L’intégration progressive de l’Intelligence Artificielle dans l’industrie : retour sur le CES 2026
Lors du Consumer Electronics Show (CES) 2026, Roland Busch, PDG de Siemens, a présenté la vision de l’entreprise concernant l’intégration de l’intelligence artificielle dans les systèmes industriels. Cette intervention, marquée par un partenariat renforcé avec NVIDIA, illustre l’évolution actuelle de l’automatisation industrielle. L’analogie proposée avec l’électricité du siècle dernier mérite d’être examinée avec attention : il s’agit effectivement d’une transformation progressive de vos méthodes de travail, avec des avantages mesurables mais aussi des défis d’implémentation concrets.
Une adoption qui s'accélère dans le temps
L’histoire des technologies industrielles montre une tendance claire : chaque innovation s’intègre plus rapidement que la précédente. La machine à vapeur a mis plusieurs décennies à se généraliser, l’électricité environ trente ans, et l’informatique une quinzaine d’années. Pour l’IA industrielle, les experts estiment une fenêtre d’adoption de sept à dix ans avant que ces outils ne deviennent standards.
Cette accélération s’explique par des facteurs pratiques : infrastructures de calcul déjà présentes, équipements générant des données exploitables, et solutions logicielles progressivement plus accessibles. Vous n’avez pas besoin de révolutionner entièrement vos installations pour en bénéficier.
Les jumeaux numériques : des outils de simulation concrets
Les jumeaux numériques représentent l’une des applications les plus matures de l’IA industrielle. Ces modèles virtuels de vos équipements permettent de tester des modifications avant de les appliquer sur le terrain, réduisant les temps d’arrêt et optimisant les ressources.
Siemens Digital Twin Composer (© siemens.com)
HD Hyundai illustre cette utilisation dans la construction navale avec des représentations numériques complètes de ses navires. Cette méthode identifie les problèmes de conception en amont et optimise l’agencement avant la construction physique.
Dans l’agroalimentaire, PepsiCo a utilisé le Digital Twin Composer de Siemens pour virtualiser ses installations existantes. En créant des représentations photoréalistes connectées aux données en temps réel (télémétrie, prévisions météo), l’entreprise a augmenté l’efficacité opérationnelle de 20 % en trois mois et prévoit une réduction du CapEx de 10 à 15 % sur ses opérations mondiales. Ces résultats montrent l’intérêt particulier pour l’optimisation d’actifs existants où les investissements lourds ne sont pas envisageables.
L'alliance technologique entre expertise métier et puissance de calcul
L’efficacité de l’IA industrielle repose sur trois éléments : infrastructure de calcul performante, connaissance approfondie des processus, et données de qualité. Cette combinaison explique l’avantage des acteurs historiques comme Siemens.
Le partenariat Siemens-NVIDIA, présenté au CES 2026, illustre cette approche. L’architecture Vera Rubin de NVIDIA intègre 220 billions de transistors dans un rack de deux tonnes consommant 240 kW, dont la conception a nécessité 150 000 années d’ingénierie cumulées. Pour gérer cette complexité, Siemens a adapté ses outils comme Simcenter pour le calcul accéléré par GPU, avec des gains de performance de cent à mille fois selon les applications.
Siemens Xcelerator (© siemens.com)
Le Siemens Xcelerator répond à la fragmentation des données industrielles en centralisant l’accès aux informations de sources diverses, facilitant l’application d’algorithmes d’IA sur des ensembles complets. L’objectif est de transformer les silos de données hérités en flux exploitables.
Des applications qui touchent plusieurs secteurs
L’IA industrielle trouve des applications pratiques dans des domaines variés, avec des résultats qui varient selon les contextes.
Dans la conception de semi-conducteurs, les outils intègrent des fonctions d’IA pour gérer la complexité croissante. Les simulations thermiques et électriques bénéficient particulièrement du calcul accéléré par GPU, permettant d’explorer rapidement différentes options de conception.
Chez Rolls-Royce, les Industrial Copilots ont réduit de 80 % le temps de programmation pour développer des pompes hydrauliques plus légères et résistantes. Ces outils d’assistance permettent aux ingénieurs d’explorer plus rapidement différentes options techniques.
Le secteur pharmaceutique bénéficie de la plateforme Luma de Siemens, qui structure et exploite de grandes quantités de données de recherche. Les simulations moléculaires, accélérées jusqu’à 2,5 millions de fois selon les applications, permettent d’étudier rapidement la stabilité des composés. En utilisant des jumeaux numériques de bioréacteurs, certains laboratoires ont réduit de 50 % le temps nécessaire pour passer de la recherche à la production, principalement en optimisant les phases d’expérimentation.
Dans l’énergétique, Commonwealth Fusion Systems utilise les outils de simulation pour concevoir ses projets de fusion nucléaire. La gestion de la complexité thermique d’un tokamak nécessite une puissance de calcul importante pour optimiser les paramètres avant la construction physique.
Sur le terrain, les lunettes connectées (Meta Ray-Ban dans certaines usines Siemens) donnent accès à des instructions contextuelles en temps réel, réduisant les temps d’intervention sur des problèmes complexes, particulièrement pour les techniciens moins expérimentés.
Les défis pratiques de l'implémentation
L’intégration de l’IA nécessite des changements organisationnels significatifs. Jay Parikh de Microsoft identifie trois vagues : chatbots conversationnels, délégation de tâches, et agents autonomes actuels orchestrant des flux complexes.
Les principaux freins sont organisationnels et culturels, qualifiés par Microsoft de “vents contraires institutionnels”. Les questions de sécurité et conformité ralentissent les déploiements. La résistance au changement est notable : l’adoption reste freinée par l’aversion au risque et les silos organisationnels. Vos équipes nécessitent formation et accompagnement pour passer d’une approche réactive à prédictive.
L’enjeu énergétique est aussi croissant. Un rack Vera Rubin consomme 240 kW, soit l’équivalent de dizaines de serveurs traditionnels. Paradoxalement, l’IA elle-même peut gérer cette consommation en optimisant les réseaux électriques, avec des gains estimés de 20 % de capacité supplémentaire sans nouvelles infrastructures.
Perspectives d'évolution à moyen terme
L’IA industrielle continuera à évoluer dans les années à venir. La maintenance prédictive gagnera en précision grâce à l’accumulation de données historiques, vous permettant d’anticiper les pannes avec plus de fiabilité. Les systèmes de contrôle adaptatif se développeront, permettant à vos installations d’ajuster automatiquement leurs paramètres en fonction des conditions de production.
La simulation et le test virtuel de nouveaux produits deviendront des pratiques standard, réduisant les cycles de développement et les coûts liés aux prototypes physiques. Les entreprises qui maîtrisent ces outils disposeront d’un avantage en termes de flexibilité et de réactivité face aux demandes du marché.
Une intégration progressive dans votre stratégie
La vision présentée par Siemens au CES 2026 illustre une tendance : l’IA industrielle s’intègre progressivement comme une évolution continue de vos pratiques d’automatisation. Les bénéfices significatifs proviennent d’une approche par étapes, ciblant des applications où le retour sur investissement est mesurable.
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Votre priorité : comprendre vos besoins spécifiques avant d’investir. La qualité de vos données, la fiabilité de votre infrastructure, et la formation de vos équipes sont des prérequis essentiels. L’approche repose sur trois piliers : infrastructure de calcul performante, expertise métier approfondie, et plateforme centralisant les données fragmentées.
L’IA industrielle devient progressivement un outil standard, au même titre que les automates programmables ou systèmes SCADA. Son adoption se fera au rythme adapté à vos contraintes opérationnelles. L’important est d’aborder cette intégration avec pragmatisme, en évaluant objectivement gains potentiels et efforts nécessaires. Les exemples du CES 2026 montrent que les résultats sont au rendez-vous quand l’implémentation est bien préparée et adaptée aux réalités du terrain.
