Offre de consulting :
Intégration de l’intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière et process
Accompagnement expert des projets d’optimisation et d’intelligence artificielle appliquée par l’expertise et l’expériences des projets d’intégration SI et de déploiement de solutions d’IA dans les industries du process et du manufacturing.
1. Contexte et enjeux pour l’industrie: apporter de la valeur à l’usine connectée en la transformant en usine intelligente et coopérative
L’industrie entre dans une phase de transformation digitale avec l’intégration de systèmes autonomes intelligent capables d’agir et/ou de décider sur des sujets ciblés en identifiant des objectifs valorisants et pragmatiques.
L’intégration IA dans l’environnement IT/OT industrielle nécessite :
- Une gouvernance, un pilotage expert des différentes étapes pour aboutir à des architectures robustes , flexibles, extensibles et durables
- Des expertises technologiques mixtes IA/IT/OT cumulées à des expériences matures des contraintes métiers et business
Objectif
Établir les priorités, identifier les cas d’usage à fort impact et définir la trajectoire IA de votre entreprise.
2. Vision et objectifs du cabinet sur les projets IA
- Identifier les opportunités d’automatisation intelligente
- Construire les architectures techniques et data nécessaires
- Déployer et orchestrer les agents IA adaptée en adéquation avec les critères comportementaux dans l’environnement industriel
- Garantir la conformité, la sécurité et la gouvernance IA et des DATA en restant pragmatique et en privilégiant la génération de valeur
Objectif
Garantir la cohérence entre métiers, IT et OT, tout en assurant conformité et sécurité des échanges de données.
3. Objectif d’intervention du cabinet sur les projets IA
- Identifier les opportunités d’automatisation intelligente
- Construire les architectures techniques et data nécessaires
- Déployer et orchestrer les agents IA adaptée en adéquation avec les critères comportementaux dans l’environnement industriel
- Garantir la conformité, la sécurité et la gouvernance IA et des DATA en restant pragmatique et en privilégiant la génération de valeur
Objectif
Prouver la valeur ajoutée opérationnelle et faciliter la transition vers l’industrialisation.
4. Domaines d’intervention IA
- Audit d’opportunité IA et définition d’un plan directeur Stratégie
- Description du cas d’usage à traiter – Analyse comportemental & identification des données utiles
- Sélection technologique de l’IA - Définition d’une Architecture d’ intégration IA dans l’environnent IT/OT/IA – Identification des critères décisionnels
- Gouvernance des DATAs – Spécifications du modèle IA
- Pilotage du projet pilote – Déploiement – Qualification d’intégration
- Mesures d’opérabilité et qualification process
Objectif
Assurer un passage à l’échelle maîtrisé et une supervision continue des performances des agents.
5. Phasage du projet d’accompagnement
- Diagnostic initial –Audit d’opportunité des cas d’usage à traiter par l’IA è Cartographie des systèmes d’information et de pilotage des opérations – Audit de maturité du management des DATAs
- Audit de maturité du traitement des données utile - Design & architecture – modèle d’intégration IA- Identification d’un pilote
- Déploiement pilote – Tests d’intégration – Réception comportementale – Evaluation de l’apprentissage – Qualification du concept sur le cas d’usage
- Industrialisation – extension multi-sites / multi-process
- Gouvernance & amélioration continue
Objectif
Instaurer une gouvernance claire et une amélioration continue pour maintenir la performance et la conformité IA.
6. Contenu détaillé des prestations
- Diagnostic : audit du process - data, systèmes, processus
- Design : définition des use cases, Analyse comportementale- identica I
- Déploiement : orchestration des agents et des contributions, interfaçage MES/ERP/MES/LIMS/APS – Architecture
- Assistance dans la Gouvernance d’un projet pilote IA : organisation dédiée , déploiement et suivie dédiés aux projets IA
- Support : supervision continue (AgentOps, MLOps)
7. Facteurs clés de succès
- Audit d’oportunité – ROI attendue ciblée – Objectifs pragmatiques
- Gouvernance des données et des modèles
- Cohérence IT/OT et alignement métier
- Implication des équipes terrain
- Suivi et amélioration continue du comportement des agents
8. Conclusion / appel à collaboration
- L’accompagnement consulting spécialisé garantit une intégration maîtrisée et pérenne de l’IA agentique et génératrice
Facteurs clés de réussite
- Gouvernance claire et supervision humaine
- Alignement entre métiers, IT et OT
- Cohérence entre données, modèles et processus
- Capitalisation systématique des livrables
Une approche structurée et mesurable de la performance agentique
Les livrables du consulting IA agentique permettent aux industriels de piloter leur transformation digitale en toute maîtrise. Une approche rigoureuse, sécurisée et évolutive pour intégrer l’intelligence autonome au cœur des opérations industrielles.