux données ?

Ignazio est un jeune employé de l'équipe de maintenance, et cette nuit, c'est son tour de garde.

Son entreprise a mis en place avec succès un modèle d’IA capable d’anticiper le risque de panne de certains de ses actifs les plus critiques.

Il est 2 h 30 du matin quand Ignazio reçoit une notification : l’algorithme signale une forte probabilité d’arrêt dans les trois prochaines heures : Actif 1 – Score d’anomalie élevé.

Ignazio se connecte à l’interface utilisateur et identifie les détails de l’actif à risque. L’outil basé sur l’IA met en évidence certaines mesures qui contribuent à la valeur élevée du score d’anomalie. L’algorithme a détecté que, par le passé, des conditions d’exploitation similaires à celles d’aujourd’hui ont très souvent entraîné un arrêt de l’actif dans un délai de 3 à 5 heures.

« Et maintenant, que faire ? »

L’outil lui montre les paramètres à l’origine de l’écart : la pression, la consommation de courant de la pompe et le niveau de vibration. Ignazio examine les données, mais la question demeure.

L’IA a été capable de détecter une situation qui, par le passé, avait précédé un arrêt. Elle l’a fait en quantifiant l’Anomaly Score, c’est-à-dire la mesure de l’écart entre le comportement idéal de l’actif et ses conditions de fonctionnement actuelles.

Elle a également fourni une prévision temporelle, en estimant à quel moment des conditions anormales telles que celles détectées pourraient entraîner un problème, sur la base de situations similaires observées précédemment.

Enfin, elle a identifié les paramètres qui contribuent le plus, d’un point de vue statistique, à cette situation anormale: la pression, l’absorption de courant et les vibrations.

Tout cela est extrêmement utile. Mais il y a un point fondamental : l’IA a fourni une analyse prédictive, mais n’a pas apporté de solution. Elle a expliqué à Ignazio ce qui se passe et ce qui pourrait se passer. Elle ne lui a pas dit quoi faire.

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Comment réagir face à une alerte émise par l’IA ?

À ce stade, Ignazio décide d’effectuer une inspection visuelle sur la machine.

Avant de se rendre dans l'atelier, il vérifie sur son ordinateur si, dans le dossier partagé avec l'équipe de maintenance, il existe une procédure d'inspection relative aux problèmes de pression ou de vibrations, susceptible de le guider dans la vérification de tous les aspects de la machine, qu'il connaît encore peu. Il vérifie également, via l’outil de maintenance, quelles ont été les dernières opérations de maintenance effectuées sur l’actif.

Le résultat est intéressant, mais pas concluant : Ignazio trouve une procédure d’inspection au format PDF, mais il se rend compte qu’elle concerne l’ancienne version de la machine, antérieure à la modernisation.

L'historique de maintenance révèle par ailleurs qu’au cours des deux derniers mois, les inspections ont été effectuées chaque semaine, sans qu’aucune anomalie n’ait été détectée.

Cependant, deux mois auparavant, une brève note avait été enregistrée : « Actif 2 – Notification d’anomalie par l’IA concernant les vibrations et le courant – arbre moteur lubrifié. »

Ignazio se demande : « Suis-je dans la même situation qu’il y a deux mois, sur la machine jumelle ? Suffira-t-il de lubrifier cette fois-ci encore ? »

L’IA a fourni une analyse puissante et reproductible sur des équipements similaires, offrant ainsi un outil efficace pour détecter et interpréter les conditions anormales. Mais là encore, une limite importante apparaît.
Il manque souvent un trait d’union entre le monde numérique de la machine, fait de capteurs, de données et de modèles mathématiques, et le monde physique et mécanique, fait d’engrenages, de joints, de roulements, d’arbres et de courroies de transmission.

L'IA peut reconnaître un schéma et indiquer où chercher. Mais pour comprendre ce qui se passe réellement au niveau de la machine et quelle intervention est nécessaire, il faut encore faire le lien avec la connaissance du monde physique.

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Comment l’IA peut-elle apporter la solution à un problème ?

Ignazio, le jeune technicien de maintenance habitué à utiliser des outils numériques pour presque toutes les activités de sa vie quotidienne est frustré : il n’arrive pas à trouver rapidement une réponse ou un conseil qui l’aide à résoudre le problème.

L'«Anomaly Score », les corrélations entre les mesures et les modèles statistiques ne sont pas le domaine dans lequel il se sent le plus à l’aise.

L’IA lui a signalé un problème potentiel, mais n’a pas réussi à le relier aux actions correctives possibles.

Ignazio se demande :

• Dois-je modifier les points de consigne qui influencent la pression ?
• Dois-je ralentir les temps de cycle ?
• Dois-je intervenir physiquement sur la machine ?

C’est précisément là qu’apparaît le chaînon manquant.

Pour permettre à l’IA de fournir des indications plus précises sur « ce qu’il faut faire », il est nécessaire que les actions des personnes soient tracées et mises en relation avec les événements qui les ont générées.

Pour qu’un outil d’IA soit réellement opérationnel, il ne suffit donc pas d’enregistrer l’anomalie : il est également essentiel de conserver le parcours qui a mené de la détection du problème à sa résolution.

Face à un Anomaly Score donné, il faut pouvoir retracer quelles analyses ont été effectuées, quelles vérifications ont été menées et quelles actions correctives ont été entreprises.

Un historique complet des pannes, regroupant les symptômes, les mesures, les diagnostics et les actions correctives, permet à l’IA d’associer la situation anormale actuelle à des situations déjà rencontrées par le passé et de suggérer la solution la plus probable.

Mais ce n’est pas tout.

Ce même historique peut aider à identifier les éventuelles « erreurs » du modèle d’IA, en mettant en évidence les cas où une anomalie donnée n’a pas conduit à la panne prévue.

De cette manière, l’expérience accumulée par les personnes devient partie intégrante du système et l’IA ne se contente plus de dire « il pourrait y avoir un problème », mais peut commencer à suggérer « voici ce qui a fonctionné dans des situations similaires ».

C’est le passage de l’IA prédictive à l’IA opérationnelle.

Comment rendre une solution d’IA opérationnelle au quotidien ?

Ignazio se rend dans l’atelier et décide de demander à l’opérateur de la machine s’il a remarqué quelque chose d’anormal.

« Jusqu’à présent, tout va bien. »

Il décide alors de procéder à une inspection visuelle de la machine, en suivant ce qu’il a appris pendant la formation. Lors du contrôle, il remarque un léger écoulement sous la pompe de vidange. Il interroge à nouveau l’opérateur pour savoir depuis combien de temps cela dure.

« Je viens de le remarquer moi aussi. Ça doit avoir commencé tout à l’heure. Ça me semble sans gravité, ça peut arriver de temps en temps. Mais attention : si la fuite s’aggrave, cela peut provoquer une chute de pression et entraîner l’arrêt automatique de la machine. C’est déjà arrivé par le passé et le problème a été résolu en remplaçant le joint. »

Ignazio commence à rassembler les informations :

• il y a environ 30 minutes, une alerte d’anomalie s’est déclenchée , avec un risque d’arrêt estimé dans les 3 heures suivantes
• parmi les variables contribuant à l’anomalie figure le débit
• un suintement est apparu récemment sous la pompe de vidange
• d’après l’expérience de l’opérateur, la fuite est encore minime, mais si elle s’aggrave, elle peut provoquer un arrêt
• une solution possible passe par l'inspection et, le cas échéant, le remplacement du joint.

À ce stade, Ignazio se trouve confronté à une décision que l’IA ne peut pas prendre à sa place : demander un arrêt de la production pour remplacer le joint ou, au moins, pour effectuer une inspection plus approfondie ?

Et c’est là que de nouvelles questions se posent :

Qui doit prendre cette décision ?

Comment planifier l’intervention tout en minimisant l’impact sur la production ?

Paradoxalement, Ignazio aurait presque préféré ne disposer d’aucun outil d’IA et ne recevoir un appel que lorsque le problème serait devenu évident et que, peut-être, la solution serait déjà claire. Mais c’est précisément là le paradoxe de la maintenance prédictive.

Prendre une décision face à un problème évident et avéré peut être plus simple que de se prononcer lorsqu’on ne dispose que d’un soupçon, d’une intuition ou, dans le cas de l’IA, d’une prévision élaborée par un modèle.

Le problème, c’est qu’attendre que la panne devienne évidente revient souvent à intervenir alors que le dommage est déjà survenu.

Les actions réactives ont en effet un coût plus élevé, tant en termes d’arrêt de machine qu’en termes d’impact sur la production.

Le véritable défi ne consiste donc pas seulement à prévoir un problème, mais à parvenir à prendre la meilleure décision au bon moment, en combinant les données, l’IA, l’expérience des personnes et la connaissance du processus de production.

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L’IA détient-elle toutes les réponses ?

L’expérience d’Ignazio met en évidence une limite potentielle de l’IA dans les déploiements industriels : le contexte physique et électromécanique des équipements n’est pas toujours disponible sous forme numérique.

Un modèle d’IA peut fournir une prévision correcte, mais ne pas disposer de toutes les informations contextuelles nécessaires pour la transformer en une indication précise et réellement utile pour les opérateurs de la machine.

Une anomalie de pression, par exemple, peut être due à un joint usé, mais aussi à une variation de la densité des matières premières ou au choix d’un point de consigne particulier.

C’est pourquoi l’IA industrielle ne peut pas se contenter uniquement des données provenant des capteurs.

Pour être réellement efficace, elle doit pouvoir s’appuyer sur le contexte opérationnel, la connaissance du processus et l’expérience acquise par les personnes, grâce à des outils capables de collecter, de structurer et de mettre à disposition ces informations également.

L’expérience humaine n’est donc pas un élément destiné à être remplacé par l’IA, mais une composante fondamentale pour compléter et rendre ses capacités réellement opérationnelles.

La véritable valeur de l’IA industrielle se révèle lorsque les données, l’intelligence artificielle et l’expérience humaine travaillent ensemble.

Que faut-il associer à l’IA pour la rendre vraiment efficace ?

L’exemple que nous venons d’évoquer illustre des situations qui sont loin d’être rares dans le secteur industriel : des informations fragmentées ou obsolètes, une communication insuffisante entre les personnes et des difficultés à définir les priorités lorsqu’il est nécessaire de modifier le programme de production.

La mise en œuvre d’une solution d’IA repose sur les données issues des capteurs, indispensables pour comprendre le comportement d’un équipement ou d’un processus de production. Toutefois, ces données doivent être mises en relation avec le contexte opérationnel, les actions menées par les personnes et l’expérience acquise sur le terrain.

Et c’est là que se posent certaines questions fondamentales :

• Où les activités de maintenance sont-elles suivies et avec quel niveau de détail ?
• Comment un opérateur peut-il signaler une situation anormale, même lorsqu’elle ne semble pas avoir d’impact immédiat ?
• Comment peut-il consulter une documentation et des procédures toujours à jour ?
• Comment peut-il vérifier l’impact d’une intervention de maintenance sur la planification opérationnelle ?
• Où sont enregistrés les signalements de l’IA, leur exactitude et les effets qu’ils ont produits ?

L’IA est capable de répondre aux questions pour lesquelles elle a été formée. Mais, dans le secteur industriel, bon nombre des réponses nécessaires à la prise de décision résident dans le contexte opérationnel, dans l’expérience des personnes et dans l’environnement physique de l’usine, et ne sont pas encore disponibles sous forme numérique.

Le succès de la mise en œuvre d’une IA dépend donc également de la capacité à rendre opérationnelle, à différents niveaux de l’organisation, la suite à donner à une alerte d’anomalie.

Sans intégration dans les routines quotidiennes des personnes, l’IA risque d’être perçue comme un élément étranger et, dans certains cas, voire comme une nuisance : un système supplémentaire qui signale des problèmes sans fournir les outils nécessaires pour y remédier.

De la prévision à l’action

L’IA est appelée à devenir un élément de plus en plus important dans les architectures applicatives de l’usine du futur. Mais son succès ne dépendra pas uniquement de la qualité du modèle ou de sa capacité à établir des prévisions précises.

Il dépendra de son intégration à l’ensemble de l’écosystème de l’usine.

Le passage crucial d’une preuve de concept (PoC) à une solution réellement performante passe en effet par la maturité numérique du contexte dans lequel l’IA est mise en œuvre : de la qualité et de la disponibilité des données à la capacité de standardiser et de numériser les procédures, jusqu’à la possibilité d’enregistrer l’expérience des personnes et de replanifier le plan de production en fonction des décisions prises.

Car dans l’industrie, anticiper un problème n’est que la première étape. La véritable valeur naît lorsque cette prévision peut se transformer en décision, puis en action.

Comment les solutions AVEVA contribuent-elles à la mise en œuvre de l’IA ?

Dans l’offre AVEVA, l’IA fait partie d’un véritable écosystème de solutions industrielles qui permettent de collecter, contextualiser et exploiter les données, mais aussi d’intégrer progressivement l’intelligence artificielle dans le quotidien des équipes opérationnelles.

Grâce aux plateformes d’acquisition de données de la gamme Monitoring & Control, les données des capteurs sont constamment collectées par les contrôleurs et mises à la disposition de l’ensemble du personnel via des interfaces utilisateur multiplateformes.

Grâce à des solutions telles qu’AVEVA Historian et  AVEVA PI, les données sont archivées en haute résolution, mises en relation avec leur contexte opérationnel et, si nécessaire, filtrées et optimisées pour être utilisées par des solutions d’analyse ou de reporting. Elles constituent ainsi une source essentielle pour alimenter et entraîner les modèles d’intelligence artificielle.

Avec AI Assistant, intégré à CONNECT, les utilisateurs peuvent également rechercher, interroger et analyser leurs données industrielles en utilisant le langage naturel. L’accès à l’information devient ainsi plus simple et plus intuitif, sans nécessiter systématiquement des compétences avancées en analyse de données.

AVEVA Advanced Analytics va encore plus loin. Ce moteur d’IA industrielle propose des modèles adaptés à différents cas d’usage industriels et configurables selon le contexte de production. Mais AVEVA Advanced Analytics ne se limite pas à produire des analyses : la solution permet également aux utilisateurs de suivre les actions effectuées, de partager leurs choix et de mesurer les résultats obtenus. Il s’agit de la phase cruciale d’« Operationalize », qui accompagne les industriels dans le passage d’une preuve de concept (PoC) à une solution réellement opérationnelle.

Pour accompagner cette transformation, AVEVA Teamwork permet de partager les activités manuelles et de numériser les formulaires, les procédures et les formations, afin de mieux intégrer les connaissances et les bonnes pratiques dans les opérations quotidiennes.

L’offre AVEVA inclut également pAVEVA MES qui permet de piloter et de suivre de manière plus complète les différentes phases de production et d’enrichir ainsi le référentiel de données sur lequel travaille l’IA . Enfin, grâce au planificateur PlanetTogether et à ses fonctions d’analyse « What-If », les industriels peuvent optimiser la planification détaillée des activités et des ressources et replanifier plus rapidement leur production en cas d’imprévu. 

En 2026, l’IA s’invite directement dans le SCADA 

Avec les nouvelles versions AVEVA 2026, une nouvelle étape est franchie : l’intelligence artificielle se rapproche directement des environnements de supervision et des outils utilisés quotidiennement par les ingénieurs et les opérateurs.

Les évolutions d’AVEVA InTouch HMI 2026, AVEVA System Platform et Operations Management Interface (OMI) 2026, ainsi que plus largement de l’environnement Monitoring & Control, rapprochent davantage IA, données industrielles, ingénierie et supervision.

L’objectif n’est plus uniquement d’utiliser l’IA en aval pour analyser de grandes quantités de données. Elle peut désormais accompagner davantage les équipes au cœur de leurs environnements IHM/SCADA, pour accéder plus rapidement à l’information, faciliter certaines tâches d’ingénierie et accélérer le développement et l’évolution des applications industrielles.

Avec AVEVA, l’IA industrielle s’inscrit ainsi dans une chaîne complète : collecter les données, les historiser et les contextualiser, les analyser, aider à la décision puis transformer ces informations en actions concrètes dans les opérations.

Les nouveautés AVEVA 2026 renforcent encore cette approche en rapprochant l’intelligence artificielle des systèmes de contrôle et de supervision : l’IA n’est plus seulement une couche d’analyse au-dessus des données industrielles, elle devient progressivement un outil intégré au quotidien des ingénieurs et des opérateurs. Découvrez les logiciels AVEVA 2026 et la nouvelle génération IHM/SCADA.