Comment l’IA accompagne la transformation de l’industrie

Dans un paysage industriel en constante recherche de compétitivité, l'intelligence artificielle (IA) se révèle être un catalyseur majeur de transformation. Chez Yxir, nous sommes convaincus que l'IA joue un rôle essentiel dans l'adaptation des entreprises aux contraintes de leur secteur industriel, en leur permettant d'innover, de s'adapter et d’optimiser leurs process dans un environnement en perpétuelle recherche de performance.

C'est pour ce motif que nous avons décidé de mener une étude approfondie, pour explorer la stratégie des entreprises pour intégrer l'innovation au sein de leur organisation et la manière dont l'IA est utilisée pour accélérer leur transformation digitale. L’étude, menée entre octobre 2023 et janvier 2024, a impliqué des entretiens approfondis avec 17 entreprises du secteur industriel.

Intégration de l'innovation dans la stratégie des entreprises :

Les entreprises adoptent diverses approches pour intégrer l'innovation dans leur stratégie, reconnaissant son importance cruciale pour rester compétitives et stimuler la croissance à long terme. Voici un petit aperçu :

1. L’intégration de l'intelligence artificielle : L'IA est considérée comme un moyen plutôt qu'une fin en soi, et de nombreuses entreprises cherchent à exploiter son potentiel pour améliorer leurs processus et leurs produits. Par exemple, certaines entreprises investissent dans des start-ups spécialisées dans l'IA et intègrent leurs solutions dans leur propre offre. Environ 6 start-ups sur 10 dans leur portfolio se positionnent sur le sujet de l'IA. L'IA peut également être utilisée pour améliorer les processus internes des entreprises. Par exemple, pour automatiser des tâches répétitives et libérer du temps pour les employés afin qu'ils se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. L'IA est également utilisée pour analyser de grandes quantités de données et fournir des informations précieuses pour la prise de décision stratégique.

2. Création de départements dédiés à l'innovation : De nombreuses entreprises créent des départements spécifiques chargés de promouvoir et de développer l'innovation au sein de l'organisation. Ces départements sont souvent composés d'experts en innovation, de chercheurs et de développeurs chargés d'explorer de nouvelles idées, de développer des prototypes et de coordonner la mise en œuvre de projets innovants à travers l'entreprise.

3. Collaboration avec des start-up : Les entreprises cherchent de plus en plus à collaborer avec des start-up pour bénéficier de leur expertise et de leurs idées novatrices. Ces collaborations peuvent prendre différentes formes, notamment des partenariats stratégiques, des investissements ou même des acquisitions. C'est ainsi que les entreprises peuvent accéder à de nouvelles technologies, à des modèles commerciaux innovants et à des perspectives fraîches qui stimulent l'innovation au sein de l'organisation.

4. Encouragement de la créativité et de l'intrapreneuriat : Certaines entreprises encouragent activement leurs employés à être créatifs et à proposer des idées innovantes. Elles mettent en place des programmes d'intrapreneuriat qui permettent aux employés de développer leurs propres projets et de les mettre en œuvre au sein de l'entreprise. Cette approche favorise l'innovation interne, renforce l'engagement des employés et stimule la culture de l'innovation au sein de l'organisation.

5. Veille technologique et surveillance du marché : Les entreprises réalisent une veille technologique constante pour identifier les nouvelles tendances et les innovations émergentes dans leur secteur d'activité. Elles surveillent également les évolutions du marché, les changements de comportement des consommateurs et les opportunités émergentes, ce qui leur permet de s'adapter rapidement aux évolutions du marché et de rester en phase avec les besoins et les attentes des clients.

6. Investissement dans la recherche et développement (R&D) : Les entreprises consacrent des ressources importantes à la recherche et développement de nouvelles technologies, de nouveaux produits et de nouveaux services. Elles investissent dans des laboratoires de recherche, des équipes d'ingénieurs et des centres d'innovation pour explorer de nouvelles idées, développer des prototypes et tester de nouveaux concepts. Ces investissements dans la R&D permettent aux entreprises de rester à la pointe de l'innovation et de proposer des solutions différenciées à leurs clients.

Analyse de l'adoption de l'IA dans l'industrie : défis, opportunités et besoins

Pour explorer davantage l'adoption de l'IA en entreprise, examinons certains aspects de cette étude. Voici les principales conclusions qui soulignent des points à considérer et besoins pour une intégration performante de ces outils :

1. Préparation des données : Les acteurs interrogés reconnaissent unanimement la nécessité d'un travail préalable sur leurs données avant de pouvoir entraîner un modèle d'apprentissage automatique génératif (LLM). Cependant, ils sont souvent confrontés à des défis en termes de qualité et de disponibilité des données.

2. Réentraînement des modèles d'IA : Bien que de nombreuses entreprises voient le potentiel des outils d'IA génératives, elles sont prudentes quant au processus de réentraînement des modèles. Des questions persistent sur la taille et la qualité des données nécessaires, ainsi que sur l'alignement entre la technologie de la start-up et les connaissances métier de l'industriel.

3. Besoin d'accompagnement : Les entreprises expriment un intérêt pour les outils d'IA génératives mais reconnaissent le besoin d'un accompagnement pour les utiliser efficacement. Elles recherchent des partenaires capables de les guider dans l'implémentation et l'utilisation de ces technologies.

4. Cas d'utilisation courants : Les cas d'utilisation les plus courants de l'IA dans le secteur industriel concernent l'analyse prédictive (maintenance, prédiction des ventes, etc.) et le diagnostic et l'optimisation des performances énergétiques.

5. Freins et opportunités : Les entreprises mentionnent plusieurs freins à l'adoption de l'IA, notamment l'investissement financier et en temps nécessaire pour réentraîner un LLM, ainsi que la difficulté de traiter le langage naturel et l'analyse de texte. Cependant, elles voient également des opportunités dans le développement de solutions spécifiques, notamment dans les domaines des performances énergétiques et de la maintenance.

Que croyons-nous ?

Nous croyons que l'IA n'est pas seulement une technologie révolutionnaire, mais aussi un puissant levier de croissance et de compétitivité pour les entreprises. En nous appuyant sur cette conviction, nous nous efforçons continuellement d'anticiper les tendances émergentes du marché, de comprendre les besoins changeants de nos clients et de développer une solution IA innovante qui réponde à ces défis.

Chez Yxir, nous sommes engagés dans une recherche continue pour améliorer notre solution IA. Nous expérimentons avec différents outils et approches pour obtenir les meilleures réponses possibles aux défis complexes rencontrés par nos clients. De plus, nous sommes toujours à l'écoute de nos utilisateurs et à la compréhension de leurs besoins. C'est pourquoi nous menons régulièrement des tests utilisateurs et des entretiens pour nous assurer que notre solution est bien adaptée aux exigences du marché.

Nous accompagnons nos clients à chaque étape de leur parcours d'implémentation. De la conception à la mise en œuvre, nous travaillons en collaboration avec nos clients pour garantir le succès de notre solution d'IA dans leur environnement spécifique.