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      L'essentiel

      L’intelligence artificielle révolutionne l'industrie manufacturière, en optimisant les lignes de production, en automatisant des processus industriels clés, en fluidifiant les chaînes d’approvisionnement grâce à l’analyse des données et en réduisant l’empreinte environnementale. Or, son déploiement reste encore limité. Trop d’initiatives se développent en silos, freinant l’émergence d’un véritable modèle industriel intelligent.

      Ainsi, comment évoluer de projets isolés à une transformation complète et connectée de l'industrie manufacturière ?

      Ce rapport vous propose les leviers clés à activer pour intégrer l’IA au cœur de l’organisation et en faire un levier de performance durable.

      Envie d'en savoir plus ? Téléchargez dès maintenant notre étude.

      Adoption de l’IA : où en est le secteur de l'industrie manufacturière ?

      L’IA progresse dans l'industrie manufacturière, mais son adoption reste partielle et souvent limitée à certains usages. Pour mieux comprendre les attentes, les freins et les leviers à activer, KPMG a mené une enquête internationale auprès de 185 décideurs du monde de l'industrie.

      Voici un aperçu des résultats :

      • 93%

        des répondants jugent que l’adoption de l’IA à grande échelle constituera un avantage concurrentiel.

      • 96%

        des entreprises observent une amélioration notable de leurs performances et de leur efficacité.

      • 62%

        d’entre elles déclarent un ROI supérieur à 10%.

      • 77%

        envisagent d’augmenter leur budget IA dans l’année à venir dont 71% de plus de 10%.

      • 56%

        des entreprises ont mis en place une gestion structurée des risques liés à l’IA.


        Les principales préoccupations portent sur la protection des données (57 %) et la conformité réglementaire (44 %).

      • 56%

        des entreprises rencontrent des difficultés liées à la gestion des données lors du déploiement de l’IA.

      • 40%

        font face à des défis RH, qu’il s’agisse de manque de compétences ou de résistance au changement.

      Construire l’industrie manufacturière de demain par l’IA

      4 pré-requis pour encourager l’adoption de l’IA et créer de la valeur durable

      Concevoir une stratégie d’IA alignée sur les compétences clés et la création de valeur

      Les industriels doivent mettre en place un plan structuré pour déployer l’IA dans toute l’entreprise, en s’appuyant sur des technologies avancées comme le machine learning, l’IA générative et la robotique, en se concentrant sur les usages qui apportent rapidement de la valeur.

      Exemple de tâches où l’intelligence artificielle industrielle peut être utilisée pour améliorer les processus :

      • la maintenance prédictive, 
      • la détection des défauts,
      • l’optimisation de la production,
      • les prévisions de la chaîne d’approvisionnement.

      Élaborer une IA de confiance 

      La confiance est essentielle pour réussir l’adoption de l’IA. Pour l’instaurer, il faut des règles claires, des modèles compréhensibles pour l’humain, et impliquer dès le départ les équipes, les experts métiers et les décideurs. Cela permet de répondre aux questions sur l’emploi, la gestion des données, les implications humaines ou la prise de décision, et de créer une confiance durable.

      Construire une infrastructure technologique solide basée sur des données fiables pour accélérer l’adoption

      Pour tirer pleinement parti de l’IA, les entreprises industrielles ont besoin d’une infrastructure technologique robuste, connectée, orientée données et sécurisée, capable de traiter les flux en temps réel. Il est également essentiel de rassembler les données de la R&D, de la production et des services sur le terrain. Les plateformes cloud, l’edge computing et les systèmes compatibles entre eux permettent d’exploiter l’IA en temps réel et de mieux faire dialoguer les technologies.

      Cultiver l'intelligence artificielle pour révéler la pleine puissance de l'intelligence humaine

      L’adoption de l’IA transforme positivement le rôle des employés dans les processus de fabrication, d’assemblage ou de contrôle qualité. En les libérant des tâches répétitives, elle permet de se concentrer sur des missions à plus forte valeur, de réduire le stress, d'améliorer la qualité de vie au travail et de renforcer l’engagement.

      3 étapes pour garantir les conditions du succès de l'intégration réussie de l’IA

      Pour bénéficier de tout le potentiel de l’IA, les industriels doivent engager une transformation à tous les niveaux:

      • la nomination d’un responsable IA, 
      • l’élaboration d’une stratégie claire,
      • l’alignement des initiatives IA avec les priorités business.

      En parallèle, il est essentiel de diffuser auprès des collaborateurs, une culture de l’IA à travers des formations sur ses capacités, ses limites et ses enjeux éthiques. Sur le terrain, l’IA s’impose déjà avec des cas d’usage concrets : maintenance prédictive, contrôle qualité automatisé, gestion des tâches répétitives, planification intelligente de la production, ou encore prévisions avancées de la chaîne d’approvisionnement.

      Il faut choisir des solutions qui reposent sur des technologies cloud, IoT et edge computing, pour lesquelles les bénéfices sont rapides, sans nécessiter de modifier en profondeur les infrastructures existantes. Il faut aussi s'assurer que ces solutions respectent les normes en vigueur telles qu’ISO 27001 ou le RGPD.

      Cette deuxième phase d’intégration marque une étape clé dans la transition vers une industrie manufacturière intelligente et numérique. L’IA y est déployée à grande échelle dans les flux de travail, la robotique et les systèmes de production, sous la supervision d’un responsable dédié à l’implémentation de solutions intelligentes.

      S’appuyant sur une infrastructure hybride (cloud, edge, GPU), cette transformation garantit sécurité, évolutivité et traitement fluide des données. Elle permet surtout de dépasser les modèles traditionnels au profit de flux de valeur optimisés, ouvrant la voie à de nouveaux leviers de croissance, à une meilleure efficacité des processus industriels et à un positionnement de leader sur le marché.

      À ce stade, les entreprises passent à une nouvelle échelle. L’IA ne sert plus uniquement à optimiser en interne, elle orchestre un écosystème complet, réunissant plusieurs parties prenantes telles que les clients, les fournisseurs, les partenaires et les acteurs publics, pour une création de valeur fluide, étendue à toute la chaîne.

      Grâce à des technologies avancées comme la visualisation intelligente, l’IA permet des innovations produits, une meilleure personnalisation et une optimisation continue. Les agents IA agissent de manière transversale, sans silos, pour optimiser l’expérience client, améliorer les produits et les services, automatiser des tâches critiques et renforcer la performance globale de l’entreprise industrielle.

      Cette phase place l’humain au centre des préoccupations. Les équipes montent en compétences, se forment, collaborent davantage et deviennent actrices du changement. Le tout s’inscrit dans un environnement éthique, sécurisé, orienté données et évolutif, où l’IA est constamment mise à jour et surveillée en temps réel. Il s’agit d’une nouvelle manière de travailler, plus responsable, plus agile… et résolument orientée vers l’avenir.

      Contacts :

      Laurent des Places
      Laurent des Places

      Associé, Head of Industrial Manufacturing & Automotive

      KPMG en France

      Didier Krick
      Didier Krick

      Associé, Head of Operations & Performance Strategy

      KPMG en France

      Nicolas Nowicki
      Nicolas Nowicki

      Associé, Operations & Performance Strategy

      KPMG en France

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