L’IA élargit la définition de l’automatisation industrielle
L’intelligence artificielle ne se limite plus aux chaînes d’assemblage automobile, aux usines de fabrication de semi-conducteurs ou à la production aéronautique hautement standardisée. Les dernières avancées révèlent une évolution plus large : les technologies d’automatisation sont adaptées à des industries présentant des échelles de production, des matériaux, des processus et des contraintes d’exploitation radicalement différents.
Deux exemples illustrent particulièrement bien ce changement. Huntington Ingalls Industries étudie l’IA physique et la robotique pour la production de composants de grands navires de guerre, tandis que Siemens applique l’IA agentique à la fabrication alimentaire hautement flexible, notamment pour les biscuits fourrés et les donuts.
Bien que ces applications semblent sans rapport, elles partagent le même objectif d’ingénierie : rendre l’automatisation plus adaptable lorsque l’automatisation fixe conventionnelle devient difficile à justifier.
Huntington Ingalls vise l’automatisation de composants navals à grande échelle
Huntington Ingalls Industries, un important constructeur de navires pour la marine américaine, a conclu un accord avec des partenaires spécialisés en robotique afin d’améliorer la fabrication de grands composants navals.
L’approche proposée consiste à produire les principaux assemblages à l’écart de l’environnement traditionnel du chantier naval, avant de les transporter pour leur intégration finale. Cela pourrait modifier la manière dont les grandes structures navales sont fabriquées en transférant certaines opérations de production vers des environnements plus contrôlés et plus favorables à l’automatisation.
Du point de vue de l’ingénierie de l’automatisation, cette évolution est importante, car la construction navale présente des défis très différents de ceux de la production automobile. Les composants sont volumineux, les géométries varient considérablement, les volumes de production sont relativement faibles et les processus nécessitent souvent un jugement humain.
L’IA physique et la robotique doivent donc aller au-delà des simples mouvements répétitifs. Les systèmes doivent interpréter les conditions physiques, s’adapter aux variations et se coordonner avec les opérateurs humains ainsi qu’avec les équipements de production conventionnels.
L’IA physique pourrait transformer la fabrication en petites séries
Les robots industriels traditionnels sont plus performants lorsque l’environnement de production est prévisible. La construction navale remet cette hypothèse en question.
Les grandes structures peuvent présenter des variations dimensionnelles, des surfaces irrégulières, des positions de travail changeantes et des séquences d’assemblage complexes. Un système robotisé conçu autour de coordonnées fixes et d’hypothèses de processus rigides peut devenir inefficace lorsque ces variables évoluent.
L’IA physique apporte un niveau supplémentaire d’intelligence. Au lieu d’exécuter simplement une séquence prédéterminée, un système d’automatisation peut potentiellement combiner la perception artificielle, les données des capteurs, les modèles de processus et la commande adaptative afin de réagir aux changements des conditions physiques.
La valeur concrète dépendra moins de la terminologie liée à l’IA que d’améliorations mesurables de la production. La précision de positionnement, le temps de cycle, le taux de retouche, la sécurité des opérateurs, le taux d’utilisation des équipements et l’intégration aux systèmes de fabrication existants resteront les véritables indicateurs de performance.
Siemens introduit l’IA dans la production alimentaire à forte diversité
À l’autre extrémité du spectre industriel, Siemens applique l’IA agentique à la transformation alimentaire.
L’entreprise a collaboré avec deux sociétés d’automatisation du secteur alimentaire afin de développer une solution d’automatisation flexible destinée à des produits tels que les biscuits fourrés et les donuts. L’environnement ciblé se caractérise par une grande variété de produits et des volumes de production comparativement faibles.
La fabrication alimentaire pose un problème d’automatisation différent de celui de la construction navale. Au lieu de gérer des structures massives, les ingénieurs doivent gérer les recettes, les changements fréquents de production, la variation des ingrédients, les exigences d’emballage, les procédures d’assainissement et une stricte uniformité des processus.
Dans cet environnement, la flexibilité peut avoir plus de valeur que la vitesse maximale des machines.
L’IA agentique pourrait réduire le coût des changements de production
La production à forte diversité et en petites séries a traditionnellement constitué un défi économique pour l’automatisation. Les machines dédiées peuvent offrir un excellent débit, mais leur rentabilité se dégrade lorsque les produits changent fréquemment.
L’IA agentique pourrait proposer un modèle d’exploitation différent en aidant les systèmes d’automatisation à coordonner les décisions de production, les réglages des équipements, les recettes et les séquences de processus en fonction de l’évolution des exigences.
La distinction importante est que l’IA ne remplace pas l’architecture d’automatisation sous-jacente. Les automates programmables industriels (PLC), les contrôleurs de mouvement, les variateurs, les capteurs, les systèmes de sécurité, les réseaux industriels et les plateformes IHM fournissent toujours la couche de commande déterministe.
L’IA agit plutôt de plus en plus comme une couche d’intelligence au-dessus de cette infrastructure.
Deux industries, une même stratégie d’automatisation
La construction navale et la production alimentaire semblent n’avoir presque rien en commun, mais leurs défis d’automatisation révèlent la même tendance industrielle.
Les deux applications nécessitent des machines capables de gérer la variabilité. Toutes deux peuvent tirer parti de la combinaison de l’automatisation conventionnelle avec la perception, le traitement des données, la robotique et l’IA. Plus important encore, aucune ne peut dépendre entièrement d’une programmation rigide si les fabricants veulent accroître leur flexibilité.
Cela suggère que la prochaine étape de l’automatisation industrielle ne consistera pas simplement à remplacer davantage d’opérations manuelles par des robots. La véritable opportunité réside dans la création de systèmes capables d’adapter leur comportement à l’évolution des conditions de production.
Le véritable test est l’intégration, pas l’IA
Du point de vue de l’ingénierie, la question la plus importante n’est pas de savoir si un système utilise l’IA physique ou l’IA agentique. Il s’agit de déterminer si cette intelligence peut être intégrée de manière sûre et prévisible à l’architecture de commande existante.
L’IA industrielle doit coexister avec la commande déterministe, la sécurité fonctionnelle, les exigences de cybersécurité, les bases de données de production, les systèmes qualité et les opérateurs humains. Toute recommandation issue de l’IA et transmise au processus physique doit également fonctionner dans des limites clairement définies.
Cela est particulièrement important dans des applications telles que la fabrication navale, où les erreurs de production peuvent avoir des conséquences considérables, et la transformation alimentaire, où la qualité des produits et la conformité des processus sont strictement contrôlées.
L’automatisation devient plus adaptative
Les exemples de Huntington Ingalls Industries et de Siemens montrent comment l’automatisation s’étend à des environnements auparavant considérés comme difficiles à automatiser de manière économiquement viable.
La tendance commune est claire : l’automatisation industrielle évolue de séquences fixes vers des systèmes de production adaptatifs.
Cependant, l’IA doit être considérée comme une capacité d’ingénierie supplémentaire et non comme un remplacement des principes fondamentaux éprouvés de l’automatisation. Les capteurs doivent toujours fournir des signaux précis, les réseaux doivent toujours assurer des communications prévisibles, les systèmes de commande doivent toujours avoir un comportement déterministe et les machines nécessitent toujours des fonctions de sécurité soigneusement conçues.
Les entreprises qui tireront le meilleur parti de l’IA industrielle seront probablement celles qui associeront ces fondamentaux à des logiciels intelligents, plutôt que de considérer l’IA comme une technologie autonome.
