Imaginez que vous dépensiez des millions pour construire la maison de vos rêves, équipée d’un éclairage intelligent, de panneaux solaires et de toutes les commodités modernes, pour découvrir finalement qu’elle repose sur des fondations fissurées. Tôt ou tard, la structure commencera à montrer des signes de faiblesse.
L’IA industrielle suit aujourd’hui une trajectoire similaire. Trop d’organisations cherchent à déployer à grande échelle des technologies d’intelligence de pointe sur des fondations opérationnelles qui ne sont pas en mesure d’en supporter la charge.
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. Ces organisations 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 %.
Cet écart nous montre où l’IA crée réellement de la valeur. Les leaders intègrent l’intelligence au cœur des systèmes, des workflows et des opérations physiques qui déterminent la performance de l’entreprise.
Pour les organisations dont les produits sont conçus, fabriqués, inspectés, transportés et vendus à travers des réseaux opérationnels complexes, la question est de savoir si elles ont construit les fondations nécessaires pour transformer les informations générées par l’IA en meilleures décisions, en actions plus sûres et en résultats mesurables à grande échelle.
Passer de l’expérimentation à l’intelligence opérationnelle
Dans tous les secteurs, les organisations ont déjà démontré que l’IA pouvait améliorer certaines tâches individuelles. L’enjeu est désormais plus complexe : améliorer les activités interconnectées qui couvrent les lignes de production, les équipes de planification, les processus qualité et les chaînes d’approvisionnement.
Dans les environnements industriels, de petites améliorations peuvent rapidement produire des effets significatifs. De meilleures décisions en matière de maintenance permettent, par exemple, de réduire les temps d’arrêt, tandis qu’une planification plus précise améliore la gestion des stocks, la production et les livraisons aux clients.
Parce qu’ils comprennent que ces domaines sont interdépendants, les leaders repensent les workflows de bout en bout, intègrent l’IA dans les processus opérationnels et fournissent aux collaborateurs les bonnes informations au moment où ils en ont besoin pour prendre leurs décisions. C’est ainsi que l’IA passe du statut de projet pilote prometteur à celui de capacité reproductible et évolutive.
Comme l’explique Alonso Fernandez, Global Co-Lead: Product Industries chez NTT DATA : « Il n’est plus possible d’atteindre l’excellence opérationnelle en optimisant chaque fonction séparément. Les gains les plus importants sont obtenus lorsque vous connectez l’ensemble de la chaîne de valeur, intégrez l’IA dans les processus quotidiens et modernisez les technologies fondamentales qui les sous-tendent. C’est ce qui permet aux décisions, aux données et aux activités de circuler de manière fluide, au lieu de rester cloisonnées. »
L’IA physique apporte l’intelligence là où le travail s’effectue
L’IA physique rend cette transition particulièrement visible, car elle intervient directement là où se déroulent les activités industrielles : aux côtés des machines, des capteurs, des caméras, des robots, des collaborateurs, des infrastructures edge et des jumeaux numériques.
Un projet pilote peut démontrer que l’IA est capable de comprendre ce qui se passe. Mais c’est son utilisation en production qui permet de déterminer si elle peut transformer cette compréhension en recommandations fiables, aidant les collaborateurs à agir plus rapidement et avec davantage de confiance.
Le contrôle qualité en est l’un des exemples les plus parlants. Il repose sur la capacité d’inspecteurs qualifiés à identifier de subtiles variations dans les produits et à transformer leurs observations en décisions. Dans la détection des défauts de peinture, par exemple, ces inspections manuelles prennent du temps, mobilisent d’importantes ressources et peuvent manquer de cohérence.
NTT DATA a développé sur Google Cloud Platform une solution d’IA no-code pour aider Asian Paints à détecter les défauts de peinture en fonction de leur emplacement, de leur couleur, de leur texture et de leur type. Cette solution montre comment l’IA peut apporter davantage de précision et de cohérence à un processus traditionnellement manuel. Ce type de modernisation permet à l’intelligence de dépasser le simple stade de l’observation pour devenir un élément à part entière de l’amélioration opérationnelle au quotidien.
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Chaînes d’approvisionnement : passer de réponses fragmentées à une exécution adaptative
Le même principe s’applique au-delà des murs de l’usine. Les chaînes d’approvisionnement rencontrent des difficultés lorsque les informations sont fragmentées, que les décisions sont prises en silos et que les modèles de planification ne parviennent pas à suivre le rythme de la volatilité. L’IA peut améliorer certaines décisions individuelles, mais l’opportunité la plus importante consiste à connecter l’intelligence à l’ensemble des flux de travail afin que les organisations puissent anticiper les changements plus tôt et y répondre avec davantage de confiance.
Le cas d’un fabricant mondial de boissons illustre ce potentiel. Nous avons déployé des outils d’IA générative, notamment des technologies d’IA agentique, afin d’analyser de vastes ensembles de données, de recommander une allocation optimale des dépenses commerciales dans le retail et de simplifier la prise de décision pour les équipes retail et marketing. Cette initiative a permis d’identifier environ 10 millions de dollars de nouvelles opportunités de revenus annuels et a contribué à une augmentation du chiffre d’affaires de 30 millions de dollars.
Ces résultats proviennent de l’intégration de l’intelligence dans les décisions commerciales et opérationnelles quotidiennes, et non de la création d’une nouvelle application d’IA autonome.
L’objectif n’est pas seulement d’accélérer les décisions individuelles, mais aussi d’aider la chaîne d’approvisionnement à trouver le bon équilibre entre efficacité, coûts, réactivité et gestion des risques dans un environnement en constante évolution. Lorsque l’IA connecte des ensembles de données auparavant dispersés, les organisations peuvent s’adapter plus rapidement et avec davantage de confiance, tout en assurant la continuité de leurs activités.
« Les chaînes d’approvisionnement n’ont pas besoin de davantage d’outils d’IA isolés », explique Fernandez. « Elles ont besoin d’une IA connectée à la planification, aux opérations et à l’exécution. Une fois les applications sous-jacentes modernisées, l’ensemble de l’entreprise devient plus réactif et beaucoup mieux préparé à faire face aux changements permanents. »
La fabrication intelligente devient une capacité opérationnelle
Pour les dirigeants du secteur manufacturier, l’opportunité va bien au-delà de l’automatisation de tâches individuelles. Il s’agit de créer des environnements de production qui deviennent progressivement plus intelligents.
L’IA agentique, les jumeaux numériques et les systèmes prédictifs aident les usines à prendre de meilleures décisions et à améliorer en continu leurs activités, aussi bien sur les lignes de production que dans l’ensemble de l’entreprise. Mais cela n’est possible que s’ils reposent sur des données fiables, des connexions sécurisées entre les systèmes IT et OT, des workflows gouvernés et des plateformes pouvant être réutilisées sur différents sites.
Notre rapport sur l’IA confirme cette tendance. Il révèle que 85,6 % des leaders de l’IA utilisent cette technologie pour soutenir les interactions au sein des fonctions de back-office et de middle-office. Autrement dit, les leaders intègrent l’IA plus profondément dans les workflows opérationnels qui assurent le fonctionnement de l’entreprise.
Lorsque l’IA fait partie intégrante des processus de production, de planification, de qualité et de maintenance, les organisations peuvent réagir de manière plus cohérente, identifier les problèmes plus tôt et déployer les améliorations à l’échelle de plusieurs usines au lieu de résoudre les mêmes difficultés à plusieurs reprises.
Automobile et mobilité : la preuve à l’échelle de l’écosystème
L’industrie automobile montre jusqu’où s’étend désormais la modernisation du cœur technologique. L’opportunité ne se limite plus à l’usine. Elle englobe aujourd’hui les environnements interconnectés d’ingénierie, de logiciels et de mobilité qui déterminent la manière dont les véhicules sont développés et mis à jour.
Pour Continental Automotive, nous avons utilisé la génération augmentée par récupération (RAG) et des workflows agentiques afin de développer un assistant IA destiné au développement de produits automobiles, aidant ainsi les équipes d’ingénierie à gérer plus efficacement les exigences.
Le principe reste le même : la valeur de l’IA augmente lorsque des systèmes fragmentés deviennent suffisamment connectés pour permettre aux données, aux décisions et aux actions de circuler dans toute l’entreprise.
Retenir la leçon des leaders
Construire des fondations solides pour l’IA est désormais une priorité pour votre organisation. Modernisez vos applications cœur, connectez vos workflows opérationnels, sécurisez l’infrastructure qui les sous-tend et mettez en place la gouvernance nécessaire pour déployer l’IA à grande échelle de manière responsable.
Il est tout aussi important de concevoir ces systèmes autour de collaborateurs expérimentés, dont le jugement reste essentiel à chaque décision critique.
Pour les entreprises des secteurs de l’industrie manufacturière, de l’automobile et des biens de consommation, le prochain chapitre de l’IA sera déterminé par la profondeur avec laquelle l’intelligence sera intégrée au cœur opérationnel, là où les produits sont fabriqués, transportés, inspectés, améliorés et livrés.
PROCHAINE ÉTAPE
Découvrez l’approche de NTT DATA en matière de modernisation du cœur technologique et comment nous pouvons vous aider à construire des fondations prêtes pour l’IA afin de créer une entreprise intelligente, connectée et résiliente.