Les fabricants doivent construire une tour de contrôle de l'IA pour la marge et la fiabilité

Les fabricants font passer l'IA des projets pilotes expérimentaux à des performances opérationnelles fiables, ancrées par une gouvernance solide, des mesures claires et une responsabilité rigoureuse.

Par Kelly Schindler, responsable de la fabrication, Grant Thornton Advisors

Principaux points à retenir

Les fabricants font évoluer l’IA de la simple curiosité vers le système d’exploitation principal, en la traitant avec la même rigueur que les contrôles de sécurité, de qualité et de risque. L’accent est mis sur la gouvernance, la mesure en temps réel, les protocoles de remontée d’informations et la responsabilité. L’IA éclaire désormais les décisions en matière d’approvisionnement, de planification, de maintenance, de qualité et de production qui ont un impact direct sur la marge et l’expérience client. Les entreprises les plus avancées associent les résultats de l'IA à des résultats commerciaux tangibles et se préparent de manière proactive aux dérives, aux pannes ou aux perturbations opérationnelles.

Informations clés

• L'IA est déployée dans des contextes opérationnels aux enjeux élevés qui exigent une gouvernance robuste pour éviter les erreurs de marge, de disponibilité, de qualité ou d'engagement client.
• Les gains d'efficacité sont courants, mais un avantage durable dépend de résultats commerciaux mesurables.
• La gouvernance passe d'une simple case à cocher de conformité à un impératif opérationnel lié à la responsabilité et à l'atténuation des risques.
• Les stratégies d'IA doivent donner la priorité aux décisions qui génèrent des marges plutôt qu'à la poursuite des concurrents ou à la pression des fournisseurs.
• La prochaine évolution de l'IA en matière de fabrication sera définie par le contrôle, la mesure et la discipline des opérations.

Des pilotes à l'avantage opérationnel

Alors que de nombreux fabricants expérimentent l’IA, le véritable défi est de l’étendre à toutes les fonctions. Enquête sur l'impact de l'IA 2026 de Grant Thornton montre que 48 % des fabricants testent encore l’IA, mais que seulement 10 % l’ont pleinement intégrée dans leurs opérations. Dans tous les secteurs, 49 % ont développé l'IA, mais les fabricants sont à la traîne à 39 %.

Sans échelle, l’IA reste une initiative cloisonnée. Un modèle de maintenance prédictive dans une usine offre peu d'avantages concurrentiels par rapport à un système intégré qui relie la planification, les performances des fournisseurs, les intervalles de maintenance et les engagements de livraison sur plusieurs sites.

Les dirigeants du secteur manufacturier excellent déjà dans les tests de résistance des systèmes opérationnels ; cette discipline doit désormais s’étendre à l’IA. Il est essentiel de créer des systèmes qui augmentent le débit, réduisent les rebuts, préservent la disponibilité et renforcent les performances financières dans des conditions réelles.

Opérations :potentiel de hausse le plus élevé, risque le plus élevé

Le secteur manufacturier déploie l’IA dans son noyau opérationnel plus rapidement que tout autre secteur. L'enquête a révélé que 62 % des fabricants identifient les opérations comme le domaine le plus critique sur lequel se concentrer sur l'IA.

L'IA pilote la planification de la production, la maintenance prédictive, le contrôle qualité, la sécurité, les achats et la coordination de la chaîne d'approvisionnement :des facteurs qui façonnent quotidiennement la production, la structure des coûts, les niveaux de service et la marge.

Lorsque l’IA améliore la planification, réduit les temps d’arrêt ou signale les défauts plus tôt, les avantages sont substantiels. Cependant, une dérive du modèle, une dégradation des données ou des chemins d'escalade peu clairs peuvent rapidement éroder cette valeur.

Par exemple, un système d’inspection qualité autonome a besoin d’une gouvernance pour maintenir des seuils de détection précis à mesure que les conditions de production évoluent. La maintenance prédictive doit vérifier que les interventions réduisent les temps d'arrêt sans créer de travail inutile. Les achats basés sur l'IA doivent garantir que les allocations des fournisseurs correspondent aux priorités en matière de coûts, de qualité et de risques.

L'IA opérationnelle accélère la rapidité et l'évolutivité des décisions, amplifiant ainsi le besoin de responsabilisation.

Les gains d'efficacité sont désormais standard, la véritable opportunité nous attend

Les fabricants font état d’améliorations tangibles de l’efficacité :64 % d’entre eux affirment que l’IA a accru l’efficacité. Pourtant, seuls 14 % d’entre eux font état d’une innovation accélérée, soit 17 points de moins que la moyenne du secteur. Aucun répondant du secteur manufacturier n'a noté une augmentation significative de ses revenus, et 47 % n'ont constaté que de modestes gains de revenus.

Ces résultats révèlent que de nombreuses entreprises ont augmenté leurs niveaux d'activité sans encore transformer leurs performances commerciales.

À mesure que l’adoption de l’IA évolue, l’efficacité de base deviendra une capacité de base. La véritable différenciation viendra du lien entre l'IA et les décisions génératrices de marge :optimisation des achats en fonction du risque fournisseur, planification tenant compte des coûts énergétiques, améliorations de la qualité réduisant les rebuts et stratégies de maintenance maximisant la disponibilité et la durée de vie des actifs.

Les entreprises qui relient directement l'IA à ces leviers opérationnels et financiers se démarqueront de celles réalisant des gains de productivité isolés.

Gouvernance :de la conformité aux opérations de base

Le secteur de la fabrication met déjà en œuvre des contrôles détaillés en matière de sécurité, de qualité, de continuité et de risque opérationnel. L'IA exige le même niveau de rigueur.

L’enquête a révélé que seulement 7 % des fabricants disposent d’un manuel de réponse aux incidents spécifique à l’IA testé. Parallèlement, 50 % des dirigeants déclarent que la formalisation d’une stratégie d’IA ou d’un cadre de gouvernance est le changement le plus crucial nécessaire au cours des six prochains mois. Seulement 14 % des personnes interrogées se sentent pleinement prêtes à relever les défis liés à la confidentialité et à la sécurité liés à l'IA, tandis que 57 % citent l'incertitude en matière de conformité comme l'un des principaux obstacles au développement de l'IA, et 54 % considèrent l'incertitude en matière de conformité comme leur principale préoccupation concernant l'IA agentique.

Kelly Schindler note :« Les fabricants déploient l’IA là où l’échec a le plus grand impact, mais la plupart n’ont pas répété ce qui se passe en cas de problème. » "La question n'est pas de savoir si l'IA a sa place dans les opérations ; il s'agit de savoir comment nous le saurons, à qui appartient le rétablissement et de quelles preuves nous disposons."

La gouvernance doit être une discipline opérationnelle et non une superposition bureaucratique. Une propriété claire, des voies de remontée d'informations, des preuves prêtes à l'audit, des normes de test et des processus de surveillance sont essentiels pour confirmer que les systèmes d'IA fonctionnent comme prévu.

La stratégie doit générer des marges, et non une position concurrentielle

De nombreux dirigeants se sentent obligés d’accélérer leurs investissements dans l’IA parce que leurs concurrents évoluent rapidement. L'enquête montre que 45 % des fabricants sont motivés par les actions de leurs concurrents, mais que seulement 42 % ont des politiques formelles de gouvernance de l'IA (contre 52 % en moyenne dans le secteur).

Un investissement sans discipline de gouvernance peut conduire à un déploiement fragmenté, à une responsabilité incohérente et à une valeur floue.

Les conseils d’administration du secteur manufacturier signalent des taux d’approbation des investissements dans l’IA de 79 %, mais seulement 42 % ont établi une gouvernance. La stratégie doit être le principal moteur du retour sur investissement, à commencer par le modèle opérationnel lui-même. Les dirigeants doivent identifier les décisions qui affectent le plus le débit, la qualité, la disponibilité, les performances d'approvisionnement et la marge, et prioriser le déploiement de l'IA en fonction de ces décisions.

L'IA n'est pas requise dans tous les processus, uniquement là où l'effet de levier opérationnel et financier est le plus élevé et où la gouvernance peut soutenir des résultats mesurables.

Ceux qui prouvent qu'ils peuvent faire confiance à l'IA, la gouverner et la connecter à des résultats tangibles obtiendront un avantage durable.

FAQ

Dans quels domaines les fabricants devraient-ils concentrer leurs efforts en premier sur l'IA ?

Donnez la priorité à l'IA dans les domaines opérationnels qui influencent directement la marge, la disponibilité, la qualité, la sécurité, les achats, la planification et les performances des services.

Que comprend un plan de contrôle de l'IA ?

Un plan de contrôle de l'IA comprend des politiques de gouvernance, des procédures de réponse aux incidents, des voies de remontée d'informations, des normes de surveillance, des protocoles de test et la responsabilité des résultats opérationnels.

Pourquoi lier la stratégie d'IA à la marge ?

Les stratégies axées sur la marge ciblent les décisions opérationnelles qui ont le plus d'impact sur la rentabilité, le débit, la qualité et les performances client.

À propos de l'auteur :
Kelly Schindler est responsable de l’industrie manufacturière et associé d’audit au bureau de Grant Thornton à Saint-Louis. Elle supervise la croissance et les opérations de la pratique de fabrication de l’entreprise, couvrant les services de technologie, d’assurance, de fiscalité et de conseil. Kelly voyage fréquemment avec des clients manufacturiers nationaux et internationaux, fournissant des informations sur l'industrie, identifiant des solutions et favorisant les réseaux de meilleures pratiques.

www.grantthornton.com