- il y a 11 heures
BFM BUSINESS PARTENAIRE - Ce samedi 15 novembre, Michel Lutz, Digital Factory Head of Data & AI de TotalEnergies, et Sylvain Duranton, Global lead chez BCG X, se sont penchés sur la redéfinition de l’industrie par l’IA, et la mise à disposition des datas pour tous, dans l'émission Hors-Série Les Dossiers BFM Business présentée par Frédéric Simottel. Hors-Série Les Dossiers BFM Business est à voir ou écouter le samedi sur BFM Business.
Catégorie
📺
TVTranscription
00:00Hors série, les dossiers BFM Business, AIM 2025, Frédéric Simotel.
00:09Bienvenue dans ce hors série BFM Business depuis l'AIM, ce forum sur l'artificiel Intelligence Marseille,
00:15avec beaucoup d'experts, on en a deux sur le plateau, on va parler d'IA et d'industrie.
00:19Alors c'est vrai que lorsqu'on vous parle d'IA et d'industrie, les premiers réflexes c'est d'imaginer une IA dédiée à la gestion des capteurs,
00:25à la maintenance prédictive, à la robotique, ça va beaucoup plus loin, on est au-delà de l'usine 2.0,
00:31on va en parler avec nos deux compagnons de route pour ce hors série.
00:36Sylvain Duranton, bonjour.
00:37Bonjour.
00:38Sylvain, merci d'être avec nous, directeur général de BCGX.
00:41BCGX, c'est l'entité du laboratoire, du cabinet Boston Consulting Group dédiée justement à l'intelligence artificielle.
00:48Et Michel Lutz, bonjour Michel.
00:49Bonjour.
00:50Merci de nous faire l'amitié et d'être avec nous.
00:51Patron de la Digital Factory Data IA de Total Energy, si je la retourne en français.
00:58Messieurs, première question, je vais démarrer avec Michel.
01:03On voit cet IA, il y a un rythme d'innovation incroyable.
01:07En un an, si on revient à l'AIM d'il y a un an, on voit qu'il y a énormément de choses qui ont changé.
01:13Et par contre, si je reviens il y a un an chez Total, oui, il y a beaucoup de choses qui ont changé.
01:16Mais ce que je veux dire, c'est le rythme d'innovation industrielle, il est moins rapide.
01:20Alors, comment on réussit à combiner les deux ?
01:23Moi, je peux surtout expliquer comment s'est faite la dynamique.
01:25En fait, je pense que nous, il y a eu des grandes phases, en fait, où la data IA s'est de plus en plus distillée dans notre activité.
01:32Donc, il y a déjà quand même, c'est bien de le rappeler, un cœur historique.
01:34L'activité historique Total Energy autour des géosciences a toujours été très consommateur de méthodes de modélisation, de méthodes numériques.
01:42Ensuite, on a une première phase, justement, un peu d'exploration de nouvelles façons de faire autour des années 2015.
01:47C'était le début, plateforme Big Data, Data Science, il y a eu beaucoup d'expérimentations.
01:51Et ensuite, on a eu un grand passage à l'échelle.
01:52D'ailleurs, c'est là qu'il crée le poste autour de la data chez Total Energy.
01:57Exactement.
01:58Et après, il y a une phase, vraiment, on a décidé de passer à l'échelle dans notre capacité à produire beaucoup de choses, à déployer des choses en production.
02:03Et là, on a structuré ce qu'on appelle la Digital Factory, justement, qui rassemble plus de 300 experts du numérique.
02:10Et là, ça nous a permis vraiment de structurer des plateformes à grande échelle, des plateformes technologiques.
02:15Notre capacité à livrer beaucoup de nouvelles solutions.
02:18Donc, on a fait plus de 100 applications.
02:20Moi, avec mon équipe, ça fait plus de 10 000 modèles qu'on a déployés en production pour tous les métiers de l'énergie.
02:24On reparlera tout à l'heure de quelques cas d'usage, justement.
02:26Et là, on arrive dans un nouveau tournant où il y a encore une accélération qui se fait, où on passe, ça je pense qu'on en parlera après,
02:34d'une approche qui aujourd'hui était plutôt basée sur, on regardait les process actuels et on identifiait des pain points qu'on essayait d'optimiser avec de l'IA.
02:41Avec là, une approche un peu plus descendante sur des programmes stratégiques qui vont être beaucoup plus dans la transformation des processus.
02:47Et ça, c'est quelque chose que l'on voit, je sais que c'était, on en a parlé un peu hors caméra avec Sylvain.
02:54On parlait beaucoup de cette IA qui va augmenter l'humain.
02:58Et finalement, on est peut-être en train de revoir que dans le monde industriel, dans le monde de l'entreprise,
03:02quand on rentre au cœur de tout ça, on est plutôt à une IA qui va être augmentée par les humains.
03:07Alors oui, on a beaucoup vu des assistants qui ont aidé à peu près tout le monde dans les entreprises.
03:12Et qui continuent.
03:13En particulier l'école Blanc, voilà, à gagner quelques heures par semaine, les tâches répétitives.
03:17Je l'ai fait faire par un assistant et tout le monde y trouve son compte à la fin.
03:21Je pense que quand on regarde ce qui s'est passé dans le monde industriel,
03:25en fait, depuis longtemps, on a robotisé toute une partie de la production industrielle.
03:29Et on ne s'est pas tellement dit, on va avoir des robots qui augmentent ou amplifient les humains.
03:34On fait faire aux robots tout ce qu'ils peuvent faire.
03:36Et puis après, il y a encore des opérateurs de moins en moins sur les lignes aujourd'hui.
03:40Et je pense que cette logique industrielle, c'est celle qui est en train d'arriver aujourd'hui en IA un peu partout.
03:45Et c'est vraiment de se dire, regardons ce qui est produit, que ce soit de l'immatériel ou du matériel par une équipe, par une fonction, par un processus.
03:55Faisons faire le maximum à l'IA.
03:57Et ensuite, bien sûr qu'il y a besoin de supervision, de coordination, de contrôle qualité, de différentes fonctions qui sont faites par des humains.
04:04Et là, on voit qu'on a un changement d'organisation, de rôle dans les équipes qui est énorme.
04:10Et c'est exactement ce que disait Michel, quand on est passé sur résoudre les pain points de telle ou telle équipe, on était sur des choses qui étaient plus locales.
04:17Là, quand on attaque vraiment le cœur des processus, Michel le disait très bien, on est sur des choses qui sont plus top-down et plus stratégiques.
04:25Et peut-être un mot sur ta première question qui est de dire, mais comment on gère le rythme d'innovation qui est énorme, etc.
04:30En fait, je suis devenu pessimiste ou réaliste là-dessus.
04:35Je pense qu'effectivement, la technologie va très vite.
04:37Et parfois, on entend des dirigeants d'entreprises qui disent, bon, attendez-moi, je vais attendre que les choses se calment.
04:42Et une fois que la technologie sera stable, j'investirai parce que là, je vais investir pour rien.
04:46Et moi, mon conseil, c'est avant de dire, non, de toute façon, ça ne se calmera pas.
04:52Faites vos choix, déployez.
04:54Et même si la technologie change, une grande partie de ce qui a été fait est encore valide.
04:58Et Michel, tout à l'heure, tu parlais des data plateformes, par exemple, de toutes les plateformes, tout ce qui est d'aller chercher les données.
05:03Et dans le monde industriel, l'accès à la donnée, c'est vraiment beaucoup plus difficile que dans le monde administratif et col blanc.
05:10Et ça, c'est fait une fois pour toutes.
05:12Et si derrière, il y a un nouveau modèle, une nouvelle génération d'agents, des nouveaux outils qui existent,
05:17bien sûr qu'on pourra facilement faire la mise à niveau.
05:21Mais le travail de fond, sur la donnée et sur les façons de travailler, il est fait.
05:25Et on jettera un peu de code, mais on jettera.
05:28Et le code, ce n'est pas cher aujourd'hui.
05:30Les fondamentaux seront en place.
05:31Et je pense qu'il ne faut surtout pas se dire, j'attends parce que je ne suis pas encore sûr de ce que sera la technologie.
05:36Mais ça, oui, ça, c'est vraiment, c'est tout à fait vrai.
05:39Et moi, je crois beaucoup, en fait, c'est des couches qui s'additionnent, en fait, cette transformation technologique.
05:45Et effectivement, si aujourd'hui, on a ces problèmes d'accélération top-down,
05:49c'est parce qu'on a investi les années précédentes sur les plateformes, sur la donnée,
05:53et même aussi sur les technologies d'hier.
05:54En fait, aujourd'hui, on parle beaucoup d'IA générative.
05:56Mais il ne faut pas croire que ça remplace plein d'autres technologies d'IA qu'on utilise encore toujours.
06:01Quand moi, je parlais de 10 000 modèles, on a énormément de modèles.
06:05C'est de l'apprentissage statistique, de la recherche opérationnelle, de l'optimisation.
06:09Et finalement, tout ça, ça commence à se compléter.
06:10Parce que maintenant, ce qu'on commence à faire, notamment dans le domaine industriel,
06:14on a des modèles historiques qui existent, donc des modèles de machine learning, des modèles de procédés.
06:19Et ça, c'est des outils qu'on commence à exposer à des IA génératives pour faire de l'IA agentique.
06:23Donc, en fait, tout ça, c'est un système qui se construit.
06:26Ce n'est pas des vagues qui remplacent.
06:27Il y a des choses qui changent, ça c'est vrai, mais c'est aussi un système.
06:29Oui, même si ce n'était pas forcément pensé depuis 10 ans, on voit que finalement, ces briques,
06:32on sait s'adapter et adapter chaque brique de l'ego pour la suivante.
06:37Justement, Michel, aujourd'hui, de ce que l'on comprend, il ne s'agit pas juste de,
06:44alors je ne sais pas, non, le verbe n'existe pas, mais de IAiser des processus qui existent aujourd'hui.
06:49Se dire, voilà, on les a informatisés, on les a numérisés, et maintenant, on va mettre de l'IA dessus,
06:53puis hop, ça va être super.
06:54Non, avec l'IA, on se rend compte que ce qu'on pouvait faire avant, c'est-à-dire automatiser des processus humains,
06:59ça d'accord, on l'a compris, et avec le numérique, on a réussi à accélérer tout ça.
07:03Mais aujourd'hui, avec l'IA, il faut repenser ces processus pour un moment, et ça veut dire repenser son organisation.
07:08Enfin, c'est quelque chose d'important aujourd'hui, c'est beaucoup plus profond,
07:11et ce qui explique peut-être pourquoi parfois les entreprises disent,
07:13oh, nous, on doute un peu du ROI, on est un peu déçus, parce que justement,
07:16elles en sont restées peut-être juste à la phase de rajouter un peu de l'IA à ce qu'elles faisaient déjà.
07:21Oui, effectivement, c'est ce qu'on disait avant, c'est cette logique de, ça devient,
07:24alors c'est un terme aussi ancien, moi, j'y crois, pour moi, c'est une bonne façon de visualiser les choses.
07:29On parlait de business process re-engineering, oui, c'est un peu du augmenté avec de l'IA,
07:34mais c'est vraiment ça, et l'IA générative est notamment un outil très intéressant pour ça.
07:39Et après, par contre, juste pour compléter sur la partie humain,
07:43pour moi, l'enjeu, ce n'est pas de remplacer, moi, je suis assez d'avis avec l'idée d'amplifier l'expertise,
07:48et pour moi, il y a beaucoup d'enjeux, en fait, à trouver les bons couplages
07:51entre la connaissance de l'entreprise, les humains et l'IA.
07:55Alors, si je peux m'expliquer un peu, déjà, toutes les IA qu'on a sur étagères,
07:59chat GPT, etc., globalement, sur nos problèmes industriels,
08:03on aura des réponses, mais on sera toujours un peu déçus
08:05parce que ce n'est pas connecté au savoir de l'entreprise.
08:08Donc, on a des gros enjeux de connecter à la fois sur toute la connaissance
08:12qui est stockée dans nos bases de données, dans nos bases documentaires,
08:15donc ça, on a les technologies comme le RAC, le fine-tuning,
08:18mais aussi parce qu'on est sur des systèmes industriels
08:20qui ont une réalité physique, chimique, et on travaille avec des gens
08:24qui ont des modèles, des équations de comment fonctionnent nos process.
08:28Et il faut aussi être capable d'intégrer ça dans les modèles d'IA.
08:31Et ça, ça vient de plus en plus.
08:32Il y a des approches physiques, simformes, machine learning
08:34qui commencent à arriver vraiment en usage de production.
08:38Pardon, non, tu voulais...
08:39Oui, non, je voulais juste finir.
08:40Donc ça, c'est pour augmenter les IA,
08:43mais en termes aussi, je pense qu'il ne faut pas croire
08:45que la bonne réponse, c'est que ne sortira que l'IA.
08:49Pour moi, il ne faut surtout pas que les experts,
08:51les vrais experts humains, deviennent des perroquets,
08:53un peu des IA.
08:54Pour moi, la vraie valeur, c'est augmenter les humains
08:57parce qu'il y a plein de choses qui ne sortira pas efficacement de l'IA
09:00et il faut gérer cette connaissance dans le futur.
09:01Oui, d'ailleurs, c'est une question...
09:03Pardon.
09:04Oui, mais on va y venir parce que c'est justement...
09:07C'est le human in the...
09:08Je reprends une de tes expressions, Michel,
09:10c'est human in the loop et pas on the loop.
09:12On ne doit pas tourner autour de l'IA,
09:14on doit vraiment être au cœur.
09:16Sylvain, justement, sur ce côté,
09:19IAiser l'industrie, c'est important
09:21parce qu'aujourd'hui, on voit beaucoup de freins aussi à l'adoption.
09:24Que ce soit, il y a un poids du legacy,
09:27de ce qui existe déjà.
09:28Comme tu disais, parfois, on a du mal à dire
09:29« Attendez, on ne va pas tout jeter et repartir sur du nouveau ».
09:32Il y a l'histoire de la qualité des données, ça aussi.
09:35Alors, chez Total, on y travaille depuis longtemps,
09:37mais il y a beaucoup d'entreprises
09:38qui la qualité de données laissent à désirer.
09:41Et puis, il y a beaucoup de choses,
09:44souveraineté, conformité réglementaire.
09:45Comment faire pour accélérer un peu
09:47cette IAisation de l'industrie ?
09:51Oui, c'est des défis importants.
09:53Et en particulier l'industrie,
09:54où la donnée est très déparse.
09:57Dès qu'on est dans le monde industriel,
09:58on est dans des systèmes d'exploitation
10:00qui sont très propriétaires, liés aux équipements.
10:02Donc, c'est très compliqué.
10:03On déploie des capteurs pour aller chercher plus d'infos,
10:05pour optimiser les process, etc.
10:07Donc, l'enjeu donné, il est très, très, très important
10:09sur l'industrie, comme je dirais,
10:12même plus encore qu'ailleurs.
10:14Dans l'industrie, on a souvent aussi
10:15un enjeu de déploiement décentralisé,
10:17parce qu'il y a beaucoup d'usines,
10:19beaucoup de centres de production.
10:20Dans beaucoup de cas, on est sur des technologies
10:21qui ne sont pas homogènes
10:22entre les différents centres de production,
10:24les différentes usines, les différents pays, etc.
10:25Oui, il y a plein de métiers.
10:26Bien sûr, par rapport à la partie,
10:30parfois, vente ou marketing ou finance,
10:33où les données sont plus accessibles simplement.
10:35Et du coup, ça milite encore plus
10:39pour des programmes très stratégiques,
10:40parce qu'en fait, les coûts sont importants,
10:45parce qu'il faut aller déployer
10:46dans beaucoup d'usines, etc.
10:48Et on est sur des programmes qui, pour moi,
10:49sont des gros programmes de CAPEX.
10:51C'est du CAPEX stratégique qu'on déploie.
10:54Et l'erreur que font parfois les entreprises,
10:56c'est de se dire, bon, je vais déployer l'IA.
10:57C'est un peu comme un déploiement SAP
10:59ou un déploiement Salesforce,
11:00un déploiement technique, donc très bien.
11:02Et quand on est dans le registre
11:03du déploiement technique,
11:05très souvent, je dirais que sur les cas financiers
11:11qui sont produits pour justifier
11:12le déploiement d'un outil informatique,
11:14on n'est pas toujours super regardant.
11:16Parce qu'on se dit, bon, de toute façon,
11:17on sait bien qu'il faut déployer SAP.
11:19souvent, c'est des gains de productivité
11:21qui sont un peu petits pour chacun.
11:23On additionne un peu des choses,
11:24on se dit, ça fera quelque chose.
11:25Souvent, les vendeurs de solutions aussi
11:27jouent beaucoup sur le fait que dans 5 ans,
11:29les solutions seront obsolètes,
11:30vous aurez des coûts de run qui sont très élevés.
11:33Là, on est sur une autre logique.
11:34On est sur du CAPEX stratégique
11:36où on va chercher un résultat business important,
11:39porté au plus haut niveau de l'entreprise.
11:40Parce que si on ne fait pas ça,
11:42dans un monde industriel
11:43dans lequel le déploiement est plus difficile qu'ailleurs,
11:45on n'arrive pas au résultat.
11:47Et alors, dans tout ça, Michel,
11:49la place de l'humain, c'est human in the loop.
11:51Voilà qu'il soit bien au centre
11:52parce qu'on imagine, comparé à toute industrie,
11:55à cette complexité,
11:56mais quand même, dans l'industrie,
11:58il y a des vrais systèmes contraints,
12:00il y a une complexité forte.
12:02Il est difficile de la modéliser,
12:03de se dire, d'être efficace avec les ajustements.
12:07Comment on peut faire sur ces...
12:08Il y a vraiment cette notion
12:10et je rejoins juste la partie,
12:12avant de préciser cette partie-là,
12:14la partie effectivement exposition de la donnée
12:17pour s'y haïfier, comme tu le dis.
12:19Effectivement, il y a un investissement
12:22depuis longtemps sur ces sujets,
12:23mais on est aussi dans une période
12:24de vraiment passage à l'échelle de ces sujets.
12:26Donc là, on a signé dans nos stratégies
12:28il y a depuis 2025,
12:30on a ces programmes stratégiques
12:31et on a aussi des accélérations
12:33sur l'exposition de nos données à grande échelle.
12:36Donc on a signé courant de l'été
12:37des partenariats pour récupérer...
12:40Aujourd'hui, rien que les données de capteurs
12:42qu'on remonte pour l'activité industrielle,
12:43c'est plusieurs milliards de données de capteurs
12:46qui remontent.
12:47Et là, on a signé un partenariat
12:49avec Emerson Aspen Tech
12:50pour en remonter encore plus.
12:52Il y avait encore des données IoT capteurs
12:54qui ne remontaient pas dans nos plateformes.
12:55Là, on le remonte à l'échelle
12:56avec des fréquences encore plus hautes
12:57pour aller plus loin dans les usages.
12:59Et après, il y a le côté,
13:00ce n'est pas que remonter les données,
13:01mais c'est de la rendre accessible aussi.
13:03Parce qu'il n'y a pas que le côté
13:05de la data pour l'IA,
13:06c'est aussi pour les gens sur le terrain,
13:07les opérateurs.
13:08On transforme aussi la façon
13:09dont les opérateurs travaillent.
13:09Et qui, eux, veulent dialoguer
13:10avec un prompt ?
13:11C'est-à-dire, je voudrais déployer
13:13mes panneaux solaires, comment faire ?
13:14Exactement.
13:14Et quand ils répondent...
13:15Et donc là, on a aussi des partenariats
13:17avec Cognite
13:18qui nous permettent d'exposer
13:19à l'échelle des données prêtes à utiliser
13:22pour les gens sur le terrain
13:23pour qu'ils puissent un peu sortir
13:24des fichiers Excel compliqués
13:26et avoir des outils modernes
13:27pour faire du collaboratif
13:28autour de la donnée.
13:29Oui, et après, dans le monde industriel,
13:32je pense qu'on a toutes les révolutions
13:34dont t'as parlé Michel.
13:35Il y a quelque chose
13:36qui est en train d'arriver,
13:37qui est un peu retour vers le futur.
13:39Mais on a une deuxième vague
13:41de robotisation physique
13:43qui est extrêmement importante.
13:44Et aujourd'hui, on a des enjeux scientifiques
13:46autour de bâtir des modèles
13:47qui comprennent le monde réel
13:48et des langages qui permettent
13:51un apprentissage pour les robots
13:52qui soit beaucoup plus rapide
13:54qu'aujourd'hui.
13:54Parce qu'aujourd'hui, on a des robots
13:55qui sont essentiellement hyper déterministes.
13:58C'est très long de les programmer.
13:59On les croit pour faire une tâche
14:00et puis ils feront cette tâche.
14:01On commence à avoir un début.
14:03Ce n'est pas à l'échelle.
14:04C'est quand même une révolution robotique
14:06où on a des robots
14:06qui sont beaucoup plus apprenants,
14:08sur lesquels le temps de programmation
14:10et d'apprentissage du robot
14:11est beaucoup plus rapide,
14:13qui sont beaucoup plus flexibles
14:15même dans ce qu'ils sont capables
14:16de faire physiquement.
14:17Et là, on a une vague qui arrive
14:19qui va être extrêmement importante
14:21dans le monde industriel.
14:24Et le raisonnement humain
14:25aura toujours sa place ?
14:27Le raisonnement humain,
14:28il est clé pour moi.
14:30On peut aussi raisonner
14:32un peu en avantages compétitifs
14:33à la fin sur les modèles,
14:34surtout dans le domaine
14:35d'IA générative.
14:36On va tous plus ou moins utiliser
14:37les mêmes modèles d'IA générative
14:40fournis par OpenAI,
14:41Mistral ou autres.
14:42La valeur qu'on va amener en plus,
14:43c'est nos données
14:44qui sont le savoir interne
14:45de l'entreprise.
14:47Et puis l'humain,
14:47nos collègues,
14:48nos collaborateurs
14:49qui amènent
14:49toute leur expertise métier,
14:51leur créativité.
14:52Et c'est ce couplage
14:53qu'il faut maximiser
14:54et qui fera qu'on va être performants.
14:55Et puis on a une table ronde
14:56d'ailleurs,
14:57si vous pouvez voir ces tables rondes,
14:58on les retrouvera
14:59sur le site de la tribune
15:00et de BFM Business.
15:01Et on termine cette table ronde
15:03et on dit justement
15:04que l'IA va permettre aussi
15:05de rendre plus attractifs
15:06ces métiers de l'industrie,
15:07d'attirer,
15:08parce qu'elle a aussi,
15:09on a besoin d'ingénieurs,
15:09on a besoin de...
15:10Il faut bien comprendre
15:11que oui,
15:12l'IA à certains endroits
15:13peut supprimer des emplois,
15:14mais elle va surtout
15:15beaucoup en créer.
15:16Mais là,
15:17il faut s'y intéresser tout de suite.
15:18Déjà, il faut rappeler
15:18que les métiers de l'industrie,
15:20c'est en tant que tel,
15:21c'est super passionnant.
15:22C'est du concret,
15:22on fait des choses utiles,
15:23on est dans le monde réel.
15:25Et puis c'est des métiers
15:26effectivement qui deviennent
15:27de plus en plus high-tech.
15:28On déploie des technologies,
15:29on déploie...
15:30Il y a de l'IA,
15:30mais il y a aussi la robotique,
15:32des drones,
15:33enfin,
15:33c'est vraiment des métiers high-tech
15:34qui deviennent de...
15:36Vraiment,
15:36quand on aime la technologie,
15:37on s'éclate de plus en plus
15:38dans le monde de l'industrie.
15:39Donc oui,
15:39c'est des métiers passionnants.
15:40Alors c'est des métiers passionnants
15:41et ce que je dirais aussi,
15:48sur certaines lignes d'assemblage,
15:50par exemple,
15:51devient beaucoup moins important
15:52compte tenu de l'importance
15:54de la technologie.
15:55Et je pense qu'on a
15:55une formidable opportunité
15:56de réindustrialiser aussi
15:58une partie de l'Europe
15:59et de la France.
16:00Et donc moi,
16:00je suis ultra optimiste
16:02sur la partie des emplois
16:04industriels.
16:05Eh bien,
16:05merci de tous les deux
16:06d'être venus nous parler
16:07de tout cela.
16:08Je le rappelle,
16:09Sylvain Duranton,
16:10donc directeur général de BCGX,
16:11l'entité d'IA dédiée
16:13du cabinet Boston Consulting Group
16:15et Michel Lutz,
16:16merci encore,
16:17le patron de la Digital Factor
16:18d'Ata IA de Total Energy.
16:21Merci de nous avoir éclairé
16:22sur IA Industrie.
Recommandations
12:49
|
À suivre
13:14
17:10
25:01
25:33
2:11
1:33
11:08