L’industrie autonome : nouvelle frontière de performance, nouvelle approche

Face à une ère de « permacrise », l’industrie autonome promet des gains spectaculaires en réactivité, résilience et performance. Mais pour passer à l’échelle, les entreprises devront repenser leurs modes de fonctionnement, leurs organisations, leurs partenariats… et jusqu’au rôle même de l’humain, explique Max Blanchet, responsable mondial de la practice Stratégie Supply Chain & Operations chez Accenture. 

Une contribution de Max Blanchet, directeur exécutif Accenture

L’automatisation ne suffit plus car elle exécute des tâches prédéfinies. Un système autonome, via des agents d’IA spécialisés, perçoit son environnement, analyse une situation, élabore une stratégie et agit avec ou sans intervention humaine. Selon l’étude mondiale d’Accenture sur l’industrie autonome, 63 % des industriels inscrivent ce sujet à leur plan stratégique et 25 % ont lancé des projets pilotes1. D’ici 2030, la majorité des décisions opérationnelles seront prises par des systèmes autonomes. 

Une nouvelle frontière de performance pour un monde en permacrise 

L’autonomie devient un enjeu clé pour l’industrie, qui entre dans une ère de « permacrise » : crises sanitaires, tensions géopolitiques, enjeux climatiques, volatilité réglementaire… Selon une autre étude d’Accenture, la crise du COVID a coûté en moyenne 8 % de chiffre d’affaires et 3,5 points d’EBIT aux industriels, faute de réactivité2. Décider, c’est désormais arbitrer aussi selon la résilience, la souveraineté, le risque ou l’empreinte carbone, en évaluant des centaines de scénarios quasi en temps réel, un défi idéal pour l’IA. 

Après une rupture dans la supply chain, il faut en moyenne 11 jours pour en comprendre les impacts et bâtir un plan d’action. Un système autonome réduit ce délai à 4 jours et le temps de reprise de 60 %. En R&D, l’autonomie raccourcit les délais de développement d’environ 30 %. En service client, elle permet d’améliorer significativement le temps et la qualité du traitement des réclamations. Ces performances sont inatteignables avec les méthodes traditionnelles (lean, excellence opérationnelle…), car elles reposent encore sur l’humain pour décider. Les systèmes autonomes capitalisent et diffusent la connaissance à l’échelle mondiale, tout en préservant la mémoire collective face aux difficultés de transmission entre générations. 

Une nouvelle approche pour passer à l’échelle 

L’indice de maturité sur l’industrie autonome d’Accenture, construit à partir de 1 000 entreprises dans 10 secteurs et 8 zones géographiques, montre une moyenne de seulement 16 %, avec une forte disparité entre les acteurs, même d’un même secteur. Déployer à l’échelle de tels systèmes d’IA agentique requiert une nouvelle approche, différente de celles du digital et de l’IT : 

• Utiliser des solutions standards du marché pour bâtir un « métavers » industriel. Les ERP, MES, PLM ou TMS sont souvent des projets lourds et coûteux car trop personnalisés. Les utilisateurs les complètent par d’innombrables outils locaux, pour pallier le fait que les actifs industriels n’ont pas été conçus pour fournir de la donnée. Or, l’IA autonome traverse tous les processus, machines et systèmes, et requiert des données fiables, connectées et accessibles en temps réel. La nouvelle logique consiste à déployer rapidement des outils IT standardisés à 97 % et à investir dans un véritable métavers industriel où déployer les agents IA. 

• Avoir une approche en plate-forme par domaine et revisiter la logique partenariale. L’IA et les données traversent les métiers (qualité, production, logistique). Cela requiert une structuration des agents en plateformes (par exemple « de la conception à la livraison ») regroupant plusieurs métiers autour d’un objectif commun. Avec des agents IA, certaines activités cœur de métier (comme la prévision de la demande) pourront être confiées à un partenaire stratégique, disposant d’un effet d’échelle sur les données et la connaissance. 

• Préparer le nouveau rôle de l’humain. En 2030, la majorité des tâches opérationnelles seront autonomes ou supervisées par l’humain. Son rôle évoluera vers celui de « gardien du sens » : définir les objectifs, surveiller les agents et garantir l’éthique. De nouveaux métiers apparaîtront (responsables d’écosystèmes d’agents, auditeurs de biais, superviseurs d’IA…).  En permettant des gains de 25 % de productivité sans réduction des effectifs, l’autonomie libère du temps qui sera réinvesti dans des activités à forte valeur ajoutée, renforçant engagement et attractivité des métiers. 

Vers une nouvelle révolution industrielle  

L’industrie autonome marque l’avènement de la cinquième révolution industrielle : les pionniers entreront dans un cercle vertueux de leadership, tandis que les autres risquent de rester prisonniers d’une illusion de transformation et de devenir rapidement dépassés. 

À lire également : Le manque de contexte : talon d’Achille de l’IA dans les situations critiques