Quels sont les enjeux stratégiques de l’IA industrielle ?
Le Knowledge Management : comment l’IA transforme-t-elle le transfert de connaissances ?
Le secteur industriel est confronté à une vague de départs à la retraite d’une partie de leurs experts. Ce renouvellement générationnel massif fait peser un risque majeur de déperdition du savoir tacite au sein des organisations.
Il s’agit ici de connaissances, informelles, non écrites, qui relèvent plus de l’intuition, des réflexes et du savoir-faire accumulés après plusieurs années d’expérience sur le terrain, plutôt que de procédures opérationnelles standards.
Par exemple, un technicien expérimenté peut reconnaître les signes avant-coureurs d’une panne (bruit inhabituel, vibration…), puis stopper la machine avant qu’elle ne nécessite une réparation trop coûteuse.
Pourtant, selon un rapport de l’APQC, seules 8 % des organisations consignent systématiquement ces connaissances lors des départs à la retraite. Les salariés qui prennent le relais, parfois sans même avoir rencontré leur prédécesseur, se retrouvent à gérer des situations sans bénéficier des informations essentielles.
Pour pallier ce manque de compétences, certains utilisent l’intelligence artificielle, mais cela ne suffit pas. Les salariés subissent une perte sèche de la mémoire de l’organisation, ce qui devient un frein à la performance.
On peut constater :
- Des problèmes opérationnels et de qualité sur la ligne de production liés au manque de documentation sur le fonctionnement des machines spécialisées.
- Une complexité dans le transfert des connaissances lors de la rotation du personnel, des onboardings de salariés ou de la gestion multisite.
Dans ce contexte, mettre en place une démarche de Knowledge Management (KM) est primordial. Le KM permet de sécuriser la transmission de cette expertise. Cependant, les systèmes KM traditionnels sont incompatibles avec le volume massif de données qui transitent actuellement auprès des industriels.
Ici, l’IA favorise un Knowledge Management interactif, facilite la circulation de l'information et permet de formaliser ce savoir-faire. Par exemple, il est possible de créer des référentiels de connaissances à jour, d’utiliser des assistants conversationnels, ou encore d’analyser les usages des machines grâce à des capteurs pour identifier les écarts entre la pratique et la théorie.
La cybersécurité : levier et frein à l’adoption de l’IA industrielle ?
D’après l’étude Cisco « State of Industrial AI 2026 », plus de 80 % des organisations voient en l’IA un moyen d’améliorer la cybersécurité de leurs systèmes industriels.
En effet, dans ce nouvel environnement interconnecté, les entreprises étendent leur surface d’exposition aux cyberattaques. Elles sont plus susceptibles de subir des sabotages d’équipement, de l’espionnage industriel, du vol de propriété intellectuelle ou des attaques de ransomwares (rançongiciels) sur les lignes de production.
D’autant plus, qu’aujourd’hui, l’intelligence artificielle est utilisée pour automatiser et adapter les cyberattaques aux failles de chaque entreprise. Par exemple, dans l’arnaque au président, le deepfake sert à usurper l’identité du dirigeant, pendant une visioconférence, pour extorquer des ressources.
L’IA industrielle peut aider les équipes de cybersécurité à identifier les comportements suspects, créer des espaces de communication sécurisés, repérer les tentatives d’intrusion sur le réseau ou lister les défaillances du système à corriger pour éviter les cyberattaques. Mais, la capacité des organisations à y parvenir réside surtout dans leur maturité technologique.
Plus l’infrastructure, les processus et le réseau sont vieillissants, plus les entreprises fournissent un terrain propice aux cyberattaques. Y intégrer l’intelligence artificielle fragilise alors l’ensemble du système, au lieu de le renforcer.
