La vraie question est de déterminer à quoi l’IA peut être utile pour vous? Un cas d’usage ci-dessous.
L’Intelligence Artificielle n’est pas seulement une révolution technologique, c’est un changement profond qui impose des choix politiques, organisationnels et éthiques.
C’est ce que nous avons retenu de la conférence « IA 2030 : L’Entreprise Augmentée », organisée par HEC Liège. Vous pouvez retrouver l’intégralité du sketchnote réalisé lors de l’événement ici.
L’IA transforme les entreprises en profondeur : les métiers ne disparaîtront pas, mais ceux qui n’utilisent pas l’IA seront remplacés par ceux qui l’exploitent intelligemment. Son intégration doit être pensée de manière concertée en tenant compte des données, des processus et des nouvelles opportunités de business model.
Le cas de la compagnie S.
Nous avons accompagné la compagnie S. dans l’intégration du Big Data dans son usine.
1. Identifier le réel point d’optimisation
Au départ, la demande était large : Comment intégrer le Big Data dans l’usine ? La première étape a donc été de clarifier le besoin réel. À travers notre boîte à outils de Creative Problem Solving, nous avons interrogé l’entreprise sur les problèmes concrets à résoudre.
👉 Le problème prioritaire identifié ? Les arrêts machines, qui empêchent la production d’atteindre son rendement maximal. En explorant ce sujet, nous avons identifié 8 types d’arrêts récurrents.
- Organiser une approche collaborative
Plutôt que d’imposer une solution descendante, nous avons mis en place un workshop collectif impliquant 30 membres du personnel : ingénieurs, contremaîtres et ouvriers. Ce choix était stratégique : ceux qui vivent les problèmes au quotidien doivent être acteurs des solutions.
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- Inspirer avec des experts
Un expert en Big Data a présenté toutes les possibilités offertes par la technologie. Nous avons ensuite cartographié visuellement les différents types d’arrêts machines pour faciliter la compréhension et structurer les discussions.
- Générer et structurer des solutions
Les participants ont été divisés en trois groupes, animés par des facilitateurs experts en brainstorming structuré. Après une phase d’idéation massive, nous avons appliqué un processus de sélection rapide pour identifier les meilleures idées.
📌 Étape clé : combinaison et validation des idées. Des sous-groupes mixtes (ingénieurs, ouvriers, contremaîtres) ont ensuite combiné les idées pour construire des solutions intégrées et applicables.
Une fois que les solutions concrètes sont apparues, il est devenu beaucoup plus facile de comprendre comment intégrer des capteurs et de la gestion de données dans l’usine. Cette approche a permis de rendre le concept du Big Data tangible et directement applicable aux besoins de production.
- Assurer le suivi et la mise en œuvre des solutions dans l’entreprise
L’enthousiasme généré par un tel workshop peut être un moteur puissant, et un facteur de frustration si rien ne suit ! C’est pourquoi nous avons insisté sur l’importance d’un engagement réel.
RESULTATS :
✅ Un budget de 300 000 € et un délai de 18 mois ont été définis pour la mise en œuvre des solutions issues du workshop.
✅ Une douzaine de projets sous forme de fiches concrètes (titre, description, problème corrigé) ont été soumis à la fin de la journée aux commanditaires, à savoir le directeur de l’innovation et le CTO.
✅ Le groupe a voté sur les projets les plus prometteurs grâce à une grille de décision multicritère.
✅ Les commanditaires ont ainsi su dès la fin du workshop quels projets étaient prioritaires, et le personnel motivé pour déployer une des solutions s’est spontanément fait connaître.
L’Intelligence Artificielle en entreprise
//💡 L’IA et le Big Data ne sont pas des solutions miracles. Il est essentiel que leur intégration soit guidée par des problèmes concrets et une démarche structurée.
💡 L’intelligence collective est plus puissante que l’intelligence individuelle. Une transformation réussie passe d’abord par l’engagement des équipes, avant la technologie.
💡 L’accompagnement au changement est crucial. Un projet IA mal géré peut générer frustration et rejet. La transparence et la clarté des moyens alloués sont essentielles.
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