Lorsque je discute de l’IA physique avec des clients, l’un des messages qui ressort clairement est qu’ils en comprennent les avantages et le potentiel. Un autre constat est qu’ils souhaitent l’adopter rapidement, avec un sentiment d’urgence tout à fait justifié.
Le Global AI Report 2026 de NTT DATA : A Playbook for AI Leaders définit les leaders de l’IA comme des organisations disposant de stratégies d’IA plus solides, d’une plus grande maturité en matière d’IA et de bénéfices générés par l’IA supérieurs à ceux de leurs concurrents. Le rapport révèle que les leaders de l’IA sont bien plus nombreux que les entreprises en retard à vouloir avancer rapidement et prendre la tête du marché : 46,1 % contre 25,4 %.
Mais la rapidité seule ne suffit pas. Notre rapport montre également que les leaders de l’IA sont plus de deux fois plus susceptibles que les entreprises en retard de reconstruire leurs applications cœur en y intégrant l’IA : 34,5 % contre 14,5 %.
Simplifier et moderniser le cœur opérationnel de votre organisation doit être l’une des premières étapes de toute stratégie d’IA physique. Même lorsqu’il est nécessaire d’avancer rapidement, cela ne doit pas se faire au détriment du cœur opérationnel.
Posez les bases pour accélérer l’IA et la modernisation
Commencez par simplifier et moderniser les processus, les applications, les données et les technologies qui assurent le fonctionnement de votre organisation. Le renforcement de ces fondations permet de déployer l’IA physique à travers des robots humanoïdes, des véhicules autonomes, des drones, des caméras et des machines intelligentes.
Concrètement, son application dépend de votre secteur :
- Sur une ligne de production, il peut s’agir d’une anomalie signalée à un opérateur avant qu’un défaut ne se propage aux étapes suivantes.
- Dans l’industrie automobile, l’IA peut coordonner les caméras, les outils, les machines et les postes d’inspection afin que les équipes de production puissent réagir à l’évolution des conditions de production directement dans l’usine.
- Pour les entreprises du retail et des biens de consommation (CPG), l’IA peut orienter les décisions relatives à l’exécution en rayon, à la disponibilité des produits et à la performance des promotions de manière traçable, sécurisée et gouvernée.
Quel que soit votre secteur, la modernisation doit désormais répondre à des exigences plus élevées : préparer le cœur opérationnel de votre organisation à une intelligence capable de transformer l’observation en réponse opérationnelle.
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Industrie manufacturière : la qualité intervient plus en amont
Même avec des systèmes d’automatisation très sophistiqués, les fabricants peuvent ne découvrir certains problèmes de qualité sur la ligne de production que lorsqu’il est déjà trop tard. Une fois qu’une pièce a quitté son poste, votre organisation a perdu la possibilité de la corriger facilement.
NTT DATA a codéveloppé avec Hyster-Yale Materials Handling une solution d’IA physique qui illustre l’une des principales façons dont cette technologie peut contribuer à réduire les problèmes de qualité. La solution utilise des capteurs de vision pour observer le travail d’assemblage en temps réel et l’IA edge pour analyser les activités directement sur site. Elle compare les actions physiques, telles que l’installation de pièces, l’exécution des différentes étapes et le respect des séquences, au processus de production attendu, pendant que celui-ci est en cours.
Ainsi, si une pièce est manquante ou qu’une étape n’a pas été correctement réalisée, le système peut signaler le problème alors qu’il est encore possible de le corriger directement au poste, où le coût de correction est moins élevé. Les technologies d’IA physique telles que la vision par ordinateur et l’IA edge gagnent ainsi en valeur lorsque le contrôle qualité intervient plus en amont, permettant aux équipes de détecter les problèmes avant qu’ils ne deviennent des défauts en aval ou n’affectent la fiabilité.
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Automobile : l’IA nécessite une orchestration dans l’usine
L’IA physique fonctionne de manière optimale lorsque les modèles sont connectés à de véritables workflows, équipements et décisions sur la ligne de production. Les signaux provenant des caméras, des capteurs, des outils et des postes d’inspection doivent être orchestrés afin de détecter les problèmes de qualité, d’acheminer les exceptions et de déterminer automatiquement l’action suivante, sans perturber la production.
Lorsque des dizaines de modèles fonctionnent au plus près des activités de votre usine, leur orchestration devient donc un défi tout aussi important que leur déploiement.
NTT DATA a accompagné un constructeur automobile confronté précisément à cette problématique. Notre client utilisait 80 modèles d’IA dans ses opérations industrielles, dont beaucoup fonctionnaient dans le cloud. Transférer cette intelligence du cloud vers l’usine permettrait aux équipes de prendre des décisions au plus près de la production. Mais elles avaient d’abord besoin de données fiables pour déterminer quels modèles fonctionnaient correctement, s’ils produisaient des résultats fiables et comment les gérer dans le cadre des opérations quotidiennes.
À mesure que les opérations automobiles deviennent plus connectées, davantage définies par le logiciel et plus intensives en données, l’IA doit être orchestrée, surveillée et gouvernée dans l’ensemble de l’environnement de production. Dans le cas contraire, l’intelligence restera fragmentée. Certains modèles pourront toujours générer ponctuellement des informations précieuses, mais il deviendra plus difficile de leur faire confiance et de les exploiter à grande échelle.
Biens de consommation et retail : le rayon devient une source de signaux
Pour les entreprises du retail et des biens de consommation, l’IA physique crée de la valeur en reliant l’intelligence aux conditions réelles des magasins, des rayons et des opérations sur le terrain.
Les plans commerciaux échouent souvent en raison de l’écart entre ce que votre équipe a prévu et ce qui se passe réellement en rayon. Vous pouvez financer une promotion et découvrir ensuite que le produit concerné n’est plus disponible. Votre équipe peut planifier une mise en avant qui n’est finalement pas réalisée. Ou encore, une décision d’assortiment peut sembler pertinente dans un système, mais ne pas fonctionner une fois mise en œuvre en magasin.
L’exécution intelligente dans le retail peut aider vos équipes terrain à respecter leurs plans. En combinant les signaux de disponibilité des produits, la planification des itinéraires et les données de performance avec des caméras, la reconnaissance d’images alimentée par l’IA et des robots de scan des rayons pour la gestion des stocks, elles peuvent identifier clairement les magasins qui nécessitent une attention particulière et les actions à prioriser.
Faites de la modernisation une réalité dans votre organisation
En définitive, l’IA physique donne un résultat tangible à la modernisation. Elle permet de connecter l’intelligence de l’IA aux activités physiques liées à la fabrication des produits, au transport des marchandises et au service client. Sur des marchés où la rapidité, la confiance et la résilience déterminent de plus en plus la performance, ce type de cœur opérationnel devient un avantage concurrentiel.
NTT DATA a été nommé Market Shaper dans le Gartner® Emerging Market Quadrant for Physical AI Services – Established Vendors, qui évalue 27 fournisseurs sur le marché émergent des services d’IA physique.*
Nous disposons des plateformes, des partenariats et de l’expertise nécessaires pour mettre l’IA au service des opérations dans l’usine. Contactez-nous et découvrez comment nous pouvons vous accompagner.
Cet article a été coécrit par Alonso Fernandez, Global Co-Lead: Product Industries chez NTT DATA.
PROCHAINE ÉTAPE
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* Gartner. Emerging Market Quadrant for Physical AI Services — Established Vendors, Katie Gove et al., 8 juin 2026.
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