Les organisations d’ingénierie industrielle voient plus que des promesses dans la technologie de l’IA : elles commencent à voir des résultats. Selon l’indice TE Connectivity Industrial Technology Index 2026, plus de 80 % des entreprises de technologie industrielle ont déjà adopté l’IA au moins dans une certaine mesure, contre 69 % l’année précédente.
Les promesses que l’IA a montrées dans ses mises en œuvre pilotes ont été suffisamment impressionnantes pour attirer l’attention des ingénieurs et des dirigeants. Mais certains signes donnent également à penser que ces premiers succès pourraient détourner l’attention de certains dirigeants. Alors que les dirigeants exigent des rendements mesurables, l’accent mis sur la conception optimisée des produits et l’innovation à long terme a chuté de 23 points, mettant carrément l’accent sur le retour financier sur investissement. Cela marque un changement sismique dans les attitudes à l’égard des promesses de la technologie. Et le risque n’est pas que le retour sur investissement compte trop. C’est simplement qu’une mentalité de retour sur investissement à court terme peut discrètement évincer le travail de transformation nécessaire pour conserver un avantage concurrentiel.
Alors que les clients et les concurrents prennent des mesures énergiques pour déployer l’IA, garder une longueur d’avance signifie trouver des moyens d’intégrer l’IA dans les opérations de manière plus complète afin d’en récolter les bénéfices à une échelle toujours plus grande. Compte tenu du coût de ce type d’investissement, se concentrer sur les rendements financiers à court terme pourrait s’avérer coûteux à long terme.
Les investissements en capital et les attentes sont élevés.
De nombreuses entreprises sont prêtes à investir des ressources importantes dans leurs stratégies d’IA. Mais il existe une tension entre l’ambition qui motive ces dépenses et les objectifs plus progressifs vers lesquels se tournent de nombreuses entreprises. Quelque chose de fondamental doit changer pour que les entreprises alignent leurs dépenses sur des ambitions à plus grande échelle et à plus long terme.
Avec un niveau de dépenses aussi élevé, les entreprises auront besoin d’une transformation structurelle pour générer une valeur proportionnelle. L’intégration de l’IA à grande échelle nécessitera à la fois un investissement dans les infrastructures et une refonte de la chaîne de valeur. C’est l’une des raisons pour lesquelles nous voyons le rôle du directeur financier adopter le nouveau surnom de « Chief Future Officer », car les directeurs financiers prennent des décisions et des investissements cruciaux pour permettre cette transformation.
Les entreprises qui ouvrent la voie à cette transformation ne se contentent pas d’acheter les derniers modèles d’IA et de chercher des endroits où les connecter. Au lieu de cela, ils investissent dans leur infrastructure pour fournir l’accès sécurisé aux données et les barrières de sécurité nécessaires à la prise en charge des fonctions d’IA intégrées. Les principaux domaines d’investissement comprennent la cybersécurité, la confidentialité des données, l’automatisation et l’optimisation des processus, ainsi que les plateformes avancées de données et d’analyse. Il s’agit d’une innovation, mais pas d’un changement du jour au lendemain. Ces cycles continus d’investissement dans les infrastructures ouvriront la voie à des mises en œuvre d’IA ciblées sur les processus dans toute l’organisation, du back-office à la conception industrielle, en passant par la fabrication et l’expédition.
L’expansion de l’IA doit inclure les personnes
Trouver toutes les opportunités de transformation de l’IA au sein de l’organisation ne peut pas être un processus descendant. Les personnes les mieux équipées pour identifier les domaines nécessitant un soutien à l’IA et une efficacité accrue sont celles qui dirigent actuellement ces axes de travail. Dans de nombreux cas, nous voyons de jeunes ingénieurs plus « natifs du numérique » utiliser l’IA agent de manière à enseigner à chacun de nouvelles façons de travailler. La formation, ainsi que l’expérimentation et le partage des meilleures pratiques, seront essentiels à mesure que les organisations élargissent et font évoluer leurs stratégies d’IA. L’alphabétisation seule ne suffit pas. Les entreprises devraient également systématiser une approche visant à encourager les employés à poursuivre de nouveaux cas d’utilisation et à séparer les tâches essentielles dirigées par l’homme de celles qui sont mûres pour l’automatisation de l’IA, favorisant ainsi l’engagement et l’acceptation des employés.
La transformation de l’IA est un marathon, pas un sprint
Les avantages potentiels de l’IA sont considérables, mais ils ne se concrétiseront pas si les entreprises ne peuvent pas mettre en œuvre la technologie à grande échelle. Donner la priorité aux gains à court terme pourrait créer un casse-tête à long terme si cela empêche une entreprise d’entreprendre le redémarrage de l’infrastructure nécessaire pour tirer pleinement parti de l’IA dans l’ensemble de l’entreprise. Les entreprises qui adoptent une vision à plus long terme et investissent dans des infrastructures résilientes, mesurables et à grande échelle ouvriront la voie à des opportunités toujours plus nombreuses au fil du temps.
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