L’intelligence artificielle générative s’impose comme une révolution dans tous les domaines et le secteur industriel ne fait pas exception. Longtemps cantonnée à des fonctions d’automatisation et d’optimisation des processus, l’IA prend désormais une nouvelle dimension, capable de générer du contenu, d’assister la prise de décision et d’explorer des données complexes.

Mais concrètement, quels sont les usages de cette technologie dans l’industrie ?

Décryptons un cas d’usage phare : la recherche et l’analyse de documents techniques.

Cas d’usage : la recherche intelligente dans les documents techniques

Dans l’industrie, les équipes — qu’il s’agisse des ingénieurs R&D, des techniciens de maintenance ou des responsables qualité — manipulent quotidiennement une masse énorme de documents : Manuels techniques, Plans et schémas industriels, Normes et réglementations, Rapports d’essais et de tests ,…

La difficulté ? Ces documents sont souvent hétérogènes, éparpillés dans différents formats (PDF, Word, bases de données propriétaires) et rédigés dans un jargon métier très spécifique.

L’IA générative permet aujourd’hui de révolutionner cette recherche documentaire grâce à plusieurs capacités :

Tout d’abord l’interrogation en langage naturel. Plus besoin de formuler des requêtes complexes ou de connaître précisément les mots-clés. Un ingénieur peut simplement poser une question comme :
“Quelle est la pression maximale supportée par la pompe X dans le protocole de test Y ?”. L’IA parcourt automatiquement les documents et extrait l’information pertinente, même si elle est exprimée sous différentes formes.

Ensuite vient la capacité de synthèse de contenu. Lorsqu’une réponse ne se trouve pas dans un seul document, l’IA peut agréger les données issues de plusieurs sources et proposer une synthèse claire et contextualisée. Cela permet de gagner un temps précieux dans la prise de décision.

Si besoin, dans un contexte international, l’IA peut traduire et reformuler des passages techniques complexes, garantissant une compréhension homogène pour les équipes multilingues.

 

L’IA générative peut aussi détecter des incohérences, en comparant plusieurs documents ou versions d’un même fichier (par exemple, des valeurs différentes pour une même spécification technique) et alerter les équipes sur ces écarts.

Les défis de mise en œuvre

Si les promesses de l’IA générative sont immenses, leur concrétisation dans le secteur industriel soulève plusieurs défis.

Pour que l’IA fonctionne efficacement, elle a besoin de données propres, bien structurées et accessibles. Or, les documents techniques sont souvent dispersés, mal formatés et parfois obsolètes. La phase de préparation et de nettoyage des données est donc cruciale. Précisons que c’est  iciglobalement le même travail que pour un projet de Gestion de Documents Techniques, où il faut centraliser les documents, 

Un point important, remontant a priori à chaque échange, c’est que les informations en général et les informations industrielles en particulier peuvent être sensibles. Intégrer une IA générative implique de mettre en place des protocoles pour protéger les données et éviter les risques de fuite ou d’utilisation abusive.

L’IA générative, bien que puissante, fonctionne souvent comme une boîte noire, produisant des résultats sans toujours expliquer clairement le raisonnement derrière. 

Pour les industries, il est essentiel de comprendre pourquoi une information a été extraite ou une recommandation formulée. 

Mettre en place des mécanismes de traçabilité, comme la mention des sources utilisées, permet de renforcer la confiance des utilisateurs et de s’assurer que les choix finaux reposent sur des bases solides.

Enfin, l’adoption de ces nouvelles technologies requiert une montée en compétences des équipes. Il ne suffit pas de déployer une solution d’IA : il faut accompagner les collaborateurs pour qu’ils sachent interagir efficacement avec ces outils. Mais là aussi, l’IA peut être un assistant efficace pour les utilisateurs !

Vers une nouvelle ère industrielle

Ce cas d’usage illustre à quel point l’IA générative dépasse le simple cadre de l’automatisation. Elle devient un véritable copilote pour les équipes industrielles, leur offrant une lecture augmentée des informations et accélérant leur processus décisionnel.

Alors que les industriels s’efforcent de gagner en agilité et en précision, cette technologie ouvre la porte à de nouvelles opportunités : conception assistée, rédaction automatisée de rapports techniques… Nous ne sommes qu’au début de cette transformation.