00:05Mon invité c'est Sébastien Rory, bonjour, bienvenue, vous êtes le président d'Aveva France,
00:11filiale de Schneider Electric en charge des logiciels industriels, c'est quoi votre ou vos métiers ?
00:17Dans nous notre métier c'est de concevoir des logiciels qui vont permettre à nos clients de mieux concevoir et
00:23opérer leurs usines.
00:25Donc on est environ 6 000 collaborateurs et pour vous donner un ordre d'idée, on a environ 100 000
00:31sites industriels dans le monde qui utilisent nos logiciels.
00:35C'est massif tout à fait, les clients classiques si on prend des entreprises françaises, Engie, EDF, Veolia, Michelin, sont
00:45des clients à grande échelle pour nous et leur équivalent dans le monde.
00:50Effectivement vous m'avez dit, plus de 6 000 salariés dans le monde, environ 5 000 partenaires, 5 700 développeurs
00:55certifiés, c'est quoi un développeur certifié ?
00:58Question de B.O.C.A.
00:59En fait, je suis un éditeur de logiciels, d'une part il y a des développeurs au sein même de
01:06l'entreprise,
01:08mais dans le cadre d'Aveva nous avons aussi un écosystème extrêmement important,
01:11donc plus de 5 000 entreprises qui vont déployer nos logiciels, qui vont aussi conseiller nos clients sur le déploiement
01:16de ces logiciels-là.
01:17Et donc on certifie nos partenaires pour pouvoir déployer, d'en avoir les bonnes compétences, pour déployer nos solutions.
01:25Donc c'est ce qu'on appelle un développeur certifié.
01:30A chaque usine son logiciel, vous voyez ce que je veux dire, à chaque client son logiciel, à quel point
01:34vous vous adaptez, à quel point c'est du sur-mesure ?
01:36Ah non, le principe d'un éditeur de logiciels, ça va être de faire des solutions qui sont standards.
01:40C'est justement l'une des forces d'un éditeur de logiciels, l'une des forces d'Aveva, c'est
01:44cette capacité d'en faire des solutions qui vont être déployées,
01:47des solutions standards, qui vont être déployées en fait de manière similaire sur des installations très diverses.
01:53Donc la capacité de s'intégrer avec toute forme de ce qu'on appelle d'hardware, de matériel automatisé.
01:59Et quel que soit le secteur d'activité ?
02:01Alors nous, on est plutôt centré dans le monde du processus, ce qu'on appelle le processus continu.
02:05C'est-à-dire des processus sur lesquels il va y avoir, on est plutôt dans le monde de l
02:09'énergie, dans le monde de la chimie, dans le monde de la pharmacie.
02:11On est plutôt dans ce monde-là, c'est-à-dire avec des automatismes industriels forts, et avec l'un
02:16des points importants, c'est la standardisation de la data.
02:19Donc cette donnée qui va être utilisée pour l'industrie 4.0.
02:22Et donc là aussi, si on prend une offre comme pour les gens qui sont du monde de l'industrie,
02:27comme avec Vapai,
02:28ça va être une offre qui va vraiment permettre de donner cette infrastructure de données.
02:32Donc c'est typiquement ce qui est déployé dans les 67 usines de Michelin, standardisées.
02:37Et à partir de là, ils vont pouvoir déployer tous les algorithmes au-dessus.
02:40Alors justement, qu'est-ce qu'un industriel peut faire aujourd'hui avec ces données qu'il ne pouvait pas
02:46faire il y a, je ne sais pas, 5 ans ou mal 10 ans ?
02:48Ça va tellement vite, hein ?
02:49Oui, tout à fait.
02:505 ans, ça suffit.
02:51Dans 6 mois, ce sera sans doute différent.
02:54En fait, ce qui se passe, c'est qu'au niveau industriel, on a à peu près le même niveau
02:57de transformation qu'on a dans la vie de tous les jours.
03:00Et donc aujourd'hui, ce que peut faire, ce que va nous amener, ou ce qu'amène le monde du
03:04digital et le monde de l'IA,
03:06c'est de mieux gérer les usines.
03:11Un exemple concret, on peut faire de la prédictive maintenance, c'est-à-dire de la maintenance prédictive,
03:15c'est-à-dire de la capacité de détecter des pannes en anticipation, en fonction du comportement de l'équipement.
03:22Deuxième élément, on peut avoir une structure de données, de toutes les données d'ingénierie de l'usine,
03:27qui vont permettre de faire de la recherche en utilisant l'IA, de la recherche de ces documents.
03:32Il faut savoir qu'il y a 3-4 ans, un opérateur de maintenance passait 30 à 40% de
03:37son temps à rechercher de l'information.
03:40Donc vous pouvez imaginer aujourd'hui, avec de l'IA générative, ce qu'on peut faire, on peut réduire ces
03:46temps-là de manière très significative.
03:48On a aussi des algorithmes sur l'optimisation du processus.
03:52Je prends un exemple, si vous prenez les énergies renouvelables, prenez un parc d'éoliennes,
03:59des milliers et des milliers de données, qui sont toutes standardisées sur des turbines qui sont les mêmes.
04:06Donc on peut faire tourner des algorithmes assez puissants pour, un, identifier leur performance,
04:11deux, anticiper la manière dont on va les utiliser en fonction du vent, en fonction de la demande de l
04:15'énergie.
04:16Donc voilà, tous ces éléments-là, on va utiliser des logiciels pour rendre tous ces actifs industriels plus intelligents.
04:23Et quelle part l'IA, aujourd'hui et encore plus demain, prend dans le pilotage d'une usine ?
04:30C'est-à-dire à quel point, justement, les IA de plus en plus puissantes vont pouvoir piloter les usines
04:36?
04:37Alors, on fait, on est encore dans une phase d'adoption.
04:41Donc on fait de l'analyse de maintenance prédictive, comme je l'ai dit, depuis une dizaine d'années,
04:47parce que c'était relativement simple.
04:48Quand on est dans un monde de l'IA tel qu'on la connaît aujourd'hui,
04:53l'un des éléments clés dans le monde industriel, c'est qu'on ne peut pas utiliser l'IA générique,
04:57parce qu'on ne peut pas avoir 80 ou 90% de réponses exactes.
05:01Dans un monde industriel, il y a une question de sécurité, il y a des questions de performance,
05:05il y a des questions humaines.
05:06Donc il faut être sur du déterministe beaucoup plus fort.
05:09Et ça, il y a deux, trois éléments qui sont clés.
05:12La première, c'est la qualité de la donnée.
05:16Et elle est assez compliquée dans le monde industriel,
05:18parce que le capteur n'est pas toujours bien calibré.
05:21Et la donnée est un peu perdue dans l'historique de l'usine.
05:24Donc la qualité de la donnée, ça, c'est un élément très important.
05:27Le deuxième élément, c'est la gouvernance, c'est-à-dire la capacité.
05:32Qu'est-ce qu'on va donner comme loi à l'IA ?
05:35Donc par exemple, lui dire, si jamais tu n'es pas sûr de la réponse,
05:39tu indiques que tu n'es pas sûr de la réponse.
05:41Et le dernier...
05:42Ce qui n'arrive pas toujours avec nos d'IA génératifs.
05:44Exactement.
05:45Qui ont tendance à nous flatter.
05:46Et le dernier point, c'est de s'assurer qu'on garde l'humain dans la boucle de décision.
05:52Donc ça, c'est vraiment le cœur des savoir-faire des éditeurs de logiciels industriels.
06:00C'est d'amener cette technologie dans un environnement qui est cohérent pour le moins industriel.
06:08Vos logiciels le faisaient déjà, mais à quel point cette nouvelle génération boostée à l'IA, en quelque sorte, je
06:14dis ça avec mes mots,
06:15peut permettre à une usine de consommer moins, et donc de coûter moins, d'une certaine façon, à la fois
06:21en termes d'environnement et en termes de budget ?
06:23Je vais vous prendre quelques exemples concrets.
06:27Lorsqu'on construit une usine, donc si je prends le cas de Veolia, où les 150 ingénieurs qui construisent des
06:33usines d'eau utilisent nos logiciels,
06:36on arrive à réduire les temps et les budgets de ces projets entre 10 et 15%.
06:43Dans le monde opérationnel, on a environ un gain minimal de 10-15% en termes d'énergie, de réduction
06:55d'énergie.
06:56Et pour ceux qui performent le mieux, on va être à 20-25%.
07:01Donc c'est ce qu'on voit. Donc c'est typiquement ces chiffres-là, c'est ce qu'on a
07:03vu chez Michelin, c'est ce qu'on voit chez Ankel en Allemagne.
07:07Donc c'est environ ce type de gain que l'on peut avoir.
07:11Votre avis sur ce programme appelé par le gouvernement Opération Notre-Dame, accélération de 150 projets industriels stratégiques,
07:19selon le gouvernement ça représente plus de 30 000, 32 000 emplois.
07:23Est-ce que le défi commence quand ? Au moment où l'usine sera construite ?
07:29Comment vous l'appréhendez ça ?
07:31Déjà je pense que tout ce qui va permettre d'accélérer l'investissement industriel est pertinent,
07:38puisqu'on est en demande de plus d'industries françaises.
07:44Et donc nous, d'un point de vue digital, on est d'ailleurs engagé sur certains de ces projets,
07:48parce qu'un certain nombre de ces entreprises sont des clients.
07:51D'accord.
07:53Donc le défi, il est un peu plutôt, quand on parle du digital, le défi est un peu plus tôt,
07:58parce qu'en fait, l'avantage de ces usines, ils sont là, ils sont dans la conception.
08:01Donc on va pouvoir faire des usines, ce qu'on appelle native-digita,
08:06digital-native, c'est-à-dire vraiment qui, dès la conception, on va construire un jumeau numérique
08:11qui va être finalement la réplique de l'usine.
08:15Et donc cette réplique-là, on va pouvoir l'utiliser après dans le monde opérationnel.
08:18Et donc, par exemple, par rapport aux exemples que je donnais,
08:21on va avoir déjà toute la documentation, toutes les informations de l'ingénierie
08:26qui sont digitalisées, dès le début, et on va pouvoir faire vivre en fait cette usine-là,
08:31et on va pouvoir utiliser ces données pour mieux les exploiter.
08:36Donc c'est dès le départ qu'il y a un intérêt à l'agence digitale.
08:40Ces jumeaux numériques qui permettent d'éviter des erreurs,
08:43ou de prendre de mauvaises directions, ça arrive souvent ça ?
08:46Ah oui, je prends un exemple dans la conception, l'un des éléments clés,
08:49c'est ce qu'on appelle les analyses d'impact ou de chevauchement,
08:54puisqu'en fait, dans des plans très complexes,
08:57il va y avoir plusieurs concepteurs qui vont travailler,
09:00il va y avoir des ingénieurs qui vont faire le procédé,
09:03des ingénieurs qui vont faire la mécanique, des ingénieurs électriciens.
09:05Tous ces métiers-là travaillent, il suffit que l'un change une donnée et l'autre non,
09:09et là ça peut créer une erreur qui va se propager en fait tout le long.
09:12Et on a vu des projets sur lesquels, très tard dans la construction du projet,
09:17on s'aperçoit en fait d'un conflit entre deux tuyaux,
09:22et en fait là c'est des semaines ou des mois de retard.
09:26Donc en fait, il y a vraiment un intérêt effectivement à digitaliser ces éléments-là dès la conception.
09:33Et de la même manière, dans le monde du processus,
09:35on peut détecter des anomalies assez tôt.
09:38Je parlais de la maintenance prédictive, si je prends des cas comme dans le monde de la génération électrique,
09:45où on a des grosses turbines, on a eu des cas chez Duc Énergie,
09:49où on a estimé un gain, en tout cas le client a estimé un gain d'environ 40 millions de
09:56dollars,
09:56parce qu'il avait anticipé la panne, donc il avait pu réparer avant même l'interruption de la production.
10:03Donc oui, on peut vraiment amener la valeur.
10:05Merci beaucoup Sébastien Horry, à bientôt sur Bsmart.
