4 mythes sur l'automatisation industrielle

Au cours des cinq dernières années, l'automatisation a fait un bond en avant dans le débat public, les services, les transports et d'innombrables autres secteurs à forte intensité de main-d'œuvre étant sur le point d'être automatisés à grande échelle. Pourtant, le secteur qui reste le plus exposé à l'automatisation est le nôtre, la fabrication.

À bien des égards, les commentateurs considèrent l'industrie manufacturière comme le canari dans la mine de charbon de l'emploi. Ainsi va la fabrication, ainsi va l'économie mondiale. Il semble qu'un nouveau rapport paraisse chaque semaine pour prévoir le nombre d'emplois manufacturiers qui seront gagnés (beaucoup !) et perdus (encore plus !) à cause de l'automatisation avancée au cours des prochaines décennies. Si l'on se fie à certains de ces rapports, il serait raisonnable de conclure que l'automatisation industrielle complète est à portée de main.

Le problème de ces prévisions catastrophiques est qu'elles peignent à grands traits une réalité extrêmement complexe. Une prédiction récente prévoit que les robots remplaceront "20 millions d'emplois d'usine" dans le monde (14 millions en Chine) d'ici 2030. Une autre affirme que, dans la même période, 2,5 millions d'emplois manufacturiers devraient rester vacants rien qu'aux États-Unis.

Si l'on y met un peu de pression, il n'est pas difficile d'expliquer cet écart. Le fait est que la nature du travail dans le secteur manufacturier est en train de changer et que les emplois créés dans ce secteur requièrent un ensemble de compétences très différent de celui des emplois perdus.

Cet article tente d'apporter un peu de clarté sur la question de l'automatisation industrielle. Je vais examiner quelques mythes tenaces et suggérer les raisons pour lesquelles ils ne reflètent pas toute la situation.

Les raisons pour lesquelles les fabricants se tournent vers l'automatisation industrielle sont celles que nous connaissons tous. Les robots exécutent les tâches répétitives mieux que les humains. La main-d'œuvre est chère. Les robots peuvent travailler dans des conditions qui seraient mortelles pour les humains.

Toutes ces raisons sont importantes, mais le principal moteur de l'adoption de l'automatisation industrielle est le résultat net.

Mais l'automatisation ne mène pas toujours vers le haut et vers la droite, pour ainsi dire. Comme l'a noté Forbes, "la complexité, le volume et la marge se combinent tous de différentes manières pour exclure l'utilisation de robots dans de nombreuses applications."

L'automatisation a des coûts cachés qui se dissimulent sous le prix d'achat. La maintenance des robots est coûteuse. Plus l'automatisation est complexe, plus elle peut être difficile à diagnostiquer et à réparer. Et les ingénieurs en robotique sont plus chers à embaucher et à garder que les employés de l'atelier. Il peut en résulter une situation ironique où le coût de la maintenance des robots est en fait plus élevé que le coût du maintien d'une main-d'œuvre humaine plus importante.

C'est une leçon que les constructeurs automobiles américains trop ambitieux ont apprise dans les années 1980, et que Tesla a appris à ses dépens il y a quelques années. Dès 1993, des chercheurs ont constaté qu'il existait un équilibre idéal entre l'automatisation et le travail humain.

Malgré des améliorations radicales des capacités technologiques, la situation n'a pas beaucoup changé depuis.

Il est vrai que les solutions robotiques sont de plus en plus perfectionnées.

Mais indépendamment des améliorations récentes en matière d'intelligence artificielle, de mécanismes de préhension flexibles et de mobilité, il existe un grand nombre de tâches qui conviennent mieux aux humains.

C'est particulièrement vrai dans le secteur de la fabrication discrète, où la demande de production personnalisable, les assemblages à forte proportion et la fragilité des articles fabriqués rendent l'automatisation impraticable.

Il est bon de le répéter : si une usine produit des millions d'une seule pièce dans des conditions difficiles, l'automatisation industrielle est sans aucun doute la bonne solution. Mais pour les opérations à production variable, les cycles rapides d'introduction de nouveaux produits ou les cycles de production courts, il est souvent plus judicieux de former la main-d'œuvre humaine que d'acheter et de programmer une nouvelle technologie robotique.

Selon la source que vous consultez, entre 2 et 3,5 millions d'emplois manufacturiers devraient rester vacants au cours de la prochaine décennie. Selon le rapport le plus récent du Bureau of Labor Statistics, le secteur manufacturier continue de croître au rythme de 8 000 à 17 000 nouveaux emplois manufacturiers par mois.

Il n'est donc pas vrai que le travail manufacturier disparaît. Il convient d'expliquer pourquoi.

Au cours des 40 dernières années, l'automatisation a pris en charge la plupart des tâches répétitives. Nous le savons. Mais ce dont on parle moins, c'est que les emplois qui restent sont plus complexes intellectuellement et physiquement.

Dans le même temps, la technologie de fabrication est devenue de plus en plus sophistiquée. On attend couramment des ingénieurs qu'ils effectuent des tâches auparavant confiées à des ingénieurs logiciels. L'explosion des données provenant des machines connectées signifie que les ingénieurs se doublent de citoyens scientifiques des données. Et lorsque les machines tombent en panne, la maintenance est loin d'être anodine.

En bref, le travail de fabrication est désormais un travail de connaissance. Les emplois non pourvus dans le secteur manufacturier sont souvent des emplois qui nécessitent des compétences en logiciels, en science des données et en robotique.

La question qui se pose est la suivante : que pouvons-nous faire pour les pourvoir ?

Malgré toutes les critiques que j'ai formulées ici à l'égard de l'automatisation, il est toujours utile de l'affronter honnêtement. La technologie robotique et l'IA s'améliorent et, à long terme, un plus grand nombre de tâches à forte intensité de main-d'œuvre seront automatisées.

Cela va-t-il se produire dans un avenir proche ? Non, mais il vaut la peine d'aborder la question avec une certaine candeur.

Faut-il pour autant désespérer ? Peut-être. Mais cela ne comble toujours pas les 2 millions d'emplois manufacturiers qui résisteront obstinément à l'automatisation.

Étant donné que la plupart des travaux manufacturiers sont désormais des travaux de connaissance, ce qu'il faut, c'est un programme qui donnera aux travailleurs la possibilité de se recycler et de se perfectionner en fonction des exigences du marché. À l'heure actuelle, les scientifiques des données, les ingénieurs en logiciels et, oui, les ingénieurs en robotique font cruellement défaut dans le secteur manufacturier.

Au lieu de précipiter l'avènement de l'automatisation, les fabricants devraient réfléchir à la manière dont ils peuvent contribuer à combler le déficit de compétences dès maintenant. Pour chaque emploi perdu au profit de l'automatisation, la fabrication perd une source inestimable de connaissances du domaine. Il est important de considérer ce qui est réellement perdu avec un emploi.

Notre réponse à cette question est de doter les travailleurs de la technologie dont ils ont besoin pour faire évoluer leur travail.

Lorsqu'ils sont dotés de la bonne technologie numérique, les travailleurs humains peuvent faire plus de travail, mieux que les robots ou les humains seuls.

Les fabricants ne peuvent pas combler le déficit de compétences seuls. Il faudra une collaboration entre l'industrie, l'éducation et le gouvernement. Mais il est essentiel que nous ne croyions pas tout ce que nous entendons.

L'industrie manufacturière doit séparer le mythe de la réalité et définir correctement le problème afin de trouver une solution à la hauteur du défi.

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