Cette conversation entre Chris Luecke, animateur de Manufacturing Happy Hour, et Natan Linder, fondateur et PDG de Tulip , explore cette question à travers le prisme de ce qui se passe actuellement dans l'industrie.
Au-delà du plateau de l'automatisation
Dans toutes les régions et tous les secteurs, l'industrie manufacturière se trouve à un tournant. La productivité stagne malgré des décennies d'investissements dans l'automatisation. Les chaînes d'approvisionnement restent instables. Il est de plus en plus difficile de trouver et de retenir une main-d'œuvre qualifiée. Parallèlement, l'intelligence artificielle est passée du stade expérimental à celui du déploiement réel, créant à la fois des opportunités et des incertitudes quant à la manière dont elle devrait être appliquée dans les opérations physiques.
La prochaine phase de la fabrication sera définie par la capacité de l'industrie à combiner efficacement les personnes, les processus, les machines et les logiciels dans des environnements de plus en plus complexes, en constante évolution et basés sur l'intelligence artificielle.
Pendant des années, l'automatisation a été présentée comme la solution aux défis liés à la productivité. L'hypothèse était que si suffisamment de systèmes étaient installés et suffisamment de processus standardisés, la production augmenterait d'elle-même. Cela s'est avéré vrai dans une certaine mesure, mais il existe une multitude de défis émergents et complexes qui expliquent les défis restants en matière de productivité et d'innovation. Il n'existe pas de « machine de gestion » qui puisse être mise en marche pour remplacer le jugement, la capacité d'adaptation et la résolution de problèmes nécessaires dans les usines.
Cependant, la productivité réelle se manifeste différemment. Elle apparaît lorsque des ingénieurs expérimentés peuvent superviser davantage de lignes, lorsque les opérateurs peuvent résoudre les problèmes sans escalade et lorsque les équipes peuvent prendre de meilleures décisions plus rapidement. Cette nouvelle phase de productivité consiste à accroître l'influence des personnes qui comprennent déjà le système, et non à retirer des personnes du système. Il s'agit d'une phase d'innovation axée sur l'humain.
Cette réalité met en évidence un problème plus profond dans le secteur manufacturier. Le problème n'est pas qu'il y ait trop de personnel, mais plutôt qu'il y ait trop peu de personnes capables de coordonner les opérations, ce qui entraîne un gaspillage de talents. Les ingénieurs, les opérateurs et les équipes qualité de première ligne possèdent des connaissances opérationnelles approfondies, mais depuis des décennies, les logiciels conçus pour les aider sont rigides, centralisés et déconnectés de la réalité du travail. Les grands projets de transformation ont souvent échoué, contraignant les équipes à revenir aux tableurs, aux tableaux blancs et au papier, car ces outils, aussi imparfaits soient-ils, reflétaient mieux la réalité que les systèmes monolithiques.
Il en résulte une méfiance à l'égard de ces systèmes et une inefficacité structurelle.
Ancrer l'IA dans le contexte opérationnel
L'IA a relancé le débat, mais l'industrie doit éviter de répéter ses erreurs passées avec cette nouvelle technologie et garder à l'esprit les réalités de la fabrication. Les outils d'IA génériques rencontrent des difficultés dans les opérations physiques car ils manquent de contexte. Ils ne comprennent pas les machines, les matériaux, les contraintes de qualité, les exigences réglementaires ou le coût d'une erreur.
Pour que l'IA soit utile, elle doit être intégrée aux systèmes de production : elle doit s'appuyer sur des données réelles et des flux de travail réels, les humains restant responsables des décisions et des résultats. Dans cet environnement, l'IA devient un outil d'accélération qui aide les équipes à analyser les problèmes, à créer des flux de travail, à traduire la documentation en actions et à réagir au changement sans supprimer la responsabilité.
Cette évolution donne naissance à un nouveau rôle dans le secteur manufacturier : celui d'ingénieur en processus d'IA. Il ne s'agit pas de développeurs de logiciels, mais d'ingénieurs en processus, d'ingénieurs en qualité et de responsables des opérations qui connaissent déjà leur environnement et ont désormais la capacité de transformer cette connaissance en systèmes opérationnels. Grâce à l'IA intégrée dans des outils à faible ou sans code, ils peuvent créer des applications, automatiser les décisions et améliorer les processus directement au sein de la production, plutôt que d'attendre la mise en place de projets informatiques centralisés.
Tulip fixé comme objectif initial de former 5 000 ingénieurs en processus d'IA dans le cadre de cette prochaine phase. L'objectif est de développer les compétences pratiques des personnes, afin d'aider les équipes de fabrication à appliquer l'IA de manière sûre et efficace là où cela est le plus important.
Orchestrer l'avenir de la fabrication
À mesure que les systèmes de fabrication deviennent de plus en plus pilotés par des logiciels, le défi dépasse le cadre de l'automatisation pour s'étendre à l'orchestration. Les opérations modernes nécessitent une coordination en temps réel des personnes, des machines, des données et des flux de travail, entre les usines, les fournisseurs et les régions. Aucun système ou fournisseur ne peut à lui seul répondre à tous les besoins. La flexibilité et l'ouverture deviennent donc essentielles.
C'est pourquoi composable ouvertes et composable sont importantes. Les environnements de fabrication sont intrinsèquement hétérogènes et en constante évolution. Les systèmes doivent pouvoir s'intégrer, s'adapter et évoluer sans contraindre les équipes à adopter des modèles rigides ou propriétaires qui limitent les progrès à long terme.
Les partenariats, notamment l'investissement récent de Mitsubishi Electric Tulip, reflètent cette évolution. Plutôt que la consolidation, l'accent est mis sur l'alignement : clients communs, réalités opérationnelles communes et conviction partagée que la transformation est continue et non ponctuelle. L'automatisation au niveau des machines et l'orchestration au niveau opérationnel doivent fonctionner ensemble, et non en concurrence.
En fin de compte, l'avenir de la fabrication sera moins influencé par les avancées technologiques que par la responsabilité. La confiance entre les fournisseurs de logiciels, les partenaires et les clients se construit grâce à la transparence, à la fiabilité et au respect de la complexité des opérations réelles. La technologie ne représente qu'une partie de la solution ; le reste dépend de la manière dont les organisations donnent à leurs employés les moyens de s'adapter, de s'améliorer et de mener le changement au fil du temps.
Ce moment marque une avancée dans un débat plus large sur l'évolution future du secteur manufacturier et sur la manière dont l'IA, appliquée de manière responsable et contextualisée, peut contribuer à faire progresser l'industrie.
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