IA pour l'industrie : quels cas d'usage créent réellement de la valeur ?
L'intelligence artificielle suscite un intérêt croissant dans l'industrie. Pourtant, de nombreuses entreprises peinent encore à identifier les usages capables de générer un retour sur investissement concret.
La réussite d'un projet IA ne dépend pas uniquement de la technologie utilisée. Elle repose avant tout sur le choix des bons cas d'usage. Les projets qui produisent le plus de valeur sont généralement ceux qui renforcent l'expertise des équipes sur des processus à fort impact opérationnel ou commercial.
Alors, quels sont aujourd'hui les cas d'usage IA les plus pertinents dans l'industrie ?
Pourquoi privilégier les cas d'usage à forte valeur ajoutée ?
L'IA n'a pas vocation à remplacer les experts métier. Son rôle est de leur permettre d'accéder plus rapidement à l'information, de réduire les tâches à faible valeur ajoutée et d'améliorer la qualité des décisions.
Les projets les plus performants sont souvent ceux qui répondent à un problème métier clairement identifié : vendre plus efficacement, résoudre plus rapidement des incidents techniques, sécuriser la conformité ou transmettre des connaissances critiques.
C'est également sur ces usages que l'adoption par les équipes est généralement la plus forte, car les bénéfices sont rapidement visibles.
1. Performance commerciale et conseil produit
Pourquoi l'expertise est critique
Dans l'industrie, vendre ne consiste pas seulement à présenter un catalogue. Les commerciaux doivent comprendre des centaines voire des milliers de références, leurs caractéristiques techniques, leurs compatibilités et leurs cas d'application.
Cette expertise fait une différence directe sur la performance commerciale. Selon une étude de Clari, les 10 % des meilleurs commerciaux génèrent à eux seuls 65 % du chiffre d'affaires. D'autres travaux montrent également que les vendeurs les plus performants ont jusqu'à 65 % de chances supplémentaires de réaliser des ventes additionnelles ou croisées et 63 % de chances supplémentaires d'être recommandés à d'autres entreprises par leurs clients.
Une expertise produit insuffisante peut donc conduire à des opportunités manquées, à des recommandations inadaptées et à une perte de chiffre d'affaires.
Comment l'IA peut aider
L'IA permet d'interroger en langage naturel les catalogues produits, fiches techniques, formations ou retours d'expérience internes. Elle facilite également la mise en relation avec les bons experts lorsqu'une question dépasse le périmètre documentaire disponible.
Exemple concret
Un commercial prépare un rendez-vous avec un restaurateur qui cherche une solution pour nettoyer une terrasse en bois. En quelques secondes, l'IA lui recommande les produits adaptés, les arguments de vente associés et les produits complémentaires à proposer.
Résultats attendus
- augmentation du panier moyen ;
- réduction du temps de préparation des rendez-vous ;
- montée en compétence plus rapide des nouveaux commerciaux ;
- diminution des sollicitations adressées aux experts produits.
Chez SID, l'utilisation d'Ask for the moon pourrait permettre d'obtenir jusqu'à +20 % de chiffre d'affaires pour certains commerciaux. La solution est aujourd'hui utilisée par 120 commerciaux sur un catalogue de plus de 800 produits et plus de 2 000 documents techniques.
Pour un retour d'expérience complet sur l'utilisation de l'IA pour l'expertise produit des commerciaux, retrouvez le témoignage d'Adrien Hubert, Directeur Général de SID, lors de notre webinaire dédié : [https://youtu.be/bO4tSDb3TE0?si=QeY-e9PVa0cyI0po].
2. Support technique et maintenance
Pourquoi l'expertise est critique
Les équipes support et maintenance doivent maîtriser des volumes considérables de documentation technique, de procédures et de réglementations. Elles sont souvent sollicitées sur des sujets récurrents tout en devant répondre rapidement à des situations opérationnelles critiques.
Cette pression est particulièrement forte dans les environnements industriels. Chez DEF, le Support Technique National traite entre 350 et 400 appels par mois avec une équipe de seulement 6 à 7 personnes. Selon son responsable, au moins 20 % de ces sollicitations concernent des questions récurrentes auxquelles les experts doivent répondre encore et encore.
À mesure que les gammes de produits, les réglementations et les procédures se multiplient, les équipes doivent absorber toujours plus de connaissances tout en maintenant un haut niveau de réactivité. Le risque est alors double : mobiliser inutilement les experts sur des questions répétitives et ralentir la résolution des demandes plus complexes.
Comment l'IA peut aider
L'IA permet aux techniciens de trouver rapidement une réponse dans la documentation existante, tout en conservant la possibilité de solliciter un expert lorsque nécessaire. Les connaissances validées viennent ensuite enrichir le système et deviennent accessibles à l'ensemble des équipes.
Exemple concret
Lors d'une mise en service, un technicien s'interroge sur la compatibilité entre plusieurs équipements. Il pose sa question à l'assistant IA et obtient immédiatement une réponse fondée sur les guides produits et les échanges précédents. Si l'information n'est pas disponible, la demande est automatiquement orientée vers le bon expert.
Résultats attendus
- réduction du temps de résolution ;
- diminution des interruptions pour les experts ;
- amélioration de l'autonomie des équipes terrain ;
- meilleure transmission du savoir-faire technique.
Sur 2024, j’ai pu dégager 508 h de charge du support technique grâce à Ask DEF, de manière à pouvoir passer du temps sur d’autres sujets d’innovation et de nouveaux produits. Plutôt que de passer notre temps à faire du renseignement des techniciens. Ça a été un vrai gain en tant que manager pour pouvoir repositionner les équipes sur mes missions avec encore plus de valeur ajoutée.
Olivier Duhoux
Technique National
3. Support conformité, qualité et production
Pourquoi l'expertise est critique
Les processus industriels reposent sur des procédures, des normes qualité et des exigences réglementaires complexes. Une mauvaise interprétation peut entraîner des erreurs de production, des coûts de non-qualité ou des risques de non-conformité.
Selon l’AFNOR, les coûts liés à la non-conformité et aux travaux de reprise peuvent représenter jusqu’à 10 % du chiffre d’affaires d’une entreprise. La bonne compréhension et l’application des normes constituent donc un enjeu majeur, tant pour la performance opérationnelle que pour la maîtrise des risques.
Comment l'IA peut aider
L'IA facilite l'accès aux bonnes procédures, méthodes et référentiels. Elle aide les équipes à retrouver rapidement l'information pertinente tout en s'appuyant sur des contenus validés par les experts qualité et méthodes.
Exemple concret
Un ingénieur manufacturing souhaite modifier un procédé de fabrication. Il interroge l'assistant pour identifier les contraintes techniques, les normes applicables et les retours d'expérience déjà documentés dans l'entreprise avant de lancer le changement.
Résultats attendus
- réduction des erreurs de production ;
- meilleure homogénéité des pratiques ;
- diffusion plus rapide des bonnes méthodes ;
- amélioration continue facilitée.
4. Appui à l'expertise et capitalisation des connaissances
Pourquoi l'expertise est critique
Dans l'industrie, une part importante du savoir-faire reste tacite : elle est détenue par quelques experts et n'est pas toujours documentée. Lorsqu'un collaborateur quitte l'entreprise ou n'est pas disponible, l'accès à cette expertise devient difficile.
Comment l'IA peut aider
L'IA transforme la documentation existante et les échanges validés entre experts en une base de connaissances vivante. Elle facilite l'identification des personnes compétentes sur un sujet et sécurise la transmission des connaissances dans le temps.
Exemple concret
Un nouveau collaborateur pose une question métier complexe. L'IA lui fournit une première réponse basée sur les documents et les échanges passés. Si nécessaire, elle identifie automatiquement les experts les plus pertinents pour compléter ou valider la réponse.
Résultats attendus
- réduction de la dépendance aux experts ;
- onboarding plus rapide ;
- préservation du savoir-faire ;
- meilleure collaboration entre équipes.
Comment identifier les meilleurs cas d'usage IA dans votre industrie ?
Tous les projets IA ne produisent pas le même impact. Les initiatives les plus rentables sont généralement celles qui répondent à un enjeu métier concret et s'appuient sur l'expertise déjà présente dans l'entreprise.
Avant de lancer un projet, il est essentiel d'identifier les processus où les gains potentiels sont les plus importants : amélioration des ventes, réduction du temps de traitement, sécurisation de la conformité ou transmission des connaissances.
Découvrez nos cas d'usage IA pour l'industrie et échangez avec nos experts pour identifier les opportunités les plus pertinentes pour votre organisation.
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