Data / IA
Dossier été 2026 : Le duo digital twin/ agent appelé à régner dans l’industrie
Par Alain Clapaud, publié le 07 septembre 2026
L’IA est présente dans les usines depuis plusieurs décennies, que ce soit via la vision par ordinateur pour guider les robots, ou le machine learning pour optimiser les processus industriels et la maintenance. Mais avec l’IA générative et les agents, une nouvelle ère s’ouvre, avec la perspective de gains de productivité spectaculaires.
SOMMAIRE DU DOSSIER :
L’ENTREPRISE AU(X) TEMPS DE L’IA
Avec des taux de croissance annuels évalués entre 31,2 % et 45 % jusqu’en 2033/2034 par les analystes, les solutions IA pour le manufacturing sont amenées à connaître une croissance météorique dans les dix prochaines années. Un engouement plutôt paradoxal, puisque les industriels exploitent des algorithmes d’IA depuis des décennies dans leurs ateliers. Mais l’IA générative et surtout l’agentique sont en train de faire émerger de nombreux cas d’usage jusqu’à présent impossibles à déployer.
La robotique est sans doute le cas le plus spectaculaire. Alors que, depuis la naissance de la robotique industrielle, les automaticiens devaient coder les mouvements des robots pas à pas ou, au mieux, guider leurs bras robotiques à la main pour qu’ils apprennent un mouvement, l’IA va tout changer. Entraînés à partir de milliers d’heures de vidéo dans un monde 100 % virtuel, les fameux World Models, les robots humanoïdes sont désormais capables de marcher et d’effectuer des tâches simples de manière totalement autonome.
BMW a déjà mené plusieurs expérimentations d’humanoïdes dans ses usines, notamment les robots de Figure AI sur son site américain de Spartanburg en 2024. Les robots Figure 02 ont ainsi participé au montage de 30 000 BMW X3. Fort de ce succès, le groupe allemand a déployé les humanoïdes Aeon de l’européen Hexagon Robotics à Leipzig en décembre 2025, et un pilote doit être lancé en 2026 pour valider leur déploiement. Les autres constructeurs suivent aujourd’hui ce mouvement : dans le cadre de sa nouvelle stratégie futuREady, Renault vient par exemple d’annoncer le déploiement de 350 robots humanoïdes sur ses sites d’ici 2027, et va investir 5 Md€ dans les jumeaux numériques de ses usines.
L’essor de ce que l’on appelle la « Physical AI », ce mariage de l’IA et du monde réel, change bel et bien la donne.
Pourtant, la robotique n’est que la partie émergée de l’impact de l’intelligence artificielle dans l’industrie. L’IA générative et l’IA agentique vont permettre de franchir une nouvelle étape dans l’optimisation de ses processus. « Les premiers cas d’usage du machine learning ont été dans l’optimisation opérationnelle, pour aller chercher des réductions de consommation énergétique, par exemple », rappelle Ilaria Michelizzi, directrice du tech lab de l’éditeur de logiciels industriels Aveva en France.
Sauf que les industriels ne parvenaient pas à croiser les informations de production temps réel et les données liées au contexte opérationnel qui sont dans le MES. De fait, les optimisations restaient essentiellement locales et partielles. « C’est seulement quand on peut croiser plusieurs types d’informations et que l’on a une meilleure visibilité sur les états de production que l’on peut espérer tendre vers ce que les industriels appellent le perfect batch », ajoute la responsable.
C’est justement le but que poursuit ArcelorMittal dans sa nouvelle usine de Mardyck, près de Dunkerque. « Nous avons adopté une approche totalement nouvelle pour concevoir cette usine, explique David Glijer, chief digital officer France chez le producteur d’acier. Celle-ci est “digital native” : elle dispose d’un nouveau MES, d’un nouveau système IT et les données sont disponibles via des outils de visualisation pour tous les opérateurs. Un réseau 5G assure leur mobilité à l’intérieur de l’usine. Nous avons mis en place deux cockpits pour piloter cette usine, avec une fusion des données IT et OT pour suivre la production, la qualité, la maintenance. Le jumeau numérique de ce site a été créé dès la construction pour modéliser toutes ces tâches. L’intelligence artificielle nous sert notamment à garantir la sûreté de fonctionnement et la sécurité dans l’usine. »
Valeria Fernandes
Goup chief digital and information officer de Vallourec
« L’IA n’est pas un domaine nouveau pour nous. Nous l’exploitons au niveau de notre R&D depuis de nombreuses années, avec des gains en termes de productivité et d’innovation à la clé. L’IA générative est arrivée ensuite chez Vallourec via une initiative lancée par le Comex et la création de la communauté Vall’AI. Cette dernière a constitué un véritable “game changer”. Elle porte l’IA générative dans toute l’organisation. L’entreprise entière a été invitée à participer. Récemment, Vall’AI a organisé un hackathon et ce processus d’idéation a produit des résultats absolument incroyables. Nous avons eu énormément de nouvelles idées venant de partout, et aujourd’hui, nous allons pouvoir élargir l’utilisation de l’IA dans tous les domaines. Maintenant, nous devons travailler sur tous ces cas d’usage issus du hackathon et nous espérons pouvoir les industrialiser au cours de cette année. »
L’IA générative redéfinit également le rôle du process mining, comme l’explique Jean-Marc Medard, vice-président Sales de l’éditeur spécialisé Celonis : « Ces technologies font changer de dimension notre solution avec la partie agentique. Notre rôle est tout à fait particulier, car le niveau de complexité et d’hétérogénéité des systèmes d’information des grands industriels est très élevé. Ils ont besoin d’une couche d’abstraction cohérente et facilement exploitable par les IA génératives pour traduire toute cette diversité digitale ; c’est le rôle du jumeau numérique. »
Client de Celonis, le constructeur suédois de camions Scania a créé une première IA agentique pour traiter les problèmes liés aux délais de livraison et s’intéresse aujourd’hui au domaine de la R&D, avec un agent qui doit se livrer à une revue de design, évaluer les différents composants du camion afin notamment d’aider les acheteurs à négocier avec les fournisseurs. Pour Ian Sandholm, son senior manager process automation, la clé du succès dans ce virage vers l’agentique repose sur la donnée : « Il est très clair pour nous que le jumeau numérique est inévitable et que nous en aurons besoin pour n’importe quels cas d’usage. Le marché des véhicules commerciaux, et en particulier celui des camions, est extrêmement compétitif. Nous avons entre 1 à 2 points de marge sur un produit, raison pour laquelle l’optimisation des process est la clé. »
Le jumeau virtuel apparaît pour les industriels comme la base pour aller vers l’agentique et franchir une nouvelle étape dans les gains de productivité.
SOMMAIRE DU DOSSIER :
L’ENTREPRISE AU(X) TEMPS DE L’IA
À LIRE AUSSI :
À LIRE AUSSI :
