De l’observation à l’action – l’IA générative dans l’industrie, il est temps d’agir.
- L'équipe « SquadrAI»
- il y a 3 jours
- 8 min de lecture
Introduction
Dans le secteur industriel, une révolution silencieuse est en marche. L’IA générative – cette intelligence artificielle capable de créer du contenu (plans, schémas, textes, etc.) à partir de données – suscite autant d’enthousiasme que de questions. Face à cette vague technologique, les professionnels adoptent généralement l’une des trois postures suivantes : observateur, “jazzeur” (celui qui en parle pour briller, sans concrétiser) ou acteur.
La différence entre ces approches n’est pas qu’une question d’attitude – elle se mesure en impact réel sur le terrain. Dans cet article, nous explorons pourquoi il est crucial de passer d’une posture passive ou purement théorique à une posture active, orientée actions concrètes. À la clé : des usines plus efficaces, des opérations plus sûres, et un avantage compétitif décisif pour ceux qui osent construire avec l’IA plutôt que d’en parler seulement.
Observer, en parler… ou construire : trois postures face à l’IA
Observateur – Il se renseigne, suit l’actualité, assiste à des conférences sur l’IA générative, mais n’engage aucun projet concret. Son entreprise reste en retrait, de peur d’investir trop tôt ou de faire fausse route.
“Jazzeur” – Il fait du bruit autour de l’IA. Présentations internes enflammées, annonces médiatiques, POC (Proof of Concept) à gogo… mais peu de déploiements effectifs. L’IA sert surtout de buzz dans les discours, pas dans les usines.
Acteur – Il passe à l’action. Il identifie des cas d’usage pertinents (qualité automatisée, maintenance prédictive, sécurité sur site, etc.), évalue rigoureusement les solutions et implémente celles qui apportent une valeur ajoutée mesurable. Son credo : apprendre en faisant, quitte à commencer petit mais à concrétiser.
Aujourd’hui, force est de constater que les deux premières catégories dominent encore largement.
Une étude récente de BCG révèle que 74 % des entreprises peinent à aller au-delà des expérimentations en IA et n’obtiennent pas encore de bénéfices à l’échelle. Autrement dit, seule une entreprise sur quatre environ a réussi à dépasser le stade du pilote pour générer de la valeur tangible grâce à l’IA.
Les autres restent soit dans l’expectative, soit bloquées au stade du discours et des tests limités. Dans le domaine de l’IA générative en particulier, un constat frappe : 90 % des projets pilotes ne passeront jamais en production selon une analyse d’Everest Group. Le gouffre entre les ambitions affichées et la réalité opérationnelle est bien réel.
Le fossé de l’impact : ceux qui parlent VS ceux qui agissent
Qu’est-ce qui distingue concrètement ceux qui se contentent d’observer ou de “jazzer” de ceux qui agissent ? En un mot : l’impact. Les premiers accumulent les présentations PowerPoint sur l’IA, tandis que les seconds accumulent les gains de performance sur le terrain. Les chiffres sont éloquents.
D’un côté, les spectateurs de l’IA génèrent peu ou pas de retour sur investissement, car aucune solution n’est réellement intégrée aux processus. Ils peuvent même prendre du retard : pendant qu’ils attendent “le bon moment” ou qu’ils se perdent en discussions, leurs concurrents avancent. On observe souvent une frustration dans ces entreprises : l’IA est partout dans les mots, nulle part dans les faits – pas de ligne de production optimisée par une vision artificielle, pas de génération automatique de rapports de maintenance, etc.
De l’autre côté, les acteurs de l’IA récoltent déjà les fruits de leurs initiatives. Selon BCG, les entreprises leaders qui ont déployé l’IA à grande échelle s’attendent à 60 % de croissance de revenus additionnelle et à 50 % de réduction de coûts de plus que les autres d’ici quelques années.
Ce n’est pas de la magie : en automatisant des tâches répétitives, en améliorant la précision des contrôles qualité, en prédisant les pannes avant qu’elles ne surviennent, ces entreprises transforment l’essai technologique en bénéfices concrets. Prenons un exemple fictif mais représentatif : une usine qui déploie une IA générative pour analyser en temps réel les données de capteurs et générer des alertes de sécurité intelligibles.
Résultat ? Des accidents évités, une meilleure réactivité des équipes, et in fine des économies sur les arrêts de production imprévus. Pendant ce temps, l’observateur d’à côté en est encore à se demander si l’IA est pertinente pour lui…
Le contraste est clair : parler de l’IA ne suffit pas, c’est en construisant avec elle qu’on fait la différence. Chaque projet d’IA générative opérationnel – qu’il s’agisse d’un assistant virtuel pour les techniciens ou d’un algorithme de conception automatique de pièces – apporte son lot d’enseignements et de gains. À l’inverse, chaque mois passé sans action concrète est une opportunité manquée, voire un risque d’être distancé.
De l’idée à l’action : comment passer en mode acteur
Alors, comment quitter le confort de l’observation ou de la théorie pour devenir un véritable acteur de l’IA générative dans l’industrie ? Quelques pistes émergent :
Jouer la carte du concret, pas du buzz : Il est tentant de succomber à chaque nouvelle mode en IA (aujourd’hui un chatbot par-ci, demain une image générée par-là) et d’en parler abondamment. Mais la vraie question à se poser est :
« Quelle problématique industrielle précise puis-je résoudre avec l’IA générative ? ».
Identifiez un cas d’usage à fort impact (par exemple, générer automatiquement des procédures de sécurité personnalisées pour chaque poste de travail). Commencez par là, modestement, mais sérieusement.
S’appuyer sur des solutions éprouvées : Ne réinventez pas la roue à chaque fois. Il existe déjà des solutions robustes, développées spécifiquement pour le monde industriel, qui attendent d’être déployées. L’important est de faire le tri entre l’effet de mode et l’outil réellement opérationnel. Faites vos recherches préalables : lisez des retours d’expérience, des études de cas, testez ces solutions à petite échelle. Par exemple, avant de lancer un grand projet, pourquoi ne pas évaluer une solution d’IA explicable en santé-sécurité au travail sur un de vos sites pilotes ?
Allier expertise métier et expertise IA : Les meilleurs résultats viennent souvent de la collaboration entre ceux qui connaissent le terrain (vos ingénieurs, opérateurs, responsables d’usine) et ceux qui maîtrisent les outils d’IA. Montez des équipes pluridisciplinaires pour vos projets d’IA générative. Ainsi, vous assurez que la solution n’est pas un gadget de plus, mais bien un outil adapté aux réalités de vos opérations.
Commencer petit, penser grand : Devenir acteur ne veut pas dire basculer toute l’usine sous IA en un jour. Il s’agit plutôt d’une démarche incrémentale : une première solution déployée apporte des résultats → on apprend, on améliore → on étend à d’autres lignes de production ou d’autres usines. L’important est d’engager la dynamique. Chaque petite victoire renforce la confiance des équipes et construit votre culture IA interne.
Enfin, n’oublions pas l’aspect humain : être acteur de l’IA, c’est aussi accompagner le changement. Formez vos employés, impliquez-les, adressez leurs craintes. Une technologie, si avancée soit-elle, ne produira d’effet que si les hommes et femmes de l’entreprise l’acceptent et l’utilisent pleinement.
Les pionniers de l’IA générative l’ont bien compris en investissant autant dans la formation et l’adaptation des processus que dans la technologie elle-même.
Conclusion
Observer l’IA générative à distance ou en parler comme d’une mode peut rassurer un temps, mais ce n’est pas ainsi que l’on creuse un avantage compétitif. L’histoire des révolutions industrielles nous l’enseigne : ceux qui transforment l’essai technologique en applications concrètes prennent une avance considérable. Aujourd’hui, cela se traduit par des usines plus intelligentes, des travailleurs augmentés par des assistants IA, une sécurité et une efficacité accrues sur le terrain. Pendant que certains commentent la partie depuis les gradins, d’autres sont déjà sur le terrain de jeu, en train de marquer des points.
Chez GenAISafety, nous avons fait le choix d’être des acteurs engagés de cette transformation. Notre conviction : il faut oser agir, mais pas n’importe comment. Cela signifie s’appuyer sur des bases scientifiques solides, tester rigoureusement chaque solution et ne déployer que ce qui fonctionne réellement.
Nous invitons les professionnels de l’industrie à nous rejoindre sur ce chemin de l’action éclairée. Il ne s’agit pas de foncer tête baissée dans chaque nouveauté, mais de garder une posture intellectuelle active : curieuse mais critique, ambitieuse mais informée.
Le moment est venu de passer de l’idée à l’action.
Êtes-vous prêt à faire le saut ? Si oui, commencez par explorer les solutions concrètes que nous avons rassemblées pour vous : des outils d’IA générative robustes et opérationnels qui ont fait leurs preuves sur le terrain (voir la liste complète sur genaisafety.online).
Ne laissez pas l’IA générative n’être qu’un sujet de discussion de plus dans vos réunions – faites-en une réalité industrielle au service de votre performance. Car au final, dans cette révolution, il y a deux types d’entreprises : celles qui observent le changement… et celles qui le font. Laquelle serez-vous ?
Exemples d'applications et solutions GenAISafety
Conception assistée pour éliminer les dangers en amont – Description : L’IA s’intègre dans la maquette numérique (BIM) pour analyser les plans d’un ouvrage et y détecter des risques potentiels dès la phase de design. Par exemple, elle signale les configurations dangereuses (absence de garde-corps prévus sur une mezzanine, trappe de visite mal placée) et propose des modifications de conception pour supprimer ces risquesresearchgate.net. Indicateur : Nombre de risques éliminés avant chantier grâce à l’IA (p. ex. suppression de X points de chute identifiés dans la maquette), mesuré par la baisse des fiches de non-conformité sécurité émises en phase travaux.
Contexte : Conception de bâtiments et d’infrastructures – le principe de Prévention par la Conception est renforcé par l’IA, qui joue le rôle d’un examinateur HSE supplémentaire aux côtés des ingénieurs, pour rendre le projet intrinsèquement plus sûr avant même qu’il ne sorte des plans.
BIM Digital Twins for Safety and Efficiency
Le LLM (Large Language Model) appliqué à un BIM Digital Twin pour la sécurité et l'efficacité va utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer les processus de gestion des risques, la collaboration en temps réel, et l'optimisation des performances dans un environnement de construction. Voici comment ce type de modèle de langage spécifique est intégré dans un environnement BIM Digital Twin pour la sécurité et l'efficacité des projets de construction :
SquadrAI Hugo(Évaluation des risques par retours d’expérience (NLP)
Description : Durant la préparation du chantier, l’IA exploite les bases de données d’incidents passés pour ressortir les scénarios à risque similaires. Par traitement automatique du langage, elle fouille des milliers de comptes-rendus de chantiers antérieurs et extrait les “leçons apprises” pertinentes (accidents types pour un ouvrage semblable, modes de défaillance déjà observés) . Indicateur : Nombre de cas d’accidents pertinents présentés aux planificateurs grâce à l’IA, enrichissant l’analyse de risques initiale. Contexte : Bureaux d’études et entreprises générales – l’IA aide les préventeurs à mieux anticiper les dangers en s’appuyant sur la mémoire collective du secteur (par ex. rappelant que tel type de poutre a déjà conduit à un effondrement lors du décoffrage dans X % de cas si mal étayée, etc.).
SquadrAI HUGO – Analyse des Risques par Retours d’Expérience (REX).
Références
# | Source | Contenu cité |
1 | Statistique Canada – “Mesurer l’exposition des travailleurs canadiens à l’IA” (2024) | 52 compétences indexées pour l’exposition à l’IA ; 75 % des travailleurs pensent que l’IA transformera leur travail. |
2 | Boston Consulting Group & MIT SMR – “The State of AI in Business 2024” | 74 % des entreprises restent bloquées au stade pilote ; les leaders IA visent +60 % de croissance de revenus et –50 % de coûts. |
3 | Everest Group – “Generative AI Adoption: From Pilot to Production” (2025) | Environ 90 % des pilotes d’IA générative ne passent pas en production. |
4 | Okoone Spark – “L’IA gagne la confiance des RH pour les décisions d’embauche” (2025) | Taux d’opinion positive/active vis-à-vis de l’IA chez les professionnels RH. |
5 | Kwark Education – “L’IA rend-elle les étudiants plus bêtes ou plus intelligents ?” (2025) | 92 % des étudiants utilisent l’IA de façon passive ; 51 % auraient du mal à s’en passer. |
6 | Vorecol Analytics – “Impact de l’IA sur la définition des KPI” (2025) | Exemples de gains de productivité et de réduction d’erreurs grâce à l’IA. |
7 | Café Pédagogique – Entrevue de Rima Mobayed (12 mai 2025) | Importance de la formation pour changer la posture face à l’IA. |
10 | GenAISafety – Catalogue des solutions industrielles https://www.genaisafety.online/category/all-products | Lien d’appel à l’action vers les solutions IA robustes et opérationnelles. |
Comments