L'impact de l'intelligence artificielle dans l'industrie
Renforcer l’efficacité et la compétitivité grâce à l’IA
Les préconisations exclusives de nos consultants
L'analyse des applications de l'IA dans l'industrie
Un état des lieux du déploiement de l'IA dans l'industrie
Des études de cas sur les stratégies IA des industriels
Le classement de 60 offreurs de solutions IA
3300 € HT
Les insights de l’étude
Comment les secteurs industriels peuvent-ils stimuler leur croissance et gagner en compétitivité grâce à l'intelligence artificielle (IA) ? Notre étude exclusive identifie 10 leviers clés afin de tirer le meilleur parti de l'IA, aussi bien les modèles prédictifs que génératifs, ces derniers constituant une avancée technologique majeure.
Nous mettons en particulier en évidence les actions requises pour raccourcir le temps de mise sur le marché des nouveaux produits et équipements. En effet, les progrès dans l'apprentissage de modèles, l'IA générative et l'accroissement des capacités de calcul simplifient les étapes de prototypage et de test. D'autres cas d'usage visent à optimiser les approvisionnements, à réduire les coûts, à minimiser les délais de production, et à garantir une qualité supérieure. Pour autant, la maturité des industriels en matière d'IA varie considérablement selon leur taille. Tandis que la plupart des groupes du CAC 40 ont déjà déployé des projets autour de l'IA et des équipes internes dédiées au développement d'applications, les ETI et PME vont devoir accélérer en adoptant des stratégies d'open innovation. Les partenariats avec des start-up sont notamment un moyen d'automatiser les activités répétitives et chronophages des fonctions de support avec la promesse pour les équipes de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée. Dès lors, quels sont les fournisseurs sur lesquels il faut désormais compter ? Et quelles utilisations concrètes de l'IA privilégier pour chaque maillon : conception, production, maintenance, fonctions de support, etc. ?
Plan détaillé
Présentation et chiffres clés
Les technologies d’intelligence artificielle trouvent de nombreuses applications sur la chaîne de valeur de l’industrie 4.0 :
design génératif ;
jumeaux numériques ;
simulation virtuelle ;
contrôle qualité via computer vision ;
maintenance prédictive ;
automatisation industrielle ;
optimisation de la supply chain.
Le marché mondial de l’IA dans l’industrie était estimé à 52 Md€ en 2020 selon EY. Ce montant comprend les revenus issus de l'adoption de solutions d'IA dans les principaux secteurs de l’industrie tels que l'automobile, le ferroviaire, l'aéronautique, l'énergie, etc. pour des applications allant de l'optimisation des opérations à la création de produits innovants.
La phase de R&D est actuellement le maillon où les solutions basées sur l’IA sont les plus nombreuses, offrant la perspective d’accélérer les différentes étapes de la conception, du prototypage jusqu’au processus de production. La démocratisation de l’IA dans l’industrie, y compris l’IA générative, est stimulée par l’essor des start-up comme Braincube, Cognite AI, Insilico Medicine, DCbrain ou encore Owkin, ainsi que par l’intégration de l’IA par les éditeurs historiques de logiciels CAO dans leur outils et par les équipementiers dans leurs machines. Le développement de l’intelligence artificielle dans l’industrie est aussi étroitement lié à l’explosion des données industrielles.
En seulement quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :
Les 10 préconisations stratégiques des experts Xerfi à destination des décideurs de l'industrie
Les insights détaillés pour comprendre comment exploiter le potentiel de l'IA dans les multiples maillons de la chaîne de valeur
Des chiffres exclusifs sur l'industrie en France
Les fondamentaux de l'IA dans l'industrie
- Les parties prenantes du monde industriel face à l'intelligence artificielle
- L'intérêt stratégique de l'IA pour les industriels
- Les définitions et concepts connexes à l'IA
Les applications de l'IA dans la chaîne de valeur industrielle
- Le design industriel et la modélisation : design génératif et création de prototypes accélérée
- L'exploitation des big data et la création de produits
- La simulation numérique
- L'analyse des tendances de consommation : détection des tendances et exploitations de données
- La production : ajustement dynamique de la production, computer vision, gestion de tâches plus complexes, etc.
- Le contrôle qualité : inspection automatisée et robotique cognitive
- La maintenance : interprétation des data historiques, prédictibilité, adaptation aux actifs, jumeaux numériques, etc.
- La supply chain : prédiction de la demande, optimisation des itinéraires, gestion des fournisseurs, etc.
- Les fonctions supports : relation client, gestion des ressources humaines, marketing
L'intégration de l'IA dans quelques produits clés
- Les applications de l'IA dans l'automobile, l'électronique et les machines-outils
L'adoption de l'IA dans l'industrie
- Le degré de maturité des différents secteurs de l'industrie dans l'adoption de l'IA : automobile,
- L'adoption de l'IA par les industriels en France et dans le monde : les chiffres de l'adoption de l'IA par les industriels (taux d'adoption, capacité d'accueil de l'IA, exploitation de la data et de la connectivité, etc.)
- Les limites actuelles de l'adoption de l'IA et les risques pour les industriels
Les industriels face à l'intelligence artificielle
- Les industries les plus avancées en matière d'IA : automobile, agroalimentaire, hygiène-beauté, électronique, etc.
- Le mode de déploiement des solutions d'IA : partenariats avec des fournisseurs, équipes dédiées, open source
- Étude de cas : la stratégie IA du groupe Renault
- Étude de cas : l'utilisation de l'IA dans la R&D par Sanofi
- Étude de cas : l'IA au service des employés et des clients chez Schneider Electric
Le panorama de l'offre d'intelligence artificielle dans l'industrie
- La présentation des principaux offreurs de solutions IA pour les industriels
- Le positionnement des 60 principaux fournisseurs de solutions IA
- Les forces, faiblesses et options stratégiques par profil d'acteur : start-up, fournisseurs de large language model (LLM), entreprises de services numériques (ESN), cabinets de conseil, éditeurs de logiciels CAO (conception assistée par ordinateur)
Les axes de développement des fournisseurs de solutions IA
- Les leviers autour de l'innovation (partenariats, acquisitions, open innovation, etc.) et les levées de fonds
- La cybersécurité et l'IA de confiance : edge computing, approche MLSecOps, création de structures ad hoc
- La légitimité et les dispositifs de jugement : labellisation, références clients, partenariats, etc.
Sociétés étudiées
Expert
Au-delà de nos études, XERFI met à votre disposition son expertise sous forme d'échanges téléphoniques préparés, immédiatement actionnables et centrés sur les secteurs qui vous intéressent.
Alexandre Boulègue
Directeur des Opérations
Directeur du bureau d’études, Alexandre Boulegue pilote depuis plus de quinze ans la production économique et sectorielle du groupe.
Études connexes
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