L'IA générative, clé de la maintenance 4.0
L’IA générative : un nouvel horizon pour la maintenance prédictive
L’essor de l’IA générative marque une nouvelle étape dans la transformation de la maintenance industrielle. Après des années de maintenance prédictive fondée sur des données structurées et des capteurs classiques, les modèles d’IA les plus récents ouvrent désormais la voie à l’exploitation de données jusqu’ici inutilisables : textes libres, images, signaux faibles…
“L’IA générative permet désormais d'exploiter des données non structurées voire inexistantes jusque-là”
souligne Alexandre Ribeiro, CEO de BeTomorrow. Grâce aux progrès des LLM, ces capacités deviennent accessibles non seulement aux grands groupes, mais aussi aux PME et ETI.
L’exemple de la startup Wormsensing illustre parfaitement ce basculement. Issue du CEA-LETI, la jeune pousse a développé des capteurs ultrafins capables de détecter les vibrations les plus fines des machines industrielles. Associés à une IA d’analyse, ces patchs identifient précocement les comportements anormaux pour éviter les pannes. « C’est un exemple emblématique de ce qu’on sait faire aujourd’hui avec l’IA dans la maintenance », affirme Alexandre Ribeiro, qui voit dans ces innovations un jalon fort de la maintenance 4.0.
Au-delà des capteurs, l’IA générative révolutionne aussi l’exploitation de données textuelles produites au quotidien dans les usines. Des milliers de tickets de maintenance rédigés librement par les opérateurs peuvent désormais être analysés automatiquement, pour optimiser les cycles de maintenance, la durée de vie des pièces ou l’organisation des équipes. Là où l’industrie disposait d’une masse d’informations dormantes, elle peut aujourd’hui en tirer des enseignements actionnables sans effort supplémentaire.
Vers une maintenance 4.0 accessible à toutes les entreprises
Enfin, cette révolution se distingue par sa rapidité de diffusion et son accessibilité accrue. Les solutions d’IA avancées, autrefois réservées aux géants industriels, sont désormais à la portée d’entreprises de toutes tailles. Alexandre Ribeiro souligne un autre changement majeur : la possibilité, pour les équipes terrain, « de questionner plus directement les données » sans passer par des cycles longs de génération de tableaux de bord. Une démocratisation technologique qui ouvre clairement la voie à une maintenance plus agile, prédictive et performante.
Retrouvez ICI l’intégralité de l’article publié dans les Echos.
