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BFM BUSINESS PARTENAIRE - Ce samedi 19 septembre, dans le cours n°374, Mikaël Le Mouëllic, directeur associé au BCG, responsable du centre d'expertise R&D, s'est penché sur l'intelligence artificielle au service de la R&D et de l'ingénierie, 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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00:00BFM Business Partner
00:08BFM Stratégie
00:10Avec Frédéric Simotel
00:13Sur BFM Business
00:16Bonjour, bienvenue dans ce nouvel épisode de BFM Stratégie.
00:19On va parler de l'IA au service de la R&D.
00:23Alors l'IA réinvente-t-elle la R&D et l'ingénierie ?
00:25La réponse est oui, évidemment.
00:27Mais on va essayer de comprendre un peu toutes les subtilités derrière tout ça.
00:30Parce qu'on sait que l'IA bouleverse l'organisation dans les laboratoires,
00:33les bureaux d'études, les usines.
00:34Les enjeux économiques sont évidemment considérables.
00:37Qu'on se revoit une voiture, un avion, tout ça.
00:40Avec l'IA, on va aller plus vite.
00:41Mais c'est une façon différente de travailler.
00:44On va en parler de tout ça avec notre expert, Michael Lemoylick.
00:47Bonjour.
00:48Bonjour.
00:48Merci d'être avec nous, directeur associé au BCG,
00:50responsable du centre d'expertise R&D au sein du BCG.
00:54Alors, juste un mot d'abord pour comprendre un peu quand on parle R&D,
00:58ingénierie, quand on est dans une entreprise industrielle, ça concerne qui ?
01:02Donc la R&D, on peut la voir comme la machine qui permet de passer de l'idée au produit.
01:08Concrètement, quand on développe une voiture, il faut définir son architecture,
01:13donner des priorités pour les prestations qu'elle réalisera.
01:16Et derrière, pouvoir définir la liste des composants, développer le moteur, développer la batterie,
01:21commencer à tester, réaliser des prototypes, simuler,
01:25et puis préparer l'industrialisation, préparer aussi sa maintenance.
01:29Toute cette activité-là, c'est une activité qui est gigantesque.
01:32C'est 100 milliards d'euros par an pour l'ensemble des constructeurs automobiles.
01:38Et sur l'ensemble des secteurs...
01:39C'est 10-15%, c'est ça ?
01:42Selon les secteurs, c'est entre 5 et 15%.
01:44Donc dans l'automobile, c'est les pourcentages que vous donnez.
01:47C'est quand même beaucoup.
01:48C'est beaucoup.
01:49Et c'est très structurant pour l'entreprise.
01:51On verra.
01:52Parce qu'avec l'intelligence artificielle, on peut aller plus vite.
01:55Et du coup, ça pose des questions plus larges même que pour la R&D et l'ingénierie.
01:59Oui, et ça change beaucoup de choses.
02:00On va en reparler.
02:02Un exemple, par exemple, où l'IA change réellement la manière de concevoir un nouveau produit ?
02:07Alors en fait, l'IA a trois impacts dans l'innovation, l'ingénierie, la R&D.
02:13Donc je vais vous donner trois exemples différents.
02:15D'abord, ça permet d'explorer plus.
02:17Un chercheur en biologie, historiquement, il essaye de développer un nouveau médicament.
02:23Il teste une molécule, puis une autre, puis une autre.
02:25En fait, avec l'IA, il va être capable de développer et de tester l'ensemble des molécules d'une
02:31même famille.
02:32Donc ça va jusqu'à 100 fois plus vite.
02:35Deuxième effet, après explorer plus, ça permet d'exécuter plus rapidement.
02:40On en parlait, les processus de R&D sont des processus longs.
02:44Et aujourd'hui, un industriel qui développe des matériels électriques a développé une suite d'agents
02:51qui est capable de définir quelles sont les règles de design qu'il va falloir respecter,
02:58mais aussi de constituer la liste des composants, de créer les nouveaux composants,
03:03de les assembler et de préparer l'industrialisation.
03:07Tout ça en automatique, avec une capacité de le faire en un mois au lieu de neuf mois.
03:12Donc ça veut dire que c'est les agents qu'on va programmer qui vont faire tout ça ?
03:15Exactement.
03:16Et les agents alertent quand il y a une alternative.
03:20Par exemple, faut-il tel ressort ou tel autre ressort ?
03:22Ou parce qu'il a quelque chose qui se passe qui n'est pas complètement prévu.
03:28Donc, explorer plus, exécuter plus rapidement.
03:31Et la troisième chose, c'est que la R&D, historiquement, elle est marquée par beaucoup d'incertitudes.
03:36Eh bien, l'IA nous aide à prévoir ce qui va se passer.
03:39Et un constructeur automobile a, par exemple, connecté un certain nombre de ses agents
03:44avec ses bases de données historiques.
03:46Et le responsable du projet véhicule...
03:49Ah, il va comprendre ce qui se passait avant.
03:49Exactement.
03:50Le responsable du projet véhicule, aujourd'hui, il voit toutes les infos qui lui remontent.
03:54Il voit ce qu'il a réussi, ce qui est encore en essai, en challenge.
03:59Et en fait, il peut comparer immédiatement avec des situations passées
04:03pour proposer des solutions et surtout pour pouvoir créer une ligne de temps
04:08pour qu'on sache quelles sont les prochaines étapes du projet.
04:12Ça, c'est vraiment révolutionnaire.
04:13Parce que cette incertitude, elle est diminuée considérablement dans un monde avec IA.
04:19Et jusqu'où ça peut aller ?
04:20À quoi pourrait ressembler, justement, cette R&D industrielle dans 10 ans ?
04:27Avec, ben, voilà, à la fois ces chercheurs ou ces ingénieurs humains qui travaillent,
04:33qui font travailler leurs agents, qui eux-mêmes font sans doute travailler aussi des agents,
04:37parce qu'on aura ça, des agents d'agents.
04:39Comment ça va se passer ? Qu'est-ce qu'on peut imaginer ?
04:41Donc, quand je vous ai dit explorer plus, exécuter plus rapidement, prédire mieux,
04:48là, on est en train de changer non seulement la manière de travailler tous les jours,
04:52mais surtout des processus complets.
04:54Donc ça, c'est déjà un premier très grand changement.
04:57La deuxième étape, c'est de passer non pas de l'idée au produit,
05:01mais de l'idée au produit physique.
05:03Donc d'aller jusqu'à l'usine.
05:05Donc en combinant avec les capacités numériques de l'usine,
05:10ce qu'on appelle le jumeau numérique de l'usine,
05:12et pouvoir, et on le voit déjà en biologie,
05:16pouvoir se dire comment est-ce qu'on va explorer plus de molécules-solutions,
05:21mais en même temps, explorer comment est-ce qu'on peut les produire.
05:25Et donc avoir des agents qui sont connectés entre l'ingénierie produit,
05:30l'ingénierie procédé,
05:31et avoir une optimisation qui se fait un peu automatiquement.
05:37Mais on peut parler d'optimisation.
05:39Est-ce qu'on peut dire, tiens, là, il faut que je crée cette nouvelle pièce,
05:44ou cette nouvelle molécule, mais voilà, il ne faut pas que je dépasse tel budget,
05:49il ne faut pas que je dépasse, parce qu'il y a des critères environnementaux,
05:53il ne faut pas que je dépasse tel niveau d'impact CO2,
05:56enfin, ça, tout ça, on est capable de le faire aujourd'hui.
05:59Enfin, l'IA va aider à faire ça aussi ?
06:01Mais c'est les bonnes questions.
06:02C'est-à-dire qu'on peut aller, sur beaucoup de processus aujourd'hui,
06:06on peut aller 30% plus vite, on peut réduire les coûts.
06:09Mais en revanche, il faut savoir ce qu'on veut demander.
06:13En fait, la R&D, l'ingénierie, l'industrialisation,
06:16va développer des nouvelles capacités, il faut savoir ce qu'on veut en faire.
06:20Et historiquement, les entreprises, elles sont très structurées,
06:23en termes d'équilibre, autour du process de développement produit,
06:26parce que c'est un processus qui est très lent et très long.
06:28Si ça va beaucoup plus vite, les équilibres changent complètement.
06:32À quoi ça sert d'avoir un développement produit plus rapide ?
06:35Est-ce que c'est pour optimiser son portefeuille ?
06:37Est-ce que c'est pour aller chercher des nouveaux clients ?
06:39Est-ce que c'est pour réagir face à une nouvelle compétition ?
06:42En fait, la R&D et l'ingénierie, du coup, peuvent s'intégrer
06:47dans des processus finalement plus court terme,
06:50mais qui sont le rythme de l'entreprise au jour le jour.
06:53Ça veut dire qu'on va presque pouvoir parler de productivité,
06:56au sein de la R&D, de l'ingénierie ?
06:58On va parler de productivité.
06:59Il faut rajouter ce critère-là, en tout cas.
07:01Absolument, on va parler de productivité.
07:02On va aussi parler de, je vous disais,
07:05ça permet de réduire l'incertitude, ça permet de prévoir.
07:07C'est très perturbant pour les comités exécutifs
07:10de ne pas savoir quand est-ce qu'un produit
07:12va effectivement être prêt à être mis sur le marché.
07:16L'IA aide énormément à, du coup, donner des perspectives là-dessus.
07:20Et alors, est-ce que ça veut dire qu'il faudra les mêmes compétences ?
07:22Parce qu'aujourd'hui, on a vu le rôle de l'ingénieur à changer.
07:25Notamment le numérique, je regardais d'ailleurs récemment
07:29sur les histoires du classement PISA,
07:31on disait qu'on avait reculé.
07:32Dans certaines matières, ce n'est pas qu'on a reculé,
07:34notamment les maths, c'est qu'on n'enseigne plus la même chose.
07:36Parce qu'on a moins besoin de géométrie.
07:38Par exemple, aujourd'hui, on n'est plus sur du data scientist.
07:41Mais justement, ces compétences,
07:44elles vont devoir évoluer en R&D, en engineering.
07:46Et les compétences, elles doivent évoluer tout de suite.
07:48Ça, c'est sûr.
07:49D'abord, parce que l'agent est capable de faire beaucoup de choses,
07:52mais ils l'exécutent essentiellement.
07:54Et donc, ils vous donnent beaucoup de résultats.
07:56Donc, vous avez besoin d'avoir une expertise technique
07:58qui soit encore plus forte qu'avant.
08:01Première compétence.
08:03Mais deuxième compétence, quasi simultanée,
08:05des compétences produits.
08:07Comprendre en quoi...
08:09ce que cherchent les clients.
08:11Comprendre ce qui existe sur le marché.
08:14Et prioriser parmi toutes les options que vous avez face à vous.
08:18Vous pouvez tout développer, mais il faut prioriser.
08:20Parce que sinon, le produit sera trop cher, trop lourd, etc.
08:23Et troisième compétence,
08:25une compréhension fine de ce que fait l'intelligence artificielle.
08:29En fait, l'intelligence artificielle,
08:31elle est...
08:34Elle permet énormément de choses,
08:37mais elle nécessite d'être configurée
08:39pour réaliser l'industriel qui réalise le matériel électrique
08:43et qui a constitué la chaîne d'agents.
08:44Il a besoin de créer des agents qui sont très spécialisés.
08:50Un agent pour créer le composant,
08:52un agent pour assembler,
08:54un agent pour tester si les règles ont été respectées,
08:57un agent pour l'usine,
08:58pour identifier comment est-ce qu'on va être produit.
09:01Toute cette suite d'agents,
09:03en fait, elle nécessite d'être comprise,
09:05d'être maîtrisée par l'ingénieur.
09:08Et finalement, là-dessus,
09:10c'est sans doute ce qui va faire
09:12qu'on va mettre du temps
09:16à intégrer toutes ces capacités d'intelligence artificielle.
09:20Ce n'est pas qu'elles ne sont pas prêtes,
09:22c'est que nous, on n'est pas forcément prêts.
09:23On n'est pas prêts à travailler différemment.
09:25À travailler différemment, à les intégrer
09:27et à avoir toutes les compétences face à elles au bon moment.
09:30Et même à être formés différemment,
09:32parce qu'on a tous...
09:33Bon, même si chacune des écoles d'ingénieurs
09:35ou des grandes universités
09:37sont assez réactives par rapport à toutes ces technologies,
09:40mais on sent quand même qu'aujourd'hui,
09:43un ingénieur, pour ceux qui font des prépares,
09:45on va dire entre 1 et 5 ans de formation,
09:50il va falloir revoir aussi le modèle éducatif.
09:54Parce qu'avant, ces 5 ans nous étaient nécessaires,
09:57on sortait, on était formés.
09:59Aujourd'hui, même en cours de formation,
10:02il faut continuer à revoir tout ça.
10:06C'est vrai pour le modèle éducatif.
10:08Comment est-ce que l'intelligence artificielle
10:09est prise en compte
10:11et que chacun acquiert les compétences dont je parlais,
10:14donc l'expertise technique,
10:15la compétence produit
10:16et la capacité de compréhension de l'IA ?
10:19Et c'est vrai d'ailleurs en formation continue,
10:21comme vous dites,
10:22parce que l'ensemble des ingénieurs
10:23doivent du coup se développer leurs compétences là-dessus.
10:27Mais il y a un autre phénomène
10:29qui est une vraie question pour demain,
10:31parce que les ingénieurs seniors dont on a besoin,
10:36ils ont tous été formés
10:37en opérant l'ensemble des tâches dont on parle.
10:40Si c'est une machine qui les réalise,
10:43comment est-ce qu'on les forme ?
10:44Qu'est-ce qu'on fait d'eux ?
10:45Qu'est-ce qu'on fait d'eux déjà ?
10:46Et surtout, comment est-ce qu'on va former
10:48les ingénieurs de demain ?
10:52Chez un constructeur automobile,
10:54comment est-ce qu'on arrive à avoir
10:55des ingénieurs qui comprennent
10:58tous les challenges et toutes les difficultés
11:02à avoir une pièce qui soit réalisée parfaitement ?
11:05Parce que si c'est l'agent
11:06qui a résolu tous les problèmes pour eux,
11:08Mais est-ce que ça veut dire
11:08que ça risque de lui échapper ?
11:10Parce qu'on va dire, l'ingénieur,
11:11il avait le design de sa solution un peu en tête.
11:14Et là, s'il conflit ça avec des agents,
11:16lui, il va plus être là pour le contrôle,
11:18ça peut échapper aussi.
11:20Donc, d'abord, on ne veut pas que ça échappe.
11:22Oui, oui.
11:22Et pour que ça n'échappe pas,
11:24en fait, on paramètre énormément.
11:25Je vous parlais d'agents très spécialisés.
11:27L'objectif, c'est d'avoir des agents
11:29très, très, très contraints
11:30qui ne sont capables de faire
11:32qu'un certain nombre de choses,
11:34que des tâches précises
11:35qui sont auto-orchestrées,
11:36mais qui posent des questions en permanence.
11:38Donc, ça veut dire pour une entreprise aujourd'hui
11:40qui doit réfléchir à reformuler un peu
11:43la raison d'être quelque part
11:45de son département de R&D, d'ingénierie,
11:47ça veut dire quoi ?
11:48Ça veut dire qu'elle a d'abord
11:51à tester ses nouveaux processus optimisés
11:54tout de suite.
11:55Et ça, c'est faisable.
11:56Ça veut dire que la capacité
11:59de développer des compétences
12:00doit être boostée
12:02de manière très importante.
12:03Et ça veut dire qu'il faut déjà réfléchir
12:05aux nouveaux modèles
12:06parce qu'au-delà du saut d'efficience,
12:08on va avoir une vraie efficacité différente
12:12de l'entreprise de la R&D
12:13qui vont fonctionner différemment demain.
12:17Eh bien, merci d'être venu parler de tout ça.
12:19Michael Lemoyenic,
12:19directeur associé au BCG,
12:21responsable du centre d'expertise R&D.
12:22Donc oui, la réponse,
12:24on l'avait donnée dès le départ,
12:26mais on s'en doutait un peu.
12:27L'IA réinvente la R&D, l'ingénierie.
12:29Donc, il faut vraiment réfléchir
12:30à tout ce que vous nous avez dit.
12:31C'était vraiment très intéressant
12:33à voir un peu ces différentes étapes
12:35et tout ce qui va changer
12:35pour les ingénieurs en R&D, en ingénie.
12:38Merci Michael Lemoyenic
12:39pour cette BFM Stratégie
12:41montée en partenariat avec le BCG.
12:44À très bientôt pour un nouvel épisode BFM Stratégie.
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