- il y a 6 heures
BFM BUSINESS PARTENAIRE - Ce samedi 9 mai, dans le cours n°367, Raphaël Viard, directeur de l'information digitale chez Forvia, et Jean-Christophe Laissy, partner et directeur au BCG, sont revenus sur les trois piliers de l’usine du futur, et notamment l'intégration de l'IA dans les sites industriels de Forvia, dans l'émission BFM Stratégie présentée par Frédéric Simottel sur BFM Business. Cette émission a été réalisée en partenariat avec Boston Consulting Group.
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00:03BFM Stratégie avec Frédéric Simotel sur BFM Business.
00:11Bienvenue dans cette nouvelle session BFM Stratégie. On va vous parler de data, d'IA,
00:15de edge et surtout d'usine, l'usine du futur. Alors vraiment on vous parle de l'usine 2.0,
00:19l'usine 4.0. On va essayer de regarder un peu tout ça parce qu'on vous parle évidemment
00:23comment l'IA générative transforme évidemment dans les classiques assistants de bureaux.
00:30Dans l'industrie, c'est beaucoup plus physique et on va en parler avec nos deux invités.
00:34Raphaël Viard, bonjour. Raphaël, merci de travailler avec nous.
00:36Il est directeur de l'information digitale de Forvia, donc l'un de nos leaders mondiaux
00:40dans les technologies automobiles. C'est 130 000 employés dans 40 pays et 26 milliards d'euros
00:46en 2025 et avec nous Jean-Christophe Lessie, bonjour. Bonjour Frédéric.
00:49Ils sont partenaires au BCG, ancien DSI, ça fait quelques années maintenant,
00:53mais qui connaît parfaitement ce métier pour être au cœur dans chacune des missions au sein du BCG.
00:59Raphaël, l'IA, c'est pas juste chez Forvia, j'imagine, on fait pas juste de l'IA pour dire
01:05voilà, regardez, on est comme les autres, on se modernise, mais ça change vraiment la donne.
01:10Et là, sur la partie industrielle, parce que j'imagine que, évidemment, je parlais d'assistants de bureau,
01:14ça doit beaucoup changer, même vous au quotidien, mais dans les sites industriels, qu'est-ce que ça change ?
01:18Alors, c'est au cœur de notre stratégie, on a dévoilé le 26 février dernier notre nouveau plan stratégique
01:25qui s'appelle Ignite, qui est composé de deux phases.
01:27Une phase 2026-2028 où nous allons nous concentrer sur nos fondamentaux opérationnels et financiers
01:35pour construire des fondations solides qui vont nous emmener à retrouver de la croissance à partir de 2028.
01:41Et on voit bien que la data et l'IA sont au cœur de cet agenda.
01:45Surtout dans le secteur automobile, on voit bien, voilà, il faut trouver des relais de croissance.
01:49Parce que ça va nous apporter de la compétitivité, parce que ça va nous apporter de l'innovation,
01:54parce que ça va nous apporter de la transformation.
01:56On a déjà des belles réussites, je peux citer notamment une de nos usines en Chine, Yangcheng,
02:03qui a été nommée Lighthouse, on peut dire usine phare par le World Economic Forum,
02:08où on a déployé déjà plus de 40 cas d'usage data et IA.
02:13Vous avez déjà des indicateurs ?
02:14Oui, tout à fait, on a des réussites assez fortes dans ce domaine.
02:19Par exemple, dans cette usine, le retour sur investissement est de 7 mois et demi pour tous ces cas d
02:26'usage IA.
02:27Et je peux donner cet exemple où quand on change des outils, quand on change de batch de production
02:32et qu'on doit changer les outils dans une machine, on a réduit ce temps de changement de quasiment 46
02:37%
02:38grâce à des algorithmes d'intelligence artificielle qui nous permettent de mieux redémarrer les machines après ces changements.
02:43Ça veut dire qu'il y a aussi de la formation autour de tout ça ?
02:45Parce qu'évidemment, il y a ces machines, il y a ces robots, mais il y a aussi les humains
02:49derrière.
02:49Bien sûr, il y a un énorme agenda de changement dans l'usine et aussi au niveau du leadership de
02:55l'entreprise,
02:56puisqu'en fait, c'est quelque chose qu'on ne peut pas réussir sans y mettre de l'impact et
03:01du temps.
03:03Donc en fait, dans cette transformation, notamment dans cette usine de Yangsheng,
03:06c'était le patron de l'usine qui était au cœur de la transformation.
03:10Alors ça, c'est un exemple très concret, Jean-Christophe.
03:13Et ça, c'est important parce que je crois que le BCG vient de sortir une étude,
03:15ça s'appelle le Value Gap.
03:16Et donc, pour montrer un peu, un fossé ou une fracture, je ne sais pas comment il faut l'appeler,
03:22peut-être les deux, qui existent dans les entreprises.
03:25Et là, il faut faire attention parce que le fossé peut vite...
03:28Le fossé est très large, en fait.
03:30Cette étude Value Gap que vous mentionnez,
03:33elle montre que seulement 5% des entreprises tirent une valeur massive et mesurable de l'IA.
03:41Et puis, on a tout un ventre mou du 60-70% des entreprises, en fait,
03:46qui sont un peu perdues dans le purgatoire des pilotes,
03:48qui font des expérimentations beaucoup,
03:51mais qui n'arrivent pas à trouver le bon héroïque.
03:55Et donc, la différence entre ce qu'on appelle les entreprises prêtes pour le futur
04:00et celles qui ne le sont pas ou moins, elle est énorme.
04:06On a mesuré dans cette étude, justement, qu'il y avait les entreprises prêtes pour le futur
04:12qui généraient 70% de revenus supplémentaires
04:15et 60% de marge EBIT en plus par rapport à leurs concurrents qui sont moins prêtes.
04:22Donc, on voit que c'est absolument massif et que l'écart se creuse très, très vite.
04:28Et ça, c'est...
04:30Alors, comment elles font les entreprises prêtes pour le futur ?
04:32En fait, elles ne se perdent pas dans des expérimentations.
04:35Elles injectent massivement de l'IA dans les process, dans leur core business.
04:40Alors, principalement, aujourd'hui, ce qu'on voit, parce que c'est là qu'il y a le...
04:42On est dans l'industrie, j'en rappelle.
04:44Oui, oui, c'est principalement le manufacturing, la supply chain et les ventes.
04:49C'est les trois gros process qui ont un potentiel de valeur le plus...
04:55qui ont le potentiel de valeur le plus élevé.
04:57Et donc, elles reconstruisent, en fait, leur processus quasiment à partir de zéro
05:04en mettant de l'IA et en injectant de l'IA massivement.
05:08Alors, dans ce domaine industriel, pour qu'il y a fonctionne, il faut en mettre, évidemment, dans la machine.
05:12Le problème, c'est quand on discute...
05:14La globale industrie, il y a quelques semaines, toutes les machines, elles ne parlent pas le même langage.
05:18Et c'est un peu ça, la difficulté.
05:20J'ai même dit, chez Forvia, c'est pareil.
05:22Vous intégrez différents constructeurs, différents...
05:24C'est tout un écosystème qui n'est pas forcément habitué à travailler ensemble.
05:28Or, là, on parle de data, donc il faut essayer de faire travailler tout ça.
05:31Comment on fait ?
05:32Eh bien, je vais utiliser un terme barbare.
05:35Il faut mettre en place une ontologie.
05:37Alors, c'est quoi l'ontologie ?
05:38En fait, c'est une espèce de couche d'abstraction qui est, en fait, le dictionnaire
05:43qui donne un sens commun aux données dont on fait l'acquisition
05:47et qui permet de parler un langage commun au sein de l'entreprise,
05:51que ce soit le business avec l'IT,
05:54mais maintenant que ce soit le business avec l'IT avec des agents IA,
05:58parce que tout le monde doit parler le même langage
06:01pour être capable d'analyser correctement les données
06:03et de prendre des décisions.
06:05Cette couche d'abstraction qui est l'ontologie,
06:08elle nécessite d'être construite au fur et à mesure.
06:10Et quand on a des nouvelles données qui arrivent,
06:13parfois l'ontologie existe déjà et il n'y a pas de problème.
06:16Et parfois, comme dans une langue un peu vivante,
06:20l'ontologie n'existe pas et il faut la créer
06:22pour être capable de stocker correctement ces données
06:25pour qu'elles soient exploitées après.
06:26Alors, nous, on a commencé cet exercice il y a beaucoup de temps,
06:30enfin il y a cinq ans à peu près,
06:32et c'est assez mature.
06:33Ça nous a permis notamment de déployer un outil
06:36qui nous permet de mesurer la performance de nos lignes,
06:39de nos lignes de production,
06:41pour mesurer les déviations
06:43et alerter immédiatement nos opérateurs
06:47et ce qu'on appelle nos gap leaders,
06:49on va dire les responsables des équipes,
06:52de ces déviations.
06:53On a déployé aujourd'hui quasiment 200 usines
06:57avec le même outil
06:58et ça aurait été évidemment impossible sans cette ontologie
07:01parce que sinon, il aurait fallu refaire à chaque fois
07:03l'exercice de déploiement
07:06et recommencer à zéro à chaque usine,
07:07ce qui aurait été un temps complètement impossible.
07:10Alors, ça veut dire, Jean-Christophe,
07:11aussi en termes d'infrastructure,
07:12c'est que les données,
07:14on ne les fait pas toutes remonter dans un cloud général.
07:16C'est là, parce qu'en présentation,
07:18je parlais du Edge,
07:19donc avoir aussi des données au plus proche de l'usine,
07:22au plus proche des machines
07:22et c'est ça ce qui est prôné aujourd'hui.
07:24Oui, il faut un mix en fait,
07:26mais effectivement, les usines,
07:28elles tournent en temps réel
07:29donc on n'a pas le temps d'attendre
07:31que pour un robot,
07:33la donnée parte sur un système centralisé,
07:36revienne.
07:37Donc voilà, le Edge,
07:39en fait, ça répond à deux enjeux,
07:42à la fois un enjeu physique
07:44et un enjeu de gestion de risque.
07:46Le physique, c'est ce qui va tourner autour de la latence
07:49puisqu'il y a besoin de temps réel dans une usine.
07:53Il y a aussi la résilience
07:56puisqu'il faut quand même que l'usine puisse tourner
07:59quand il y a des problèmes sur Internet
08:01et des problèmes de connectivité,
08:03donc elle ne peut pas s'arrêter.
08:05Et donc, voilà,
08:07le troisième point, c'est la confidentialité
08:09parce que la plupart des industriels
08:12n'aiment pas bien révéler
08:13leurs petits secrets de fabrication
08:15et leurs secret sauce,
08:16comme on dit en bon français.
08:19Et donc, ça permet aussi
08:20de garder un certain nombre de données
08:24locales sur place
08:25qui ne voyagent pas.
08:27Et alors, autre révolution aussi dans tout ça,
08:29c'est l'arrivée des agents IA.
08:30Alors, on parle beaucoup des agents IA
08:31dans tout un tas d'autres secteurs,
08:33mais dans l'industrie aussi,
08:34on a ces agents IA qui arrivent,
08:35et notamment chez vous, chez Ford.
08:36Alors oui, ils arrivent surtout,
08:37ils vont arriver dans les usines.
08:39Ça reste quand même des technologies
08:42qui sont assez récentes.
08:44Et comme je le disais auparavant,
08:48pour que les agents fonctionnent,
08:50il faut quand même qu'ils s'appuient
08:51sur une couche de données de bonne qualité.
08:55Toutefois, il y a assez facilement
08:57deux exemples que je peux donner.
09:00Notamment, le premier,
09:01c'est tous les agents qui peuvent aider
09:02à la maintenance industrielle.
09:05Donc, aider les mainteneurs
09:07à réparer plus vite,
09:10à analyser les causes de problèmes,
09:13à réparer et à apprendre de ces problèmes.
09:16Ça, c'est un premier cas d'usage.
09:17Le deuxième cas d'usage,
09:19c'est toute la supervision
09:20de la supply chain,
09:21de la chaîne logistique,
09:22parce que souvent, c'est des informations
09:24qui viennent de sources différentes.
09:27Ça peut venir par e-mail,
09:29ça peut venir des ERP,
09:30ça peut venir d'autres systèmes.
09:31Et avoir des agents
09:33qui sont capables de lire
09:34toutes ces données
09:34et de donner des prédictions
09:36pour savoir si typiquement,
09:38on va arriver en problème
09:40d'approvisionnement dans une usine,
09:42c'est super important.
09:44Et c'est plutôt un cas d'usage
09:46dont on pense qu'il va fonctionner.
09:48Je disais, ça fait des temps...
09:50Enfin, le temps moyen de réparation
09:53qui est réduit de 30 à 40%.
09:54Alors ça, oui, c'est...
09:55On est quand même là
09:56dans des trancheuses.
09:56C'est sérieux, effectivement.
09:59Dernier point, c'est l'humain.
10:01Alors, je sais qu'on dit toujours,
10:02voilà, c'est...
10:03Les deux tiers, c'est l'humain.
10:04C'est toujours le cas ?
10:05Un peu plus des deux tiers.
10:07Alors nous, on a la règle
10:08des 10-20-70.
10:09Donc, c'est 10% d'algorithmes,
10:1120% de technologies
10:12et puis 70% d'humains
10:14et de process.
10:16Donc, et c'est vrai que...
10:18Et les exemples,
10:19il y a cité Raphaël,
10:21le montre bien.
10:22Si vous oubliez l'humain
10:24dans votre déploiement,
10:26votre IA reste au placard.
10:28Elle n'ira pas beaucoup plus loin.
10:30Donc, c'est fondamental.
10:32Et donc, il faut de l'humain.
10:33On parlait des agents.
10:34On parlait dans d'autres sessions.
10:36On parlait aussi
10:37de tous les robots,
10:38alors humanoïdes ou pas,
10:39mais en tout cas,
10:39les robots,
10:40puisqu'il en existe,
10:41évidemment,
10:41vous en avez déjà beaucoup,
10:42mais ils vont arriver.
10:43Ça veut dire qu'il va falloir
10:44apprendre à gérer tout ça ?
10:45Alors oui,
10:46on a des robots sur nos chaînes.
10:50Maintenant, effectivement,
10:51on voit que les humanoïdes arrivent
10:53et effectivement,
10:54dans un futur
10:54qui va être plus ou moins proche,
10:56on va avoir une cohabitation
10:57entre des humains,
11:00des humanoïdes,
11:01des agents IA.
11:03Et bon, soyons clairs,
11:04personne ne sait vraiment
11:06comment tout ça va évoluer.
11:08Ça reste quand même
11:08quelque chose
11:09qui est très nouveau.
11:11maintenant,
11:12ce qui est clair,
11:12c'est que ça montre
11:14que les stratégies
11:15qu'on pouvait avoir
11:16avant à 3,
11:184 ou 5 ans
11:19avec une grosse planification,
11:20elles ne sont plus trop d'actualité
11:21parce qu'il faut s'adapter
11:22très vite.
11:23Donc,
11:23ce qui est important,
11:24c'est les cycles courts,
11:25c'est apprendre vite,
11:26s'arrêter très vite
11:28quand ça ne marche pas
11:29pour se focaliser
11:30sur d'autres sujets
11:32où peut-être ça va marcher.
11:33C'est-à-dire davantage d'agilité
11:35dans un moment industriel
11:36qu'on imaginait
11:37beaucoup plus figé,
11:38avec des cycles longs,
11:39etc.
11:39Bien sûr.
11:40Après,
11:41il faut aussi constater
11:43que la transformation IA,
11:45elle fonctionne plutôt bien
11:47dans des processus
11:49qui sont assez peu attachés
11:51au monde physique.
11:53Par exemple,
11:53le développement software,
11:55les achats.
11:57Dès qu'on arrive
11:58dans un monde
11:59qui est plus physique
12:00comme les usines,
12:01il y a un temps de changement
12:02qui est incompressible.
12:03Et là,
12:04il faut vraiment mettre l'humain
12:05au cœur de cette transformation
12:07parce que sinon,
12:08ça ne pourra pas marcher.
12:09C'est l'humain
12:10et c'est le leadership.
12:12C'est vraiment
12:13réussir sa transformation IA,
12:15c'est vraiment
12:16un travail d'équipe
12:16entre toutes les composantes
12:18du métier,
12:19les composantes de l'IT
12:21et surtout,
12:22un écosystème
12:23qui vient autour
12:24avec des partenaires
12:25parce que si on ne travaille
12:26pas en équipe,
12:27on n'a aucune chance
12:27d'y arriver.
12:28Bien, merci à tous les deux
12:29d'être venus nous parler de tout ça.
12:30On n'arrête pas d'insister
12:31toujours sur ce côté humain.
12:32Évidemment,
12:33on est fasciné
12:33par cette technologie
12:34mais voilà,
12:35on le dit,
12:36le leadership,
12:37la gouvernance,
12:38la formation
12:38sont des points essentiels
12:39aussi pour mener
12:41ces projets à bien.
12:42Merci à tous les deux.
12:43Raphaël VIA,
12:44directeur de l'information digitale
12:45de Forvia
12:46et Jean-Christophe Lassi
12:47par terre au BCG.
12:48Vous pourrez retrouver
12:49bien entendu
12:49toutes ces sessions
12:50BFM Stratégie
12:52en replay,
12:53en podcast
12:54sur notre site.
12:55À très bientôt
12:55pour un nouveau BFM Stratégie.
13:01BFM Stratégie
13:03sur BFM Business
13:04Sous-titrage Société Radio-Canada
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