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Transformer le secteur manufacturier grâce à la préparation à l'IA

Indice de maturité de l'intelligence artificielle industrielle

Présentation d'AIMRI

L'adoption de l'IA transforme rapidement le secteur manufacturier, mais de nombreuses entreprises peinent à la déployer efficacement à grande échelle. Des difficultés telles que le cloisonnement des données, le manque de clarté de la stratégie IA et la préparation insuffisante du personnel freinent les progrès.

L'indice de maturité en intelligence artificielle industrielle (AIMRI) L'AIMRI est conçu pour aider les fabricants à évaluer et à améliorer systématiquement leurs capacités en IA. Développé par INCIT et Detecon, il évalue le niveau de préparation à l'IA selon 20 dimensions clés, couvrant la stratégie, la gouvernance, l'infrastructure de données et les applications d'IA dans les opérations, la chaîne d'approvisionnement et la gestion du cycle de vie des produits.

AIMRI propose une feuille de route structurée pour prioriser les investissements en IA, fédérer les parties prenantes et générer des améliorations mesurables. Grâce à une évaluation détaillée et à une analyse comparative des meilleures pratiques, AIMRI fournit des informations permettant d'accélérer l'adoption de l'IA et de dégager des avantages concurrentiels.

Prêt à commencer votre voyage dans le monde de l'IA ?

Évaluez votre niveau de préparation à l'IA avec AIMRI et positionnez votre organisation pour un succès axé sur l'IA.

Le potentiel de l'IA dans le secteur manufacturier

Investissements en IA des entreprises leaders comparés à ceux de leurs pairs

Surmonter les défis liés à l'adoption de l'IA dans le secteur manufacturier

L'adoption de l'IA présente plusieurs défis importants pour les industriels. Un obstacle fréquent réside dans le manque de transparence quant à l'identification des axes d'amélioration clés, ce qui laisse nombre d'entre eux perplexes quant aux domaines où l'IA peut apporter le plus de valeur ajoutée. La mise en place de l'infrastructure nécessaire à l'IA est également complexe, notamment lorsque les organisations doivent coordonner les efforts entre les différents services tout en gérant les systèmes existants parallèlement aux technologies d'IA émergentes. La nature complexe et les interdépendances des systèmes d'IA compliquent davantage encore les efforts d'intégration. 

Pour compliquer encore la situation, de nombreuses initiatives en matière d'IA peinent à démontrer un impact mesurable. Même lorsque des projets pilotes sont couronnés de succès dans une usine, les fabricants ont souvent du mal à généraliser ces solutions à d'autres sites en raison d'infrastructures hétérogènes et de niveaux de maturité numérique variables. 

L'indice de maturité en intelligence artificielle industrielle (AIMRI) est conçu pour aider à surmonter ces obstacles. Il commence par un évaluation holistique AIMRI propose une approche globale, à la fois organisationnelle, technologique et stratégique, afin de garantir l'alignement des initiatives d'IA avec les objectifs commerciaux. fondation structurée pour identifier les lacunes en matière de capacités, ensembles priorités claires en fonction de la préparation et du retour sur investissement, et permet analyse comparative par rapport aux meilleures pratiques du secteur. Plus important encore, cela améliore également communication avec les parties prenantes, aidant ainsi les équipes dirigeantes à prendre des décisions éclairées et à réaliser des progrès significatifs dans leur parcours en matière d'IA.

Nos méthodologies

Plomb
Cadre

Transformation et usine de fabrication

Apprendre encore plus

ÉTAGE
Cadre

Concepts et outils clés à la base d'AIMRI

Apprendre encore plus

Évaluation
Matrice

Premier outil d'autodiagnostic par IA pour le secteur manufacturier

Apprendre encore plus

Prioriser
Matrice

outil directionnel conçu pour la planification de la gestion

Apprendre encore plus

Comment AIMRI fonctionne-t-il pour vous ?

L'entreprise de renseignement comme levier

01

Adaptation des processus d'IA

Intégrez l'IA pour optimiser les flux de travail, la prise de décision et l'efficacité dans la gestion des opérations, la chaîne d'approvisionnement et la gestion du cycle de vie des produits.

Facilitateurs technologiques

03

Infrastructure technologique et gestion des données

Intégration, connectivité, sécurité, stockage, évolutivité, calcul, interfaces d'IA, traçabilité des données, métadonnées, processus de données, qualité des données, diversité des données, ingénierie des fonctionnalités.

04

Gestion des modèles

Fiabilité, performance et contrôle des versions du modèle.

Facilitateurs organisationnels

05

Stratégie IA

Stratégie de données et d'IA, adhésion des entreprises, allocation des ressources, portefeuille d'IA, innovation, collaboration au sein de l'écosystème.

06

Organisation IA

Implication du leadership, gestion du changement, culture de l'IA, gestion des connaissances, perfectionnement des compétences.

07

IA éthique et éco-efficiente

Équité, droits de l'homme, transparence, responsabilité, impact social et environnemental.

08

Risques et gouvernance

Respect de la réglementation, gestion des risques, cadre de conformité et de gouvernance, formation, audits.

Les six principaux facteurs de différenciation d'AIMRI

La prochaine génération au-delà
Indice de préparation de l'industrie intelligente (SIRI)

01

Un bond en avant évolutif, de la maturité numérique à l'intelligence artificielle axée sur les résultats.

Focus spécifique sur l'IA

03

Évaluation spécifique de la maturité centrée sur l'IA à travers l'intégration stratégique, organisationnelle et opérationnelle. Dimensions interdépendantes

Dimensions interdépendantes

05

Premier cadre illustrant les interdépendances des dimensions de l'IA avec des feuilles de route progressives en matière d'indicateurs clés de performance (KPI).

Cadre indépendant et holistique

02

Modèle complet à 20 dimensions élaboré par des institutions de premier plan, approche indépendante des fournisseurs

Modèle de maturité fondé sur les preuves

04

Évaluations fondées sur des preuves avec des éléments de preuve vérifiables et une validation des performances grâce aux indicateurs clés de performance d'impact d'entreprise (EPIK)

Impact de l'analyse comparative mondiale

06

Permet la comparaison nationale des niveaux de préparation à l'IA et l'élaboration de politiques pour la durabilité économique

Indice de préparation à l'industrie au-delà de l'intelligence de nouvelle génération (SIRI)

01

Un bond en avant évolutif, de la maturité numérique à l'intelligence artificielle axée sur les résultats.

Cadre indépendant et holistique

02

Modèle complet à 20 dimensions élaboré par des institutions de premier plan, approche indépendante des fournisseurs

Focus spécifique sur l'IA

03

Évaluation spécifique de la maturité centrée sur l'IA à travers l'intégration stratégique, organisationnelle et opérationnelle. Dimensions interdépendantes

Modèle de maturité fondé sur les preuves

04

Évaluations fondées sur des preuves avec des éléments de preuve vérifiables et une validation des performances grâce aux indicateurs clés de performance d'impact d'entreprise (EPIK)

Dimensions interdépendantes

05

Premier cadre illustrant les interdépendances des dimensions de l'IA avec des feuilles de route progressives en matière d'indicateurs clés de performance (KPI).

Impact de l'analyse comparative mondiale

06

Permet la comparaison nationale des niveaux de préparation à l'IA et l'élaboration de politiques pour la durabilité économique

La prochaine génération au-delà
Indice de préparation de l'industrie intelligente (SIRI)

L'indice SIRI (Smart Industry Readiness Index) a établi la norme mondiale en matière de préparation à l'Industrie 4.0, en mettant l'accent sur la productivité numérique et les pratiques de fabrication intelligentes. L'AIMRI franchit une nouvelle étape en se concentrant non seulement sur la maturité numérique, mais aussi sur l'intelligence artificielle, couvrant la stratégie, l'organisation, les données, l'éthique et l'intégration opérationnelle. Grâce à EPIK (Enterprise Performance Impact KPIs), l'AIMRI relie directement le niveau de préparation à des indicateurs de performance clés tels que le TRS (taux de rendement synthétique), la durabilité et l'autonomie opérationnelle.

Cadre de préparation indépendant et holistique

Contrairement aux modèles propriétaires pilotés par les fournisseurs, AIMRI est indépendant et a été développé par INCIT et Detecon avec des conseillers scientifiques issus d'institutions de premier plan (TUM, Maryland, Tecnológico de Monterrey). Il couvre 20 dimensions réparties entre la stratégie, l'organisation, l'éthique, les risques, la technologie et les opérations d'entreprise, ce qui en fait le cadre de préparation à l'IA le plus complet au monde. EPIK renforce l'indépendance de ce cadre en fournissant des indicateurs clés de performance (KPI) neutres et fondés sur des données probantes, applicables à l'échelle mondiale et non liés aux technologies des fournisseurs ni aux normes sectorielles spécifiques. 

Focus spécifique sur l'IA

AIMRI évalue de manière unique la maturité de l'IA, et non la seule transformation numérique. Son évaluation couvre la stratégie, l'organisation, la gestion des modèles, le cycle de vie, l'adaptation des processus et la collaboration en matière d'IA, ce qui la rend directement pertinente pour les organisations intégrant l'IA dans des contextes de production réels. Avec EPIK, AIMRI démontre comment la maturité de l'IA se traduit par des améliorations concrètes des performances : gains de productivité (AI-OEE, AI-OLE), indicateurs de durabilité (indice énergétique, taux de rebut) et KPI adaptés aux opérations autonomes de demain.

Modèle de maturité fondé sur les preuves

Chaque dimension comprend des énoncés directeurs, des points de preuve et des indicateurs exemplaires, offrant ainsi des évaluations de maturité vérifiables et fondées sur des données probantes. EPIK complète cette approche en y intégrant une validation des performances : des indicateurs clés de performance (KPI) mesurables confirment si les progrès en matière de maturité se traduisent par un impact concret sur l’efficacité, la durabilité et la résilience. L’AIMRI est ainsi à la fois auditable et axée sur les résultats, ce qui garantit sa crédibilité auprès des gouvernements, des fabricants et des investisseurs.

Dimensions interdépendantes pour l'adoption dans le monde réel

AIMRI est le premier modèle de maturité à démontrer l'interdépendance des dimensions de l'IA (par exemple, une maturité plus élevée en gestion des opérations requiert une infrastructure d'IA suffisamment mature). EPIK intègre ces interdépendances en fournissant des indicateurs clés de performance (KPI) adaptés à chaque étape et évoluant au fur et à mesure de la progression de la maturité (par exemple, un TRS optimisé par l'IA aux étapes initiales, et un taux d'opérations autonomes aux étapes avancées). Ainsi, les organisations bénéficient d'une feuille de route progressive reliant le niveau de maturité à la performance et aux priorités stratégiques.

Analyse comparative mondiale et impact des politiques

AIMRI est conçu non seulement pour les entreprises, mais aussi pour l'analyse comparative nationale, permettant aux décideurs politiques de comparer le niveau de préparation à l'IA entre les secteurs et les pays. Grâce à l'intégration d'EPIK, les décideurs politiques peuvent aller plus loin : ils peuvent mesurer non seulement le niveau de préparation, mais aussi l'impact économique et environnemental de l'adoption de l'IA dans les différentes régions et secteurs. Ensemble, AIMRI et EPIK constituent le socle des incitations liées à l'IA, des stratégies de formation, de l'intégration des critères ESG et des politiques industrielles nationales. 

Qui peut bénéficier de l'AIMRI ? 

Entreprises de technologie et de conseil

Surmonter les défis liés à l'adoption de l'IA dans le secteur manufacturier

Les entreprises manufacturières rencontrent des obstacles spécifiques lors de la mise en œuvre de l'IA, mais AIMRI propose des solutions ciblées pour y remédier.

Les défis

Points d'amélioration non définis

Les fabricants peinent à identifier les processus qui bénéficieraient le plus de la mise en œuvre de l'IA.

Fondations d'IA faibles

De nombreuses usines ne disposent pas des infrastructures de données et de l'expertise nécessaires pour soutenir les initiatives en matière d'IA.

Interdépendances des systèmes complexes

L'interconnexion des opérations rend difficile l'isolement des domaines de mise en œuvre de l'IA.

L'approche par la solution

Évaluation holistique

Un cadre structuré pour évaluer l'ensemble de l'écosystème manufacturier.

Identification structurée des écarts

Identifier précisément les axes d'amélioration grâce à des indicateurs mesurables par rapport aux normes du secteur.

Alignement renforcé des parties prenantes

Obtenez clarté et adhésion à tous les niveaux grâce à des stratégies de mise en œuvre fondées sur les données.

Investissements en IA des entreprises leaders comparés à ceux de leurs pairs

Les leaders de l'IA allouent davantage de budget et de ressources pour tirer profit de l'IA.

102%

Partage des revenus

Les dirigeants investissent deux fois plus dans le numérique et l'IA

56%

Augmentation des investissements en IA/GenAI en 2024 par rapport à 2023

Croissance annuelle des investissements dans l'IA

98%

ETP dédiés

Personnel affecté aux travaux numériques et d'IA

55%

perfectionnement

Main-d'œuvre formée à l'IA / IA générale

Le potentiel de l'IA dans le secteur manufacturier

Industrie de la fabrication d'équipements informatiques

Automatisation basée sur l'IA
Assemblage et tests

42% Augmentation globale
efficacité des équipements (OEE)

Entrepôt doté d'IA
et planification logistique

44% Réduction du temps de changement de ligne
temps dans la fabrication d'équipements informatiques

Industrie de la fabrication électronique

Énergie automatisée
Gestion de l'efficacité

33% Réduction dans le bâtiment
consommation d'énergie

Ressources améliorées par l'IA
Recyclage

60% Réduction des déchets de matériaux de ligne
à partir de cartons dans la production électronique

Industrie de la fabrication des matériaux de base

Équipement intelligent
Maintenance et planification

35% Réduction des imprévus
temps d'arrêt

Contrôle et optimisation par IA pour le ciment Kement
processus de production

11% Réduction de la consommation de charbon par
tonne de produit