Formation individualisée sous forme de coaching à l’utilisation de l’IA dans votre travail quotidien
2025
Cabinet de conseil spécialisé dans l'intégration de l'IA au sein des Entreprises
L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur industriel marque un tournant majeur, redéfinissant les processus et ouvrant des perspectives inédites pour la compétitivité. En tant que dirigeant ou patron d’entreprise, vous êtes sans doute confronté à la nécessité d’optimiser vos opérations, d’améliorer votre efficacité et de vous adapter à un environnement en constante évolution. Le consultant en digitalisation des processus industriels se trouve au cœur de cette transformation, et l’IA devient un outil incontournable pour relever ces défis. Cet article vise à explorer comment l’IA révolutionne le métier de consultant en digitalisation, en offrant un aperçu des multiples applications possibles pour votre entreprise.
Le rôle du consultant en digitalisation a toujours été de guider les entreprises dans leur transition vers des processus plus efficaces et connectés. Avec l’arrivée de l’IA, cette mission s’est complexifiée mais aussi enrichie. Le consultant d’aujourd’hui doit non seulement comprendre les rouages de l’entreprise et les technologies numériques, mais aussi maîtriser le potentiel de l’IA pour automatiser, optimiser et personnaliser les opérations. Il est devenu un véritable architecte de la transformation, utilisant l’IA comme un levier stratégique pour créer de la valeur et générer des avantages concurrentiels.
L’un des apports majeurs de l’IA réside dans sa capacité à traiter d’énormes volumes de données avec une rapidité et une précision inégalées. Pour le consultant en digitalisation, cela se traduit par une meilleure compréhension des processus existants, une identification plus rapide des goulots d’étranglement et une prédiction plus fiable des tendances. L’IA devient un outil d’aide à la décision, permettant d’orienter les stratégies de transformation en fonction d’une analyse approfondie des données. Les décisions ne sont plus basées sur l’intuition ou l’expérience seule, mais sur des faits concrets et des prévisions étayées par l’intelligence artificielle.
L’automatisation des processus industriels n’est pas un concept nouveau, mais l’IA lui confère une dimension inédite. Avec l’automatisation intelligente, les tâches répétitives et chronophages sont confiées à des algorithmes sophistiqués capables de s’adapter et d’apprendre en continu. Le consultant en digitalisation peut ainsi mettre en place des solutions qui vont au-delà de l’automatisation de base, en intégrant l’IA pour optimiser les flux de production, minimiser les erreurs et améliorer la qualité. Cela permet de libérer le personnel des tâches à faible valeur ajoutée, afin qu’il se concentre sur des missions plus stratégiques et créatives.
Chaque entreprise est unique, avec ses propres défis et spécificités. L’IA offre la possibilité de personnaliser les solutions de digitalisation pour répondre au mieux aux besoins de chaque organisation. Un consultant en digitalisation peut utiliser l’IA pour développer des systèmes d’information et des outils sur mesure, adaptés aux processus, aux ressources et aux objectifs de chaque entreprise. Cette approche personnalisée permet de maximiser l’impact des solutions mises en place et de garantir un retour sur investissement optimal.
L’IA ne se limite pas à la mise en place de solutions ponctuelles, elle s’inscrit également dans une démarche d’amélioration continue. Grâce à l’apprentissage machine, les algorithmes s’améliorent avec le temps, en apprenant des données et des interactions. Le consultant en digitalisation peut ainsi utiliser l’IA pour suivre en temps réel les performances des processus, identifier les axes d’amélioration et ajuster les stratégies en conséquence. Cette boucle de rétroaction continue permet d’optimiser constamment l’efficacité et la rentabilité des opérations.
En résumé, l’intelligence artificielle est en train de révolutionner le rôle du consultant en digitalisation des processus industriels. Elle offre des outils puissants pour analyser les données, automatiser les processus, personnaliser les solutions et améliorer en continu les performances. L’intégration de l’IA n’est pas une option, mais une nécessité pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives et s’adapter aux défis de l’avenir. En tant que dirigeant, vous avez le pouvoir de faire de l’IA un atout stratégique pour votre entreprise, en collaborant avec un consultant en digitalisation capable de vous accompagner dans cette transformation.
L’intégration du traitement du langage naturel (TLN) dans un service de conseil en digitalisation permet d’améliorer considérablement la communication avec les clients. Par exemple, un chatbot intelligent alimenté par un modèle de TLN peut être déployé sur le site web de l’entreprise ou via des applications de messagerie. Ce chatbot, capable d’analyser syntaxiquement et sémantiquement les requêtes des clients, peut répondre à des questions courantes sur les services, collecter des informations préliminaires sur les besoins spécifiques des clients, et même planifier des rendez-vous. Cela libère du temps pour les consultants, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus complexes et personnalisées. L’extraction d’entités clés dans les échanges permet également de mieux comprendre les besoins des clients et de personnaliser les offres. Un tel système peut être intégré aux CRM de l’entreprise pour un suivi efficace et une meilleure gestion de la relation client.
L’utilisation de modèles de génération de texte et de résumé peut transformer la manière dont les consultants produisent des rapports. Au lieu de rédiger manuellement chaque rapport après une analyse, l’IA peut prendre en charge cette tâche. En utilisant les données collectées lors des audits de processus industriels, l’IA peut générer des résumés précis et concis des observations, des recommandations et des plans d’action. Ces rapports peuvent être personnalisés pour chaque client en fonction de leurs besoins et des points clés qui ont émergé. Ceci améliore l’efficacité et réduit le temps passé à rédiger des documents, tout en garantissant la cohérence et la qualité des livrables. Un tel système peut également être intégré avec les outils de gestion de projet pour un suivi en temps réel des progrès et des tâches.
L’OCR combiné à des modèles d’extraction de données peut être utilisé pour analyser rapidement des documents techniques tels que des plans d’ingénierie, des spécifications de machines, ou des rapports de conformité. Au lieu de devoir examiner manuellement ces documents pour extraire des informations pertinentes, l’IA peut identifier et extraire automatiquement les données clés, telles que les dimensions, les matériaux, les paramètres de performance ou encore les numéros de série. Cette information peut ensuite être structurée et analysée par les consultants. L’intégration de cette technologie dans le workflow quotidien permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de minimiser les erreurs potentielles liées à la saisie manuelle des données. Ces données structurées peuvent être injectées directement dans une base de données ou un système de gestion.
L’analyse de données tabulaires, combinée à l’apprentissage automatique, peut être utilisée pour mettre en œuvre des systèmes de maintenance prédictive. En collectant et en analysant les données de fonctionnement des machines (température, vibration, consommation d’énergie), les consultants peuvent entraîner des modèles de classification et de régression pour identifier les anomalies et prédire les défaillances potentielles. Cela permet aux entreprises industrielles de programmer la maintenance de manière proactive, réduisant les temps d’arrêt imprévus et améliorant l’efficacité opérationnelle. L’intégration de ces modèles avec des tableaux de bord permet de suivre en temps réel l’état des équipements et de prendre des décisions éclairées. L’autoML peut également être utilisé pour optimiser les modèles et les affiner avec le temps.
Les modèles de génération et de complétion de code peuvent être extrêmement utiles pour les consultants en digitalisation, particulièrement lorsqu’ils travaillent sur l’automatisation des systèmes industriels. Ces modèles peuvent générer des fragments de code à partir de spécifications ou de descriptions en langage naturel, facilitant ainsi la configuration et la programmation des robots, des PLC ou autres systèmes de contrôle. Cette assistance à la programmation réduit le temps nécessaire au développement de solutions sur mesure, diminue le risque d’erreur et permet aux consultants de se concentrer sur l’architecture et la stratégie globale de digitalisation. L’intégration de ces outils avec les environnements de développement existants facilite leur adoption.
La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser les flux vidéo des chaînes de production. Grâce à la classification et à la reconnaissance d’images, l’IA peut détecter les défauts de production, les anomalies de comportement des machines ou les erreurs commises par les opérateurs. L’analyse d’actions dans les vidéos permet également de suivre les processus et d’identifier les points d’amélioration. La détection d’objets permet de vérifier la qualité des produits et de s’assurer que les pièces sont assemblées correctement. Le suivi multi-objets assure un suivi dynamique des éléments dans la chaîne de production. L’intégration d’un tel système peut être réalisé sur une plateforme de vidéo surveillance en temps réel permettant un suivi constant et une amélioration continue.
L’utilisation de la reconnaissance faciale et gestuelle, principalement sur des dispositifs mobiles ou IoT, peut renforcer la sécurité sur le lieu de travail. L’IA peut détecter des accès non autorisés à des zones sensibles, ou identifier les opérateurs portant leur équipement de protection personnel. La reconnaissance gestuelle peut également être utilisée pour contrôler des machines à distance ou pour signaler un incident. Ces technologies, intégrables dans des systèmes de sécurité existants, contribuent à réduire les risques d’accidents et à améliorer la conformité en matière de sécurité. L’intégration de ces dispositifs avec un système central de gestion de la sécurité permet un contrôle en temps réel et une action rapide en cas de besoin.
L’analyse de sentiments peut être appliquée aux retours clients, qu’il s’agisse d’avis collectés sur des plateformes en ligne, d’e-mails, ou de transcriptions d’appels. Cette analyse permet aux consultants de comprendre rapidement ce que pensent les clients de leurs services et de leurs solutions. En identifiant les points positifs et négatifs, l’entreprise peut ajuster ses stratégies, améliorer la qualité des services et mieux répondre aux attentes. L’intégration de l’analyse de sentiments avec des outils de CRM ou de gestion de la satisfaction client peut fournir une vue globale de l’expérience client et permettre des actions ciblées.
La modération multimodale est essentielle pour assurer la conformité des contenus utilisés par l’entreprise, que ce soit des textes, des images ou des vidéos. L’IA peut détecter automatiquement les contenus inappropriés, sensibles, ou non conformes aux réglementations en vigueur. Cette technologie réduit le risque de diffusion de contenus préjudiciables à l’image de l’entreprise. L’intégration de ces systèmes dans les processus de publication garantit que tous les contenus publiés sont conformes et professionnels. La modération peut être automatisée et s’appliquer aussi bien aux communications internes qu’externes.
La traduction automatique peut faciliter la communication entre les différents départements ou services d’une entreprise, surtout si celle-ci opère dans un environnement multilingue. Les modèles de traduction automatique permettent de traduire rapidement des documents, des e-mails, ou des messages instantanés dans plusieurs langues, réduisant les obstacles linguistiques et favorisant la collaboration entre les équipes. Cette solution peut être intégrée aux outils de communication de l’entreprise, facilitant ainsi l’échange d’informations et assurant la fluidité des opérations.
Un consultant en digitalisation passe une grande partie de son temps à rédiger des rapports d’audit détaillés. L’IA générative de texte peut transformer cette tâche. Au lieu de partir d’une page blanche, le consultant peut alimenter l’IA avec des notes de terrain, des chiffres clés et des observations. L’IA générera un brouillon de rapport structuré, avec des sections clairement définies, des analyses pertinentes et des suggestions concises. Le consultant n’aura plus qu’à affiner le texte, assurant ainsi un gain de temps considérable et une meilleure qualité du rapport.
Pour convaincre un client ou une équipe, les présentations doivent être visuellement attrayantes et informatives. L’IA générative d’images peut être utilisée pour créer des visuels personnalisés à partir de données d’entreprise. Par exemple, en décrivant textuellement les données d’un processus industriel ou l’architecture d’un système, l’IA génère des graphiques, des schémas ou des infographies. Cela permet de rendre les présentations plus captivantes et plus faciles à comprendre.
La documentation technique est essentielle, mais souvent fastidieuse. L’IA générative de texte, couplée à la génération de code, peut aider à simplifier ce processus. En lui fournissant des extraits de code ou des descriptions de processus, l’IA peut générer une documentation technique claire et concise. Elle peut aussi créer des diagrammes techniques, des schémas de processus et des exemples de code directement intégrables. Le consultant gagne du temps et améliore la qualité de la documentation.
Les consultants doivent former les employés des entreprises clientes sur les nouveaux outils et processus digitaux. L’IA générative vidéo peut créer des tutoriels personnalisés en utilisant des images de l’entreprise ou du logiciel utilisé. En lui fournissant le script de formation, l’IA peut générer une vidéo d’explication ou de démonstration. Elle peut aussi ajouter des animations pour mettre en avant des points clés ou illustrer des concepts complexes. La formation devient plus engageante et plus facile à assimiler.
Lors de la conception de nouveaux outils digitaux pour les entreprises clientes, les consultants doivent régulièrement créer des prototypes d’interface utilisateur. L’IA générative d’images peut transformer des descriptions textuelles de fonctionnalités ou des maquettes de base en interfaces utilisateur complètes. En intégrant l’esthétique souhaitée et en respectant les directives de l’entreprise, l’IA accélère considérablement le processus de conception et permet de tester différentes versions plus rapidement.
Les propositions commerciales sont un élément clé du travail des consultants. L’IA générative de texte peut aider à automatiser une partie du processus. En alimentant l’IA avec des informations sur l’entreprise cliente, les services proposés et les résultats attendus, l’IA peut générer une première version de proposition commerciale. Le consultant peut ensuite l’affiner et l’adapter en fonction des besoins spécifiques.
Dans un contexte international, la traduction de documents techniques est indispensable. L’IA générative de texte peut traduire rapidement et efficacement des documents complexes, tels que des manuels d’utilisation, des rapports d’audit ou des cahiers des charges. Cela permet de gagner du temps et de s’assurer de la précision de la traduction, garantissant ainsi une communication claire avec les entreprises clientes et ses employés dans le monde entier.
L’analyse de données est au cœur des missions d’un consultant en digitalisation. L’IA générative de texte peut aider à interpréter des jeux de données complexes, repérer des tendances et proposer des analyses pertinentes. L’IA peut également générer des rapports d’analyse succincts et clairs, qui soulignent les points importants et les recommandations. Le consultant peut se concentrer sur les aspects stratégiques de l’analyse plutôt que sur la manipulation des données.
Pour promouvoir ses services, une entreprise de consulting doit créer du contenu marketing percutant. L’IA générative multimodale (texte, images, vidéos) peut aider à créer du contenu personnalisé en fonction des besoins et intérêts de chaque client. Par exemple, l’IA peut générer des articles de blog, des posts pour les réseaux sociaux ou des vidéos promotionnelles avec un aspect visuel en fonction de l’image de la marque. Cela augmente l’engagement client et attire de nouveaux prospects.
Les consultants doivent souvent anticiper différents scénarios pour former les employés. L’IA générative de données synthétiques peut créer des jeux de données fictifs réalistes, reproduisant différents types de situations que les employés pourraient rencontrer. Par exemple, l’IA peut simuler des données de production, des incidents de sécurité ou des problèmes de logistique, permettant ainsi aux employés de s’entraîner dans un environnement sûr et contrôlé.
L’automatisation des processus métiers, propulsée par l’intelligence artificielle (IA), offre une transformation radicale en exécutant des tâches répétitives et chronophages avec une précision accrue et une efficacité inégalée.
L’extraction et la saisie manuelles des données de factures fournisseurs sont des tâches fastidieuses et sujettes aux erreurs. Avec le RPA, un robot logiciel peut surveiller une boîte de réception dédiée, télécharger les factures reçues par email, extraire automatiquement les informations pertinentes (numéro de facture, date, montant, nom du fournisseur) grâce à l’OCR (reconnaissance optique de caractères), et les saisir directement dans le système comptable de l’entreprise. Cette automatisation réduit les erreurs de saisie, accélère le traitement des factures et libère les employés des tâches répétitives. L’IA peut, de plus, apprendre à identifier et résoudre les exceptions (factures manquantes, erreurs de format), améliorant encore davantage l’efficacité du processus.
Le traitement des notes de frais peut être complexe avec différentes politiques de dépenses, de nombreux justificatifs papier et des erreurs fréquentes de saisie. Un robot RPA, couplé à l’IA, peut automatiser l’ensemble du processus. Les employés peuvent scanner leurs justificatifs via une application mobile, l’IA extrait les informations pertinentes et les classe (date, montant, type de dépense). Le robot compare ensuite ces données aux politiques de dépenses de l’entreprise et signale les non-conformités. Finalement, les notes de frais validées sont intégrées dans le système comptable. Ce processus réduit les erreurs, accélère le remboursement des employés et permet un meilleur suivi des dépenses.
La création de rapports financiers peut être chronophage, nécessitant la consolidation manuelle de données provenant de diverses sources. Le RPA peut automatiser cette tâche en collectant les données financières à partir de différents systèmes (comptabilité, CRM, ERP), en les consolidant et en générant les rapports requis dans différents formats (Excel, PDF). L’IA peut aider à identifier les anomalies dans les données, à prévoir les tendances et à suggérer des analyses pertinentes. Cela permet aux équipes financières de gagner du temps, d’améliorer la qualité des rapports et de se concentrer sur l’analyse et la prise de décision.
La gestion des commandes clients implique plusieurs étapes : réception de la commande, vérification du stock, création de la commande, envoi de la confirmation au client, gestion de l’expédition. Le RPA peut automatiser ces étapes en récupérant les commandes provenant de différents canaux (email, plateforme web), en vérifiant le stock disponible dans le système de gestion d’inventaire, en créant automatiquement la commande dans le système ERP et en envoyant une confirmation au client. Si les stocks sont insuffisants, une alerte est envoyée à l’équipe responsable. Cette automatisation permet de traiter les commandes plus rapidement, de réduire les erreurs et d’améliorer la satisfaction client. L’IA peut même suggérer des commandes en fonction des prévisions de ventes.
La mise à jour des informations clients (adresse, contact, etc.) dans un CRM est souvent négligée par manque de temps et peut mener à des erreurs de communication. Un robot RPA peut automatiser cette mise à jour en surveillant les changements de données dans d’autres systèmes (inscription à une newsletter, modification d’adresse lors d’une commande en ligne), en détectant les doublons et en mettant à jour automatiquement le CRM. L’IA peut aider à normaliser les données (format de numéro de téléphone, type d’adresse) et améliorer leur qualité. Cette automatisation assure que les informations clients sont toujours à jour et fiables.
Le recrutement implique des tâches répétitives comme la publication d’offres d’emploi sur plusieurs plateformes, le tri des CV, la planification des entretiens, la gestion des réponses aux candidats. Le RPA peut automatiser ces tâches en publiant les offres d’emploi, en récupérant les CV et en extrayant les informations clés, en vérifiant la conformité des candidatures par rapport aux critères recherchés et en planifiant les entretiens. L’IA peut aider à analyser les CV pour identifier les meilleurs candidats et peut être utilisée pour automatiser la communication avec les candidats via des chatbots.
La gestion de la paie est un processus complexe et répétitif qui peut prendre du temps et être source d’erreurs. Le RPA peut automatiser le traitement des heures travaillées, le calcul des salaires, la génération des bulletins de paie, la mise à jour des bases de données de paie et l’envoi des informations à la banque. L’IA peut analyser les données de paie pour identifier les anomalies, s’assurer de la conformité et améliorer l’efficacité du processus.
Les demandes de support IT sont souvent répétitives (réinitialisation de mots de passe, installation de logiciels, etc.). Le RPA peut automatiser la prise en charge des demandes simples en traitant les tickets de support, en exécutant les actions courantes (réinitialisation de mots de passe, installation de logiciels standards, réponse aux questions fréquentes) et en fournissant une assistance de premier niveau. L’IA peut identifier les problèmes récurrents et proposer des solutions ou escalader les problèmes complexes vers le support humain.
Les entreprises doivent surveiller leur présence sur les réseaux sociaux pour comprendre ce que les clients pensent de leurs produits et services. Le RPA peut collecter les données des réseaux sociaux et les analyser pour identifier les commentaires, les avis et les mentions de l’entreprise. L’IA peut analyser le sentiment des commentaires pour identifier les tendances positives ou négatives et aider à comprendre les problématiques client. Ces données sont ensuite intégrées dans les rapports pour améliorer la prise de décision.
Les rappels et les relances client sont des tâches chronophages mais nécessaires pour assurer un suivi des paiements. Le RPA peut automatiser l’envoi de rappels de paiement, de relances et de demandes de documents, en utilisant les données du système comptable. L’IA peut aider à personnaliser les messages et les adapter à chaque situation client. Cette automatisation permet de réduire les retards de paiement, d’améliorer la trésorerie et de libérer du temps pour d’autres tâches.
L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) au sein d’un département de conseil en digitalisation des processus industriels nécessite une approche méthodique. Avant toute implémentation, une évaluation approfondie des besoins est primordiale. Cette phase initiale consiste à identifier les points de friction, les inefficacités et les opportunités d’amélioration que l’IA pourrait adresser. L’objectif est de comprendre précisément comment l’IA peut ajouter une valeur concrète aux services proposés par le département, tant pour les consultants que pour les clients finaux.
Il faut débuter par un audit des processus existants. Cela implique une analyse détaillée des workflows, des outils utilisés, des données collectées et des compétences disponibles. Les données sont au cœur de l’IA, et leur qualité et disponibilité sont déterminantes pour le succès des projets. On évaluera donc la structuration des données, leur accessibilité, et leur pertinence pour les algorithmes d’IA. Cet audit permettra de déceler les goulots d’étranglement et les tâches répétitives qui pourraient être automatisées grâce à l’IA.
Cette analyse préliminaire doit également évaluer le niveau de maturité numérique de l’organisation. Il est essentiel de comprendre le degré d’acceptation de la technologie par les équipes, le niveau de compétences techniques disponibles et la culture d’entreprise vis-à-vis de l’innovation. Un plan d’accompagnement au changement doit être envisagé en parallèle.
Par la suite, il est nécessaire de définir des objectifs clairs et mesurables. Ces objectifs doivent être alignés avec la stratégie globale de l’entreprise et doivent clairement définir ce que l’on attend de l’intégration de l’IA. On peut citer, par exemple, l’augmentation de l’efficacité des consultants, l’amélioration de la qualité des recommandations, la réduction des coûts opérationnels ou encore l’optimisation des délais de réalisation des projets. Ces objectifs serviront de boussole tout au long du processus d’implémentation. Enfin, les aspects budgétaires doivent être clairement définis, en estimant les coûts initiaux et les retours sur investissement attendus afin de valider l’opportunité financière.
Une fois les besoins identifiés, l’étape suivante consiste à choisir les solutions d’IA les plus appropriées. Ce choix doit être guidé par les objectifs définis lors de la phase d’évaluation. Le marché de l’IA est vaste et varié, et il est essentiel de bien comprendre les différentes options disponibles avant de faire un choix.
Il est indispensable d’explorer les technologies d’IA disponibles, qu’il s’agisse de l’apprentissage automatique (Machine Learning), de l’apprentissage profond (Deep Learning), du traitement du langage naturel (NLP), de la vision par ordinateur ou encore de la robotique. Chaque technologie a ses propres forces et faiblesses, et leur pertinence dépendra des cas d’utilisation spécifiques.
Par exemple, l’apprentissage automatique peut être utilisé pour la prédiction de la demande, l’optimisation des ressources ou la détection d’anomalies dans les processus industriels. Le NLP, quant à lui, peut faciliter l’analyse des documents, l’extraction d’informations pertinentes ou la génération de rapports. La vision par ordinateur peut être appliquée pour le contrôle qualité, la surveillance de lignes de production ou encore la gestion des stocks. Il est également important de prendre en compte les solutions d’IA « as a service » proposées par les grands acteurs technologiques comme AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure. Ces plateformes offrent une grande flexibilité et permettent de bénéficier de l’expertise de spécialistes, tout en réduisant les coûts liés au développement interne.
Pour faire un choix éclairé, il est crucial d’évaluer non seulement les fonctionnalités des solutions, mais aussi leur facilité d’intégration, leur scalabilité, leur sécurité et le support technique proposé. Il est conseillé de réaliser des tests et des pilotes afin de valider l’adéquation des solutions aux besoins spécifiques de l’entreprise, en étudiant comment l’IA se combine avec les outils existants. Cette phase de test permet de mesurer l’efficacité de chaque solution et de s’assurer qu’elle répondra aux attentes du département.
Le développement et la personnalisation des solutions d’IA représentent une étape cruciale pour s’assurer de leur parfaite intégration aux besoins spécifiques du département. Il s’agit souvent d’un équilibre entre l’utilisation de solutions prêtes à l’emploi et le développement d’algorithmes spécifiques en fonction des cas d’usage identifiés. La personnalisation permet d’adapter l’IA aux particularités des processus industriels, des données et des objectifs fixés.
Il est souvent nécessaire de préparer et de nettoyer les données, afin qu’elles soient utilisables par les algorithmes d’IA. Cela implique des tâches de normalisation, de transformation et d’enrichissement des données. Une phase de modélisation et d’entraînement est également incontournable : elle consiste à entraîner les modèles d’IA sur des jeux de données pertinents, afin qu’ils puissent apprendre à reconnaître des schémas, à faire des prédictions ou à exécuter des tâches complexes. Le choix des algorithmes d’apprentissage automatique est fonction des données disponibles et des problématiques traitées. Il faut souvent itérer et ajuster les paramètres des modèles pour atteindre les performances souhaitées.
Une fois que les modèles d’IA sont entraînés, ils doivent être intégrés aux workflows existants. Cette intégration peut nécessiter des modifications de l’infrastructure informatique, la mise en place d’APIs (Application Programming Interface) ou encore le développement d’interfaces utilisateur spécifiques. La facilité d’intégration avec les outils déjà utilisés est primordiale, afin de ne pas perturber les opérations habituelles. Il est important de mettre en place des outils de supervision et de suivi des performances des modèles d’IA. Cela permet de détecter rapidement les éventuels problèmes, d’ajuster les modèles en fonction des nouvelles données et de s’assurer que l’IA continue d’apporter de la valeur. Le travail est itératif, et il est essentiel de régulièrement réévaluer les performances des modèles et d’apporter les ajustements nécessaires.
L’intégration réussie de l’IA ne se limite pas à l’aspect technique. Il est impératif d’accompagner les équipes dans ce changement et de les former aux nouvelles technologies. L’adhésion des collaborateurs est un facteur clé de succès. Il faut les impliquer dès le début du projet, afin qu’ils comprennent les bénéfices de l’IA et qu’ils se sentent partie prenante de la transformation.
Il est crucial d’organiser des sessions de formation pour expliquer le fonctionnement de l’IA, les outils utilisés et les nouvelles méthodes de travail. Ces formations doivent être adaptées aux différents profils des collaborateurs, en fonction de leurs compétences et de leurs responsabilités. Elles doivent être pratiques et orientées vers les cas d’usage concrets, afin que les collaborateurs puissent rapidement utiliser l’IA de manière efficace. Il est également important de mettre en place un support technique réactif, afin que les collaborateurs puissent obtenir de l’aide en cas de difficulté.
Par ailleurs, il est nécessaire de communiquer régulièrement sur l’avancement du projet, les résultats obtenus et les bénéfices concrets apportés par l’IA. La transparence est essentielle pour instaurer la confiance et l’adhésion des équipes. Il est important de démontrer que l’IA est un outil au service des collaborateurs, qui leur permet de gagner en efficacité et de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. L’accompagnement au changement doit être personnalisé pour chaque collaborateur, en prenant en compte ses craintes et ses interrogations. Il faut mettre en place des espaces d’échange et de partage, afin que chacun puisse exprimer ses besoins et ses remarques.
Une fois l’IA implémentée, il est primordial de mettre en place un processus d’évaluation continue afin de s’assurer que les objectifs initiaux sont atteints et que l’IA apporte une valeur ajoutée réelle. Cette évaluation doit être régulière et basée sur des indicateurs de performance clairs et mesurables.
Les indicateurs clés de performance (KPIs) doivent être définis dès le départ du projet. Ils peuvent inclure, par exemple, l’augmentation de la productivité, la réduction des délais, l’amélioration de la qualité des recommandations, la satisfaction des clients ou encore la réduction des coûts opérationnels. Il est important de suivre l’évolution de ces indicateurs dans le temps, afin de pouvoir identifier les axes d’amélioration et d’ajuster les solutions d’IA en conséquence. L’IA n’est pas une solution figée, elle doit évoluer en fonction des besoins et des retours des utilisateurs.
Il est essentiel de recueillir régulièrement les feedbacks des collaborateurs, afin d’identifier les points de friction et les opportunités d’amélioration. Ces feedbacks doivent être pris en compte lors des ajustements des modèles et des processus. L’amélioration continue est un processus itératif, qui consiste à analyser les résultats, à identifier les problèmes et à mettre en place les actions correctives nécessaires. Cela implique une remise en question régulière des pratiques et une adaptation constante aux nouvelles données et aux évolutions du contexte. La mise en place d’un comité de suivi dédié à l’IA permet de piloter cette démarche, en s’appuyant sur des données factuelles et en impliquant les différentes parties prenantes.
Enfin, il est important de rester informé des dernières avancées technologiques en matière d’IA. Le domaine évolue rapidement, et il est essentiel de se tenir à jour pour pouvoir identifier les nouvelles opportunités et les nouvelles solutions qui pourraient bénéficier au département. La veille technologique permet d’anticiper les changements et de rester compétitif sur un marché en constante évolution.
Découvrez gratuitement comment l’IA peut transformer vos processus et booster vos performances. Cliquez ci-dessous pour réaliser votre audit IA personnalisé et révéler tout le potentiel caché de votre entreprise !
L’intelligence artificielle (IA) englobe un large éventail de technologies informatiques visant à simuler les capacités cognitives humaines. Cela inclut, entre autres, l’apprentissage automatique (machine learning), le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. Pour un consultant en digitalisation des processus industriels, l’IA représente un outil puissant pour optimiser, automatiser et transformer les opérations. Elle peut aider à identifier des inefficacités, prédire les besoins de maintenance, améliorer la qualité des produits et personnaliser l’expérience client. L’IA permet une analyse de données plus rapide et plus précise, ouvrant ainsi la voie à des décisions plus éclairées et à une meilleure performance globale. En somme, l’IA n’est pas seulement un ensemble de technologies, c’est un véritable moteur de transformation pour les entreprises du secteur industriel.
L’apprentissage automatique, ou machine learning, est un sous-ensemble de l’IA qui permet aux systèmes d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Dans le contexte des processus industriels, cela se traduit par plusieurs applications pratiques. Par exemple, les algorithmes de machine learning peuvent analyser les données de capteurs pour prédire les défaillances de machines, permettant ainsi une maintenance prédictive qui réduit les arrêts de production coûteux. Ils peuvent également optimiser les chaînes d’approvisionnement en analysant les données de la demande et des stocks, ce qui permet de réduire les coûts et les délais. De plus, le machine learning peut améliorer la qualité des produits en identifiant des schémas anormaux dans les données de production et en ajustant les paramètres en temps réel. L’analyse des données de production permet aussi de mieux comprendre les variables qui influent sur la productivité et de mettre en place des actions correctrices. En bref, le machine learning est un outil clé pour une optimisation continue et une amélioration de l’efficacité des processus industriels.
Les applications concrètes de l’IA dans la digitalisation industrielle sont vastes et variées. Voici quelques exemples illustrant comment l’IA transforme ce secteur :
Maintenance prédictive : Grâce à l’analyse des données des capteurs, l’IA peut identifier les signes avant-coureurs de défaillances d’équipement, permettant ainsi des interventions de maintenance avant que les problèmes ne causent des arrêts de production.
Optimisation de la production : L’IA analyse les données de production en temps réel pour identifier les goulots d’étranglement et ajuster les paramètres afin d’optimiser l’efficacité et le rendement.
Contrôle qualité : Les systèmes de vision par ordinateur basés sur l’IA peuvent inspecter les produits en temps réel, détecter les défauts et assurer une qualité constante.
Gestion de la chaîne d’approvisionnement : L’IA prédit la demande, optimise les niveaux de stock et améliore l’acheminement des matières premières et des produits finis.
Robotique avancée : Les robots équipés d’IA sont capables d’effectuer des tâches complexes de manière autonome, améliorant ainsi la sécurité et la productivité des opérations industrielles.
Amélioration de la sécurité : L’IA peut surveiller les environnements de travail et identifier les situations dangereuses, ce qui permet de prévenir les accidents et d’améliorer la sécurité globale.
Personnalisation des produits : L’IA peut aider à personnaliser les produits en fonction des besoins et des préférences des clients, ce qui renforce la satisfaction client et la compétitivité.
Analyse des données de capteurs: l’IA transforme les grandes quantités de données brutes en informations exploitables pour une meilleure gestion et optimisation des opérations.
Ces exemples montrent que l’IA n’est pas seulement une technologie futuriste, mais un outil pratique qui permet de résoudre des problèmes concrets et d’améliorer la performance industrielle à tous les niveaux.
Choisir les bons outils d’IA pour un projet de digitalisation industrielle est crucial pour le succès de ce dernier. Voici les étapes clés à suivre pour faire les bons choix :
Définir les objectifs : Commencez par identifier clairement les problèmes que vous souhaitez résoudre et les objectifs que vous voulez atteindre. Cela vous aidera à cibler les outils d’IA les plus pertinents.
Analyser les données disponibles : Évaluez la qualité, la quantité et la pertinence des données dont vous disposez. Certains outils d’IA nécessitent des quantités importantes de données pour être efficaces.
Évaluer la maturité de l’entreprise : Considérez les compétences et les ressources dont dispose votre entreprise. Certains outils d’IA peuvent nécessiter une expertise spécifique ou un accompagnement externalisé.
Choisir le bon type d’ia: Identifiez si vous avez besoin de machine learning, de NLP, de vision par ordinateur ou d’une combinaison de plusieurs approches.
Évaluer les solutions disponibles : Recherchez et évaluez les différentes solutions d’IA disponibles sur le marché en fonction de vos besoins spécifiques.
Tester avant d’investir: Avant d’engager des investissements importants, testez les outils d’IA sur des projets pilotes afin d’évaluer leur efficacité et leur compatibilité avec vos processus.
Prioriser l’intégration : Assurez-vous que les outils d’IA choisis peuvent être facilement intégrés à vos systèmes existants et à votre infrastructure technologique.
Budget : Déterminez un budget réaliste en prenant en compte non seulement le coût des outils, mais aussi les coûts d’implémentation, de formation et de maintenance.
Choisir des solutions évolutives : Optez pour des outils d’IA qui sont évolutifs et qui peuvent s’adapter à la croissance et aux changements de votre entreprise.
Prendre en compte la sécurité et la confidentialité : Assurez-vous que les outils d’IA choisis respectent les normes de sécurité et de confidentialité des données.
En suivant ces étapes, vous serez en mesure de choisir les outils d’IA les plus adaptés à vos besoins et de maximiser leur impact sur vos projets de digitalisation industrielle.
L’implémentation de l’IA dans les processus industriels peut apporter des avantages considérables, mais elle n’est pas sans défis. Voici quelques-uns des défis majeurs à anticiper et à gérer :
Manque de données de qualité : L’IA repose sur des données, et des données de mauvaise qualité peuvent fausser les résultats et rendre l’IA inefficace. Il est crucial de s’assurer de la qualité, de la cohérence et de la représentativité des données utilisées.
Résistance au changement : L’adoption de l’IA peut susciter des craintes et des résistances de la part des employés. Il est essentiel de communiquer clairement les avantages de l’IA, de former les employés et de les accompagner dans ce changement.
Complexité de l’intégration : L’intégration de l’IA avec les systèmes existants peut être complexe et nécessite une planification minutieuse. Il faut s’assurer que les nouveaux outils d’IA peuvent fonctionner efficacement avec les systèmes et les équipements déjà en place.
Coûts d’implémentation élevés : Les investissements initiaux pour l’implémentation de l’IA peuvent être élevés. Il est important de bien évaluer les coûts et les bénéfices attendus avant de se lancer.
Manque de compétences : La mise en place de l’IA nécessite des compétences spécifiques. Il peut être nécessaire de recruter du personnel qualifié ou de former les employés actuels.
Gestion de la sécurité et de la confidentialité : Il est essentiel de mettre en place des mesures de sécurité robustes pour protéger les données et garantir la confidentialité.
Adaptation des algorithmes : Les algorithmes d’IA doivent être régulièrement mis à jour et adaptés pour répondre aux évolutions des besoins de l’entreprise et du marché.
Évolutions technologiques rapides : L’IA est un domaine en constante évolution. Il est important de se tenir informé des dernières tendances et de s’assurer que les solutions choisies restent pertinentes et efficaces à long terme.
Difficulté à mesurer le retour sur investissement (ROI) : Il peut être difficile de quantifier les bénéfices de l’IA. Il est important de mettre en place des indicateurs de performance pertinents et de suivre leur évolution afin de mesurer l’impact de l’IA.
En étant conscient de ces défis et en se préparant adéquatement, vous pouvez augmenter vos chances de succès dans l’implémentation de l’IA dans vos processus industriels.
L’IA joue un rôle crucial dans l’amélioration de la prise de décision dans un environnement industriel. Voici comment :
Analyse de grandes quantités de données : L’IA peut traiter rapidement d’énormes volumes de données provenant de diverses sources (capteurs, systèmes ERP, etc.) pour identifier les tendances, les anomalies et les schémas complexes. Cette capacité d’analyse permet de fournir des informations précieuses pour la prise de décision.
Prédictions précises : Grâce à l’apprentissage automatique, l’IA peut prédire les défaillances d’équipement, les variations de la demande, les risques de sécurité et d’autres facteurs importants. Ces prédictions permettent de prendre des décisions proactives et d’éviter les problèmes potentiels.
Optimisation des processus : L’IA peut évaluer différentes options et simuler leurs effets sur les processus industriels. Elle peut ainsi recommander les meilleures stratégies d’optimisation pour réduire les coûts, améliorer la qualité et augmenter la productivité.
Décisions basées sur les données : L’IA permet de passer d’une prise de décision basée sur l’intuition à une approche basée sur les données. Cela réduit le risque d’erreurs et améliore la précision et la pertinence des décisions.
Alertes et notifications en temps réel : L’IA peut surveiller les opérations en temps réel et envoyer des alertes et des notifications en cas de problèmes ou d’anomalies. Cela permet une réaction rapide et une résolution efficace des problèmes.
Gestion des risques : L’IA peut évaluer les risques de sécurité, de qualité et de conformité et proposer des mesures préventives. Cela permet de réduire les risques et d’améliorer la sécurité et la fiabilité des opérations.
Automatisation des tâches de routine : L’IA peut automatiser les tâches de collecte et d’analyse des données, libérant ainsi les employés pour qu’ils se concentrent sur des tâches plus stratégiques.
Collaboration homme-machine : L’IA n’est pas destinée à remplacer l’humain, mais à l’assister dans sa prise de décision. L’IA peut fournir des informations et des recommandations, tandis que l’humain apporte son expertise, son jugement et sa créativité.
En résumé, l’IA transforme la prise de décision en la rendant plus rapide, plus précise et plus efficace, ce qui permet aux entreprises industrielles de gagner un avantage compétitif.
L’intégration de l’éthique dans les projets d’IA pour la digitalisation industrielle est essentielle pour garantir une utilisation responsable et bénéfique de cette technologie. Voici quelques pistes pour intégrer l’éthique dans ces projets :
Transparence des algorithmes : Assurez-vous que les algorithmes utilisés sont compréhensibles et que leurs décisions sont explicables. Évitez les « boîtes noires » dont le fonctionnement est opaque.
Biais et discrimination : Vérifiez que les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA ne contiennent pas de biais qui pourraient conduire à des discriminations (par exemple, dans la sélection de personnel ou dans la répartition des ressources).
Confidentialité des données : Respectez la confidentialité des données collectées et utilisées. Mettez en place des mesures de sécurité robustes pour protéger les informations sensibles.
Impact social et environnemental : Évaluez l’impact social et environnemental de vos projets d’IA. Assurez-vous que vos actions ne nuisent pas à l’environnement ou à la société.
Participation des parties prenantes : Impliquez les employés, les clients et les autres parties prenantes dans la conception et l’implémentation des projets d’IA. Prenez en compte leurs préoccupations et leurs besoins.
Responsabilité et redevabilité : Déterminez qui est responsable des décisions prises par l’IA. Mettez en place des mécanismes de redevabilité pour corriger les erreurs et les biais.
Formation et sensibilisation : Formez les employés à l’utilisation éthique de l’IA. Sensibilisez-les aux enjeux liés à cette technologie.
Surveillance continue : Surveillez en permanence le fonctionnement des systèmes d’IA et leur impact. Mettez en place des mécanismes de contrôle pour détecter et corriger les problèmes.
Adaptation aux évolutions : Adaptez vos pratiques éthiques aux évolutions technologiques et aux nouvelles attentes de la société.
Dialogue ouvert : Favorisez un dialogue ouvert sur les questions éthiques liées à l’IA. Partagez vos expériences et vos bonnes pratiques avec les autres entreprises du secteur.
En intégrant l’éthique dès le début des projets d’IA, vous contribuerez à créer une technologie qui soit bénéfique pour tous et qui respecte les valeurs fondamentales de la société.
La formation des équipes à l’utilisation des outils d’IA est cruciale pour garantir une adoption réussie et efficace de ces technologies dans un contexte industriel. Voici une approche structurée pour former vos équipes :
Identifier les besoins de formation : Évaluez les compétences et les connaissances actuelles de vos équipes en matière d’IA. Identifiez les lacunes et les besoins spécifiques en fonction des outils d’IA que vous allez utiliser.
Définir des objectifs de formation clairs : Déterminez ce que vous attendez de vos équipes à la suite de la formation. Fixez des objectifs SMART (Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Réalistes, Temporellement définis).
Choisir les méthodes de formation appropriées : Variez les méthodes de formation pour maintenir l’engagement de vos équipes. Vous pouvez utiliser des formations en présentiel, des formations en ligne, des tutoriels vidéo, des exercices pratiques, des études de cas, etc.
Adapter le contenu de la formation : Adaptez le contenu de la formation au niveau de connaissances et aux rôles de chaque équipe. Les équipes techniques auront besoin d’une formation plus approfondie que les équipes non techniques.
Utiliser des exemples concrets : Illustrez la formation avec des exemples concrets d’utilisation de l’IA dans votre secteur d’activité. Cela permettra à vos équipes de mieux comprendre l’intérêt et l’application pratique des outils d’IA.
Organiser des séances de questions-réponses : Encouragez vos équipes à poser des questions et à échanger avec les formateurs. Cela permettra de dissiper les doutes et de renforcer la compréhension.
Fournir un support continu : Mettez en place un système de support continu pour répondre aux questions et aux problèmes que vos équipes pourraient rencontrer lors de l’utilisation des outils d’IA.
Mettre l’accent sur la pratique : Insistez sur la pratique et encouragez vos équipes à utiliser régulièrement les outils d’IA. La pratique est essentielle pour acquérir de l’expérience et maîtriser les outils.
Évaluer les résultats de la formation : Évaluez l’efficacité de la formation en mesurant les progrès réalisés par vos équipes. Ajustez la formation si nécessaire.
Promouvoir une culture de l’apprentissage : Encouragez vos équipes à continuer à se former et à se tenir informées des dernières évolutions en matière d’IA. La formation continue est essentielle pour rester compétitif.
Former des référents : Identifiez des référents au sein de vos équipes qui pourront accompagner leurs collègues et les former de manière informelle.
En suivant ces conseils, vous serez en mesure de former efficacement vos équipes à l’utilisation des outils d’IA et de maximiser les bénéfices de cette technologie dans votre entreprise.
Mesurer l’impact de l’IA sur les processus industriels nécessite l’utilisation d’indicateurs clés de performance (KPI) pertinents. Voici quelques KPI couramment utilisés et adaptés au contexte industriel :
Efficacité opérationnelle :
Temps de cycle de production : Mesure le temps nécessaire pour produire un produit, de la matière première au produit fini. L’IA peut réduire ce temps en optimisant les processus.
Taux d’utilisation des équipements : Indique la proportion de temps pendant laquelle les équipements sont utilisés. L’IA peut optimiser les plannings de production pour maximiser l’utilisation.
Taux d’erreurs et de défauts : Mesure la proportion de produits défectueux. L’IA, notamment grâce à la vision par ordinateur, peut détecter et réduire les erreurs.
Efficacité globale des équipements (OEE) : Combine disponibilité, performance et qualité des équipements. L’IA peut identifier les sources de pertes d’efficacité.
Consommation énergétique par unité produite : Mesure l’énergie nécessaire pour produire un produit. L’IA peut aider à optimiser la consommation énergétique.
Taux d’automatisation: Quantifie le niveau d’automatisation des processus grâce à l’IA. Une augmentation peut indiquer une meilleure efficacité.
Maintenance et qualité :
Temps moyen entre pannes (MTBF) : Mesure le temps moyen entre deux pannes d’un équipement. La maintenance prédictive basée sur l’IA peut allonger ce temps.
Temps moyen de réparation (MTTR) : Mesure le temps nécessaire pour réparer un équipement. L’IA peut faciliter le diagnostic et la réparation.
Coûts de maintenance : Mesure les dépenses liées à la maintenance des équipements. L’IA peut réduire ces coûts grâce à la maintenance prédictive.
Taux de produits conformes: Mesure la proportion de produits répondant aux normes de qualité. L’IA peut contribuer à améliorer la qualité de la production.
Gestion de la chaîne d’approvisionnement :
Niveaux de stock : Mesure les quantités de matières premières et de produits finis en stock. L’IA peut optimiser les niveaux de stock pour éviter les pénuries et les excès.
Délai de livraison : Mesure le temps entre la commande et la livraison d’un produit. L’IA peut optimiser les chaînes d’approvisionnement pour réduire les délais.
Coûts d’approvisionnement : Mesure les dépenses liées à l’achat et au transport des matières premières. L’IA peut réduire ces coûts grâce à l’optimisation des achats et du transport.
Productivité et rentabilité :
Production par employé : Mesure la quantité de produits fabriqués par employé. L’IA peut augmenter la production par employé grâce à l’automatisation et à l’optimisation.
Chiffre d’affaires par employé : Mesure le chiffre d’affaires généré par employé. L’IA peut améliorer la rentabilité grâce à une production plus efficace.
Retour sur investissement (ROI) des projets d’IA : Mesure le rendement des investissements réalisés dans l’IA. Il est crucial de quantifier les bénéfices de l’IA par rapport à son coût.
Sécurité :
Nombre d’accidents de travail : Mesure le nombre d’accidents sur le lieu de travail. L’IA peut contribuer à réduire les risques d’accident.
Taux d’incidents liés à la sécurité : Mesure la fréquence des incidents de sécurité. L’IA peut identifier les situations dangereuses et alerter les responsables.
Il est important de choisir les KPI les plus pertinents en fonction de vos objectifs spécifiques et de suivre leur évolution dans le temps pour évaluer l’impact de l’IA sur vos processus industriels.
Un consultant spécialisé en digitalisation des processus industriels joue un rôle essentiel lors de l’implémentation de l’IA. Son expertise et son accompagnement peuvent faire la différence entre un projet réussi et un échec. Voici les principaux rôles qu’il peut endosser :
Diagnostic et évaluation : Le consultant commence par analyser en profondeur les processus industriels existants, identifier les points faibles et les opportunités d’amélioration grâce à l’IA. Il évalue également la maturité de l’entreprise en matière de digitalisation et d’IA.
Définition de la stratégie : Le consultant aide l’entreprise à définir une stratégie d’implémentation de l’IA en accord avec ses objectifs et ses contraintes. Il détermine les cas d’usage prioritaires et les solutions d’IA les plus adaptées.
Sélection des outils et des technologies : Le consultant oriente l’entreprise dans le choix des outils d’IA, des plateformes et des technologies nécessaires pour réaliser les projets de digitalisation. Il tient compte des spécificités de l’entreprise et de son budget.
Conception et implémentation : Le consultant participe à la conception technique et à l’implémentation des solutions d’IA. Il assure l’intégration avec les systèmes existants et le déploiement des nouvelles technologies.
Pilotage de projet : Le consultant gère les projets d’implémentation de l’IA en respectant les délais, les budgets et les objectifs. Il coordonne les différentes parties prenantes et assure le bon déroulement des opérations.
Accompagnement au changement : L’implémentation de l’IA peut engendrer des changements importants dans l’organisation et les processus de l’entreprise. Le consultant accompagne les équipes pour faciliter l’adoption de ces nouvelles technologies.
Formation et transfert de compétences : Le consultant forme les équipes à l’utilisation des nouveaux outils d’IA et transfert les compétences nécessaires pour une utilisation autonome et durable.
Mesure de la performance : Le consultant met en place des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer l’impact de l’IA sur les processus industriels. Il suit l’évolution de ces indicateurs et propose des ajustements si nécessaire.
Veille technologique : Le consultant effectue une veille technologique constante pour se tenir informé des dernières innovations en matière d’IA et de digitalisation industrielle.
Conseil et expertise : Le consultant apporte son expertise et ses conseils à l’entreprise tout au long du projet. Il aide à prendre les bonnes décisions et à anticiper les risques.
En résumé, le consultant en digitalisation des processus industriels est un partenaire clé pour aider les entreprises à réussir leur transformation digitale grâce à l’IA. Il apporte son expertise, son expérience et son accompagnement pour maximiser l’impact de cette technologie sur la performance industrielle.
Accéder à notre auto-diagnostic en intelligence artificielle, spécialement conçu pour les décideurs.
Découvrez en 10 minutes le niveau de maturité de votre entreprise vis à vis de l’IA.
