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IoT, jumeau numérique et automatisation 5.0, l’industrie et la logistique s’appuient sur l’IA pour exploiter des mines de données issues d’un monde de plus en plus connecté.

Face à la complexification des chaînes logistiques et l’exigence renforcée des consommateurs (« moins cher, plus vite et sans défaut »), les acteurs du secteur de l’industrie et de la logistique ont compris que leur compétitivité reposerait principalement sur l’amélioration de la planification, des prévisions et de la connaissance client. Avec un contexte post-Covid qui entraîne une volatilité inattendue de la demande et de la production, et un besoin de réactivité 24/7 qui s’intensifie, les prédictions se veulent désormais dynamiques et doivent intégrer de façon détaillée tous les rouages de la supply chain (des intermédiaires B2B au client final). 

Dans l’industrie, ce sont les nouveaux enjeux soulevés par la 5G, par la réalité augmentée et par l’IoT qui prédominent. Au-delà de l’interconnexion des systèmes IT/OT, c’est désormais la connexion des opérateurs (humains et robots) qui s’impose dans l’industrie 5.0 et remet en question les organisations de travail. Objectif de compétitivité : garantir le juste équilibre entre scalabilité des chaînes de production et personnalisation des produits.

Quels bénéfices l’intelligence artificielle peut-elle alors apporter au secteur industriel ?

D’abord une meilleure capacité de prédiction avec des modèles constamment réactualisés. Les industriels de l’agroalimentaire, de l’automobile, de l’électronique, de l’électroménager - et plus globalement tous les fournisseurs industriels - doivent pouvoir s’appuyer sur des modèles dynamiques en matière de prévisions de la demande, de planification de la production, de gestion des fournisseurs ou encore d’analytics achats. 

Ensuite, une meilleure visibilité sur toute la chaîne logistique pour optimiser chaque rouage – incluant la gestion des cargos, des ports et terminaux mais aussi l’optimisation des flottes, du fuel et des émissions de carbone pour aller vers davantage de durabilité. Sur tous ces points comme sur la rationalisation des rendements de production en réduisant les pertes, les coûts et les temps d’arrêt, la conception d’un jumeau numérique1 peut être un appui décisif. « Les entreprises peuvent améliorer le management des contrats, des commandes, des stocks et des pièces détachées ; mais aussi le cycle de vie du développement produit en fluidifiant la gestion de la qualité - et sur ce point, la blockchain présente également des bénéfices indéniables », explique Jean-François Briois, Responsable Industrie et Logistique chez Cognizant France.

Enfin, un renforcement de l’automatisation de certains processus, synonyme de meilleure valorisation des tâches dédiées. D’une approche robotic process automation (ou RPA, automatisation robotisée des processus) qui a prouvé son efficacité sur les marges, l’intelligence artificielle peut également basculer vers davantage d’automatisation avancée pour apporter un soutien opérationnel aux équipes (et passer ainsi sur un mode collaboratif). « Cette automatisation intelligente rendue plus immédiate par la 5G peut ouvrir un champ de partage entre l’homme et le robot, dans lequel les données analysées en temps réel par le robot sont immédiatement mobilisables par l’homme pour des fonctions de création et de personnalisation », explique Jean-François Briois.

Sans oublier l’apport fondamental de l’IA sur le data management pour garantir en temps réel la fiabilité des données de traitement. Et sur ce point, l’explosion de données complexes induite par la 5G implique un travail de mise en qualité temps réel que seuls des modèles d’intelligence artificielle pourront entreprendre et assumer. 

Dès lors, comment donner vie à l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise du secteur Industrie et Logistique ?

Dans l’industrie et la logistique comme dans d’autres secteurs, en France comme à l’international, la clé d’un passage réussi à l’intelligence artificielle tiendra à la capacité de refondre les systèmes existants pour construire un écosystème moderne de data, véritable pilier digital des systèmes d’information de l’entreprise. Dans les faits, cette transformation conduira à une mobilisation à tous les étages : basculement dans le cloud, désilotage des données et enrichissement de celles-ci à travers de nouvelles sources, utilisation de données auparavant sous-exploitées, mise en place de modèles de machine learning spécifiques à l’industrie ou de techniques d’analyse d’images et de traitement du langage naturel.

En tant que société internationale de conseil et de services reconnue sur les questions d’IA et de data, Cognizant travaille à la concrétisation et la mise en place de solutions IA, data et analytics au sein des plus grandes entreprises françaises du secteur.

Notes

1 « Un jumeau numérique (en anglais, digital twin ou device shadow) est une réplique numérique d'un objet, d'un processus ou d'un système qui peut être utilisé à diverses fins. ... et de systèmes plus vastes et de l'environnement desquels il fait partie », source : wikipedia.


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