Dans une tribune technique, Benoit Vallet de chez Technilog rappelle que l’intelligence artificielle ne peut fonctionner sans une collecte de données rigoureuse et contextualisée.

L’intelligence artificielle s’impose désormais comme un levier stratégique incontournable pour le secteur industriel. De la maintenance prédictive à l’optimisation des procédés en passant par l’aide à la décision, les promesses technologiques sont nombreuses. Pourtant, l’ingénieur IA Benoit Vallet met en garde contre une approche trop théorique : sur le terrain, la valeur de l’IA dépend intégralement de la qualité des données exploitées.

La donnée prime sur l’algorithme

Contrairement aux idées reçues, le principal défi de l’industrie ne réside pas dans la complexité des modèles algorithmiques, mais bien en amont, dans la collecte de l’information. L’expert souligne une différence fondamentale avec l’IA grand public qui se nourrit de volumes massifs de données homogènes. L’industrie, elle, doit composer avec des environnements hétérogènes : « Automates anciens, capteurs de générations différentes, protocoles multiples, données bruitées ou incomplètes : le terrain industriel est tout sauf standardisé ».

Pour Technilog (https://www.technilog.fr), société spécialisée dans les solutions logicielles pour l’industrie, la priorité absolue est de savoir dialoguer avec cette diversité d’équipements pour décoder et normaliser les flux. « L’IA industrielle n’est pas une promesse marketing. Sans données fiables, contextualisées et continues, il n’y a tout simplement rien à apprendre ni à prédire », insiste Benoit Vallet.

Pérennité et ouverture des systèmes

L’autre écueil majeur identifié concerne l’architecture des systèmes. Les équipements industriels ont des cycles de vie longs, s’étalant parfois sur plusieurs décennies, là où les solutions logicielles évoluent rapidement. L’expert met en garde contre les architectures fermées ou pensées uniquement pour des démonstrations de faisabilité (POC).

Pour garantir une efficacité sur le long terme, l’IA ne doit pas être un simple module ajouté en bout de chaîne, mais s’intégrer dans une architecture ouverte capable d’absorber les évolutions protocolaires et réglementaires. « Il faut donc concevoir des briques logicielles conçues pour absorber la diversité protocolaire, garantir l’indépendance vis-à-vis des constructeurs, ou encore fournir une base de données exploitable à long terme », précise l’ingénieur.

Un socle invisible mais essentiel

En définitive, la performance de l’intelligence artificielle repose sur une maîtrise pragmatique du terrain : collecter, comprendre et structurer l’information avant de chercher à l’interpréter. L’IA redevient ainsi ce qu’elle doit être : un outil au service de la performance et non une fin en soi. Comme le conclut Benoit Vallet : « Sans données de qualité, il n’y a pas d’intelligence possible ».