Et si votre usine pouvait anticiper le prochain problème ?
L’IA industrielle transforme progressivement la façon dont les fabricants exploitent leurs données.
Chaque usine génère d’immenses volumes de données.
Pourtant, dans de nombreux sites industriels, une grande partie de ces informations reste sous-exploitée. Les données sont collectées, stockées et visualisées, mais rarement utilisées pour anticiper les problèmes avant qu’ils n’affectent la production.
C’est précisément là que l’intelligence artificielle commence à changer la donne.
Lors du salon Hannover Messe 2026, Ayush Tiwari, responsable Product Management ThingWorx chez Velotic, et Adam Gąsiorek, CTO et cofondateur de TT PSC, ont partagé leur retour d’expérience sur les usages concrets de l’IA dans l’industrie. Au cœur des échanges : la qualité prédictive, les copilotes industriels et la manière dont les entreprises peuvent transformer leurs données en décisions opérationnelles.
Les industriels ont les mêmes objectifs. Les outils évoluent.
Malgré l’engouement autour de l’intelligence artificielle, les priorités des industriels restent inchangées :
- améliorer la disponibilité des équipements ;
- garantir la qualité des produits ;
- réduire les coûts ;
- renforcer la productivité des équipes.
L’IA n’est pas un objectif en soi. C’est un moyen d’atteindre ces objectifs plus rapidement et plus efficacement.
La vraie question n’est donc pas « Comment utiliser l’IA ? », mais plutôt : Comment exploiter les données existantes pour mieux piloter les opérations ?
Les données les plus précieuses sont parfois celles que personne ne regarde
L’un des cas présentés par TT PSC illustre parfaitement cette réalité.
Un fabricant de semi-conducteurs faisait face à des problèmes récurrents de qualité et à des retours clients, malgré des procédures de contrôle particulièrement rigoureuses.
Les équipes disposaient déjà de nombreuses données de production. Pourtant, elles ne parvenaient pas à identifier l’origine du problème.
L’approche retenue a consisté à analyser des signaux issus des premières étapes du processus de fabrication. Ces données étaient jusqu’alors considérées comme du simple bruit technique et n’étaient pas prises en compte dans les analyses qualité.
Les résultats ont été révélateurs.
Grâce à l’analyse historique des données et à l’utilisation de modèles de machine learning, il a été possible d’identifier avec précision la cause des défauts : certains paramètres liés à une phase précoce du filtrage de substances chimiques.
L’information était là depuis le départ.
Elle n’avait simplement jamais été analysée sous le bon angle.
Ce type de situation est loin d’être exceptionnel. Dans de nombreuses usines, des signaux faibles existent déjà mais restent invisibles faute d’outils adaptés pour les interpréter.
Du tableau de bord au copilote industriel
TT PSC a également présenté MFG Copilot, une solution développée sur la base de ThingWorx pour assister les équipes dans leurs prises de décision quotidiennes.
L’idée est simple : permettre aux utilisateurs d’interagir avec leurs données en langage naturel.
Au lieu de consulter plusieurs écrans ou rapports, un responsable de production peut poser une question telle que :
„Que se passe-t-il actuellement sur la ligne de production ?”
Le copilote rassemble alors les informations provenant de différentes sources — télémétrie machines, événements opérationnels et systèmes industriels — pour fournir une réponse claire et contextualisée.
Dans la démonstration présentée à Hannover Messe, l’agent détecte une anomalie sur un poste de soudure, identifie les causes probables, évalue l’impact sur la production et propose les actions à mener.
C’est une évolution importante.
On ne parle plus seulement de visualisation de données, mais d’un système capable d’aider les équipes à comprendre une situation et à agir plus rapidement.
Quatre enseignements à retenir
1. L’IA ne change pas les priorités industrielles
Disponibilité des équipements, qualité, productivité et maîtrise des coûts restent les principaux objectifs.
L’IA agit comme un accélérateur pour atteindre ces résultats.
2. Les données les plus utiles ne sont pas toujours les plus visibles
Les signaux considérés comme insignifiants ou inexploitable peuvent parfois révéler les causes profondes d’un problème industriel.
3. Les copilotes industriels deviennent une réalité
Grâce aux plateformes d’orchestration IA comme ThingWorx, il est désormais possible de développer des assistants métiers opérationnels en quelques jours plutôt qu’en plusieurs mois.
4. Le langage naturel rapproche les données des décisions
Lorsque les utilisateurs peuvent dialoguer avec leurs données comme ils le feraient avec un collègue, les barrières à l’analyse diminuent et la prise de décision s’accélère.
Les réponses sont peut-être déjà dans vos données
La plupart des industriels disposent déjà des données nécessaires pour améliorer leurs performances. Le défi n’est plus de collecter davantage d’informations, mais de les exploiter efficacement pour prendre les bonnes décisions au bon moment.
Chez TT PSC, nous aidons les industriels à transformer leurs données opérationnelles en actions concrètes grâce à l’intelligence artificielle, à l’IIoT et aux technologies de connectivité industrielle.
TT PSC est partenaire agréé de Velotic et intégrateur certifié Kepware. Cette collaboration associe les technologies ThingWorx et Kepware de Velotic à l’expertise de TT PSC en ingénierie industrielle afin d’aider les fabricants à exploiter pleinement leurs données et à obtenir des résultats mesurables.
À propos de l’échange
Les échanges présentés dans cet article sont issus d’une table ronde organisée lors de Hannover Messe 2026 par Velotic Software et TT PSC autour des applications concrètes de l’intelligence artificielle dans l’industrie.