Dans l’industrie, l’intelligence artificielle (IA) suscite de grandes attentes : optimisation des flux, anticipation des pannes, pilotage en temps réel. Pourtant, la réalité du terrain est plus nuancée. Les données manquent parfois, les objectifs sont flous, et les projets ambitieux se heurtent à des obstacles techniques. L’intégration de l’IA industrielle ne peut se faire qu’en articulation avec deux piliers historiques de la production : les systèmes SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) et les MES (Manufacturing Execution Systems).
IA industrielle : entre engouement et confrontation au réel
Depuis quelques années, l’IA s’invite jusque dans les ateliers. On la présente comme un levier de transformation majeur : lignes plus flexibles, décisions optimisées, maintenance prédictive. Mais beaucoup d’industriels découvrent rapidement un décalage entre l’enthousiasme et les conditions réelles de déploiement.
Avant de parler d’algorithmes prédictifs ou de modèles de machine learning, une condition s’impose : disposer de données fiables, continues et contextualisées. Or, c’est souvent là que se situe le premier blocage.
SCADA et MES : de la donnée brute à l’information exploitable
Les systèmes SCADA et MES sont au cœur de la collecte et de la supervision. Ils produisent des volumes massifs de données issues des automates, capteurs et équipements. Mais ces données brutes ne sont pas directement exploitables pour l’IA.
Elles doivent être : nettoyées (élimination des anomalies et doublons), structurées (organisation par lots, lignes, gammes de production), fiabilisées (validation des sources et cohérence temporelle).
Un exemple concret : une usine qui enregistre la température et les vibrations de ses machines dans un SCADA doit transformer ces flux en séries chronologiques cohérentes (time series) avant d’alimenter un modèle prédictif. Or, très peu de sites disposent aujourd’hui d’infrastructures adaptées à ces formats.
C’est pourquoi, dans de nombreux cas, des solutions analytiques classiques (reporting avancé, consolidation multi-sources, algorithmes simples de détection de dérive) suffisent à répondre aux besoins métiers immédiats.
Quand l’IA industrielle fait sens : opérateur augmenté et maintenance prédictive
L’IA trouve toute sa valeur dans des cas d’usage ciblés et pragmatiques, en complément des SCADA/MES. Deux applications dominent aujourd’hui avec pertinence :
1. L’opérateur augmenté : en synthétisant des données complexes issues de multiples sources, l’IA peut proposer des consignes ou suggérer des actions correctives. Par exemple, dans une ligne d’assemblage, l’IA peut recommander des réglages optimaux en fonction des dérives de qualité détectées.
2. La maintenance prédictive : à partir d’analyses vibratoires, thermiques ou énergétiques, l’IA anticipe une défaillance et déclenche une alerte avant qu’un arrêt coûteux ne survienne. Cette approche repose sur des modèles hybrides combinant SCADA (collecte temps réel), MES (contexte de production) et IA (analyse et prédiction).
Ces usages démontrent que l’IA ne remplace pas l’humain mais devient un outil d’aide à la décision. Sa pertinence repose sur une intégration fine aux processus existants et sur une bonne connaissance des réalités opérationnelles.
Architectures hybrides : SCADA, MES et IA en synergie
Pour fonctionner efficacement, l’IA industrielle doit s’intégrer dans des architectures hybrides :
Traitement local (edge ou on premise) : les SCADA et MES assurent la collecte, le pré-traitement et la supervision immédiate, garantissant confidentialité et réactivité.
Traitement dans le cloud : l’entraînement des modèles, nécessitant de fortes puissances de calcul et de larges historiques de données, peut être déporté sur des plateformes cloud.
Certaines solutions, comme les plateformes SCADA/MES modulaires (Ignition, Siemens, AVEVA, etc.), permettent déjà de bâtir ce continuum. Elles assurent l’interopérabilité entre équipements hétérogènes et l’orchestration des flux de données, tout en laissant aux industriels le contrôle sur la souveraineté de leurs données.
Conclusion : remettre le bon sens au centre
Intégrer l’IA dans les environnements industriels ne doit pas être perçu comme une rupture technologique, mais comme une évolution pragmatique. La clé réside moins dans le déploiement d’algorithmes avancés que dans la capacité à : clarifier les objectifs, fiabiliser les données, choisir les outils adaptés (SCADA, MES, IA ou simples solutions analytiques).
L’IA industrielle devient alors un levier puissant, mais seulement lorsqu’elle est utilisée avec méthode et au service des besoins réels du terrain.
La mission de PEI est de fournir à ses lecteurs des informations sur les nouveaux produits et services liés au secteur de l'industrie et qui sont disponibles sur le marché français. 
