Quand faut-il passer de ChatGPT ou Copilot à une solution d'IA spécifique à vos métiers industriels ?

Depuis l’arrivée d’outils comme ChatGPT, Copilot ou Gemini, l’intelligence artificielle est accessible à tous, y compris dans les secteurs industriels. Et pourtant, un enjeu stratégique majeur se pose pour les dirigeants : à partir de quand faut-il investir dans une IA adaptée à son métier ?

La réponse n’est pas liée à la technologie, mais au retour sur investissement. Car l’IA générique, aussi impressionnante soit-elle, offre très rarement un ROI mesurable dans les environnements industriels complexes. À l’inverse, une IA conçue pour vos processus, vos données et vos outils, peut devenir un levier de performance à part entière.

Pourquoi l’industrie utilise l’IA générique (et pourquoi cela ne suffit pas)

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises industrielles expérimentent l’IA via des solutions généralistes. Leur promesse est séduisante : un assistant intelligent disponible 24/7, capable de générer du contenu, de résumer des documents ou de répondre à des questions.

Ces outils sont effectivement utiles pour des tâches bureautiques ou documentaires : rédaction de comptes rendus, création de procédures qualité, support utilisateur de niveau 1. Le gain est immédiat, mais ce sont surtout des économies de temps individuelles, difficilement quantifiables à l’échelle de l’entreprise.

Et surtout, aucune de ces solutions n’est réellement intégrée aux systèmes de production, aux ERP ou à la GMAO. Elles ne sont pas adaptées aux contraintes métier, ni aux normes, ni à la réalité du terrain.

La difficulté à mesurer le ROI des IA génériques

C’est à ce niveau que les difficultés apparaissent : dans un contexte industriel, le ROI d’une IA générique est quasi impossible à mesurer. Pourquoi ? Parce que ces outils :

• Ne s’intègrent pas aux processus métier
• Ne transforment pas les indicateurs clés (coûts, délais, qualité)
• N’apportent pas de différenciation stratégique

Résultat : les directions générales peinent à justifier un déploiement à grande échelle. Ces IA restent cantonnées à des expérimentations ou à des usages personnels, sans effet structurant.

À l’inverse, une solution d’intelligence artificielle conçue pour vos métiers spécifiques, construite à partir de vos propres données et objectifs, peut générer un ROI clair, traçable et rapide. Dans certains cas, le retour sur investissement se chiffre en mois et non en années.

Ce que l’IA générique ne peut pas faire

Prenons trois exemples concrets :

• Support technique complexe : une IA générique peut répondre à des questions simples. Mais dès qu’il s’agit de naviguer dans un historique de tickets, de prendre en compte des versions produit ou des incidents passés, elle devient inadaptée.
• Vérification de normes : pour évaluer la viabilité d’un appel d’offres, il faut s’appuyer sur une solution capable de comprendre des normes sectorielles spécifiques. Une IA générique peut analyser des textes simples, mais elle n’est pas en mesure de déterminer avec certitude quelles normes sont conformes.
• Sécurité et conformité : dans les secteurs régulés (nucléaire, ferroviaire, aéronautique), l’utilisation d’une IA non maîtrisée peut poser des risques majeurs : fuite de données, incohérences, non-conformité.

Sans contrôle, certaines solutions d’IA deviennent des facteurs de risques plutôt que des moteurs de performance.

Quand investir dans une IA adaptée à votre industrie ?

Pour un dirigeant industriel, quatre signaux doivent alerter :

• Les données internes sont critiques ou sensibles : plans de fabrication, historiques de défauts, processus propriétaires
• Les outils métier doivent être interconnectés : ERP, GMAO, SCADA…
• Le besoin de traçabilité ou de conformité est fort
• Le savoir-faire expert doit être capitalisé avant des départs à la retraite
  

À partir de là, l’IA adaptée à vos métiers n’est plus simplement envisageable, elle devient une nécessité pour rester compétitif. C’est aussi une manière d’exploiter vos données internes, trop peu utilisées.

Cas d’usage : comment l’IA sur mesure transforme l’industrie aéronautique avec un assistant intelligent de production (projet ADAPTe)

Dans le cadre du consortium ADAPTe avec Airbus Helicopters et Nexteam, Araïko est en train de développer un poste de montage augmenté. Doté d’un assistant vocal interactif, le but est de permettre aux opérateurs de l’interroger et d’obtenir des réponses précises sur les étapes de montage, sans quitter leur poste de travail.

Lors du montage, l’assistant intelligent analyse la documentation relative aux méthodes d’assemblage et suit les gestes des opérateurs grâce à des technologies de vision par ordinateur. Il s’assure que chaque pièce est correctement placée et insérée au bon moment dans la séquence de montage. En cas de déviation, un retour en temps réel est fourni à l’opérateur.

En complément, une technologie de projection en temps réel permet d’afficher directement sur le poste de travail la position et l’orientation correctes des pièces. Cette visualisation simplifiée réduit considérablement les erreurs de manipulation et de placement.

Pour en savoir plus sur ce projet Araïko

En conclusion, l’IA générique est un bon point d’entrée, mais elle atteint rapidement ses limites. Si vous souhaitez gagner en compétitivité, tout en pouvant le mesurer, une solution d’IA spécifique à vos métiers est préférable.