La prochaine grande transformation de l’IA aura lieu dans les entrepôts et dans les opérations industrielles, alors que le déploiement de l’IA apporte l’automatisation aux 2,7 milliards de travailleurs sans bureau dans le monde.

Une étude publiée aujourd’hui (1er décembre) par le Center for Transportation and Logistics du MIT, s’appuyant sur les réponses de plus de 2000 professionnels de la chaîne d’approvisionnement et de l’entreposage dans 21 pays, a révélé que plus de la moitié des personnes interrogées déclarent fonctionner à des niveaux de maturité avancés ou entièrement automatisés, en particulier parmi les grandes entreprises dotées de réseaux logistiques multi-sites complexes.

L’étude du MIT révèle également que la plupart des entreprises consacrent 11 à 30 % de leurs budgets technologiques d’entrepôt aux initiatives d’IA et d’apprentissage automatique, avec une période de retour sur investissement en moyenne de deux à trois ans.

Sur le marché plus large des opérations sur le terrain, l’adoption de l’IA est motivée par les avancées technologiques qui ont permis une maintenance efficace des prédictions pour l’efficacité opérationnelle, un passage à l’IA physique entraîné par les progrès de la robotique et de la connectivité qui rationalisent la production industrielle et manufacturière, le déploiement de systèmes de vision industrielle pour un contrôle plus granulaire des opérations et les progrès de la technologie des jumeaux numériques pour l’optimisation des processus.

Le rapport du MIT cite les craintes de suppression d’emplois humains comme l’un des plus grands obstacles à l’adoption. Plus des trois quarts des organisations interrogées ont constaté une augmentation de la productivité et de la satisfaction de leurs employés après la mise en œuvre d’outils d’IA, et plus de la moitié ont déclaré avoir augmenté la taille de leurs effectifs.

Les résultats positifs de l’enquête auprès des employés, ainsi que l’émergence de nouveaux rôles, notamment les ingénieurs IA/ML, les spécialistes de l’automatisation, les experts en amélioration des processus et les scientifiques des données, reflètent le récit le plus couramment utilisé par l’industrie pour répondre aux craintes de licenciement.

Les entreprises d’IA les plus « en vogue » se lancent dans l’industrie

Les entreprises à la pointe de l’IA, qui entrent désormais dans le secteur industriel, bénéficieront d’une opportunité de marché qui devrait atteindre 90,28 milliards de dollars d’ici 2033, contre 20,02 milliards de dollars en 2024, avec un TCAC de 18,6 %. selon certaines estimations.

Le 13 novembre, la société d’IA industrielle IFS a annoncé des partenariats avec Anthropic, Boston Dynamics Siemens et 1X, signalant une tendance plus large pour certaines des entreprises d’IA et de robotique les plus innovantes d’aujourd’hui qui se tournent vers l’IA industrielle comme prochaine frontière pour faire évoluer leur technologie.

Les partenariats ont été annoncés lors de la conférence Industrial X Unleashed de l’IFS à New York, où le PDG Mark Moffat a souligné les sommes considérables pouvant atteindre 10 000 milliards de dollars dépensées pour reconstruire le monde industriel grâce à l’IA. Mais l’écart entre cet investissement massif en capital et l’application pratique de l’IA dans les processus industriels ne fait que commencer sérieusement, selon Moffat.

Les partenariats démontrent une évolution vers l’intégration de l’IA « venant de derrière le bureau » pour servir la majorité de la main-d’œuvre mondiale opérant dans des environnements industriels, a déclaré Christian Pederson, directeur des produits d’IFS. En tant que l’une des rares licornes d’Europe, la société suédoise privée de 16 milliards de dollars, dont le siège est à Londres, poursuit des partenariats avec des sociétés de technologie profonde qui font la une des journaux comme Anthropic et Boston Dynamics. Mais loin des gros titres, une révolution discrète de l’IA est en train de se produire alors que le secteur industriel cherche à exploiter l’IA de pointe pour l’automatisation globale des flux de travail.

La collaboration IFS Boston Dynamics se concentre sur les secteurs où les opérations sur le terrain sont essentielles, notamment la fabrication, l’énergie, les services publics, l’exploitation minière et d’autres secteurs à forte intensité d’actifs. Le partenariat vise à libérer de la valeur dans les opérations sur le terrain, un domaine mal desservi par les applications génériques d’IA, explique Pederson.

“Cela signifie que ceux que nous considérons comme des travailleurs du numérique peuvent désormais faire des choses physiques. Ils ne se contentent pas de créer un ordre de travail pour quelqu’un, mais ils envoient des instructions à un robot pour qu’il fasse le travail à sa place”, a déclaré Pederson à Verdict.

Pederson affirme que la nature col-blanche de l’industrie technologique elle-même et l’état d’esprit de ses dirigeants signifient qu’elle s’est naturellement jusqu’ici concentrée sur les domaines non industriels. Pederson note que du point de vue du produit, l’IA a, en général, atteint un niveau de qualité avec des taux d’hallucinations plus faibles qui devraient permettre le déploiement massif de l’IA dans les processus industriels. Contrairement à l’IA des entreprises en col blanc, les environnements industriels nécessitent une précision à cent pour cent. “Dans le monde industriel, toute hallucination entraîne la mort”, explique Pederson.

IFS et ses partenaires en IA démontrent ce que Kriti Sharma, PDG de NexusBlack, considère comme un domaine mal desservi et le seul domaine dans lequel l’IA a en fait été sous-estimée. IFS a lancé son laboratoire d’IA, NexusBlack, en avril de cette année pour traiter les cas d’utilisation des infrastructures critiques avec des analyses prédictives pour la planification de la maintenance et de la continuité. Le nouvel outil de la société, Resolve, est construit sur les modèles Claude d’Anthropic et bénéficie de l’acquisition stratégique par IFS, plus tôt cette année, de la société d’IA agentique TheLoops.

L’IA physique – la confluence du matériel robotique, de la connectivité avancée et de l’IA – a le potentiel de fournir une « main-d’œuvre infinie » et de résoudre certains des défis industriels les plus difficiles au monde, selon Sharma. L’équipe NexusBlack prend la nature physique de son travail au sérieux et vit souvent, littéralement, dans des hangars d’avions ou dort sur les chaînes de production des installations industrielles de ses clients. Il ne s’agit pas des déploiements technologiques auxquels la plupart des professionnels de la technologie sont habitués dans leurs bureaux climatisés.

Pederson affirme que certains des partenariats qui rapprochent certaines des entreprises d’IA les plus « en vogue » avec celles du domaine industriel dans un contexte davantage basé sur les actifs sont basés sur le transfert de connaissances. Anthropic, par exemple, n’est pas habitué à travailler dans un environnement industriel et IFS peut aider l’entreprise à former ses modèles sur des données et des scénarios pertinents pour l’industrie.

Garvan Doyle, responsable de l’IA appliquée chez Anthropic, affirme que l’entreprise prend un large éventail de mesures pour prioriser avec qui et où elle travaille. “Cela dépend de notre empreinte mondiale. Cela dépend des différents segments dans lesquels nous opérons. C’est une étape assez multifactorielle, mais nous essayons de nous assurer que nous adaptons nos équipes de manière réfléchie”, dit-il.

Un moment critique pour le déploiement de l’IA industrielle

Et même si l’IA industrielle est déployée depuis un certain temps, le marché se trouve à un moment critique, déclare Vijay Guntur, CTO et responsable des écosystèmes chez HCLTech. Guntur cite l’avancement rapide des plates-formes d’IA, combiné à la disponibilité accrue de technologies puissantes de simulation, de robotique et de calcul de pointe, qui signifie que les entreprises sont enfin en mesure de combler le fossé entre les modèles numériques et le déploiement dans le monde réel.

L’industrie manufacturière, la logistique, l’énergie, les services publics, l’exploitation minière et la haute technologie sont autant de domaines dans lesquels les jumeaux numériques, les systèmes autonomes et l’automatisation basée sur l’IA créent des améliorations substantielles en termes de productivité, de résilience et de durabilité.

Ces systèmes autonomes connectant les mondes physique et numérique permettent aux installations industrielles de gérer une planification de maintenance préventive, une analyse prédictive des pannes et une détection automatisée des anomalies. Les travailleurs sur le terrain peuvent renvoyer des données aux systèmes de l’entreprise, déclenchant une prise de décision et une action autonomes à la source, ainsi que l’envoi d’instructions pour les actions requises sur le terrain, le tout au sein d’une seule plateforme intégrée.

Guntur affirme que l’inférence de périphérie est notamment devenue considérablement plus abordable, supprimant un obstacle majeur au déploiement, le coût par inférence à la périphérie ayant chuté de 4 à 20 fois au cours des deux dernières années grâce aux avancées matérielles.

Le 17 novembre, HCLTech a lancé un laboratoire d’innovation en IA physique en collaboration avec le fabricant américain de puces Nvidia dans la Silicon Valley. Le laboratoire de Santa Clara, en Californie, aidera les entreprises à explorer, incuber et mettre à l’échelle les applications industrielles d’IA physique et de robotique cognitive.

Intégrée au réseau mondial AI Lab de HCLTech, l’installation dédiée combinera la pile technologique Nvidia et ses plates-formes principales avec l’ensemble de solutions d’IA physique de HCLTech.

Guntur dit à propos du partenariat Nvidia de HCL et de son timing – ainsi que d’autres partenariats de premier plan dans le domaine – qu’il marque réellement le début d’une nouvelle ère pour l’adoption de l’IA industrielle. « La convergence de piles matérielles/logicielles d’IA matures, le besoin pressant d’opérations plus intelligentes et plus durables et la confiance croissante des entreprises dans la transformation numérique sont tous à l’origine d’un décollage plus large du physique à l’heure actuelle. »

Guntur affirme que la volonté des organisations de rester compétitives se traduira par beaucoup plus de collaborations dans le domaine de l’IA industrielle qui, selon lui, prendront la forme d’écosystèmes collaboratifs comme le laboratoire HCL/Nvidia et le Nexus Black d’IFS, ajoutant : « Ils apparaissent comme des catalyseurs clés pour des percées concrètes en matière d’automatisation, de sécurité et d’intelligence opérationnelle.