L’intelligence artificielle n’est pas une stratégie en soi. Elle devient progressivement une capacité fondamentale qui s’intégrera à l’ensemble des systèmes d’information industriels, des processus opérationnels et des fonctions métier.
Dans l’industrie et les infrastructures, cette évolution est déjà engagée. L’IA trouve progressivement sa place dans des environnements tels que les EMS, SCADA, DERMS, ERP, WMS et de nombreuses autres applications d’entreprise et d’exploitation. Elle intervient dans la prévision de la demande, la maintenance des actifs, l’optimisation des opérations, la détection des anomalies, la gestion des flux et l’aide à la décision.
Cette transformation ne prendra toutefois pas nécessairement la forme d’un grand projet technologique unique. Dans la plupart des organisations, elle se construira progressivement, à travers une succession de décisions ciblées, intégrées aux processus, aux systèmes et aux modèles opérationnels existants.
Le véritable enjeu stratégique n’est donc plus de savoir s’il faut adopter l’IA. Il est de déterminer comment introduire la bonne capacité d’IA dans chaque fonction métier, tout en maintenant le bon équilibre entre contrôle, investissement, rapidité et risque.
Pour chaque initiative d’IA, trois grandes orientations stratégiques peuvent être envisagées :
Build : Développer en interne
Le développement interne est pertinent lorsque la capacité constitue un avantage concurrentiel durable, lorsqu’un contrôle important sur la propriété intellectuelle est nécessaire ou lorsque la solution doit être profondément intégrée aux processus et aux systèmes existants.
Cette approche offre davantage de contrôle sur les données, l’architecture, les modèles et leur évolution. Elle implique toutefois de disposer des compétences, des infrastructures et de la capacité organisationnelle nécessaires pour maintenir la solution dans la durée.
Buy : Adopter une solution existante
L’acquisition d’une solution du marché peut être privilégiée lorsque la priorité est d’accélérer le déploiement, de bénéficier de fonctionnalités déjà éprouvées et de limiter les risques liés au développement.
Cette approche permet souvent de réduire le délai entre l’identification d’un besoin et la mise en production. Elle nécessite néanmoins d’évaluer attentivement l’intégration avec le système d’information existant, la gouvernance des données, la cybersécurité, la dépendance vis-à-vis du fournisseur et le coût total de possession.
Partner : Construire avec un partenaire spécialisé
Le recours à un partenaire devient particulièrement pertinent lorsque l’organisation recherche une expertise spécifique, une capacité d’exécution rapide ou un partage des risques.
Un partenaire spécialisé peut intervenir sur la conception de l’architecture, la sélection des technologies, l’intégration des données, le développement des modèles, le déploiement opérationnel et la conduite du changement.
Cette approche permet également de combiner la connaissance métier et opérationnelle de l’organisation avec des compétences technologiques spécialisées.
Il n’existe pas de réponse universelle
Une organisation peut très bien choisir de développer certaines capacités en interne, d’en acheter d’autres sur le marché et de s’appuyer sur des partenaires pour les domaines nécessitant une expertise particulière.
Le choix doit être guidé par plusieurs facteurs : les objectifs business, la maturité technologique, la disponibilité et la qualité des données, les contraintes opérationnelles, les exigences de cybersécurité, le niveau de criticité du processus concerné, les compétences disponibles en interne et les priorités stratégiques à long terme.
Dans les environnements industriels, cette distinction est particulièrement importante.
Une capacité d’IA destinée à optimiser un processus critique de production ne présente pas les mêmes exigences qu’un outil d’analyse destiné à améliorer le reporting. De la même manière, une solution intégrée à un environnement OT doit être évaluée selon des critères de disponibilité, de sécurité et de continuité d’exploitation qui dépassent largement la seule performance du modèle.
Le choix entre Build, Buy ou Partner doit donc être abordé comme une décision d’architecture et de modèle opérationnel, et non comme un simple choix technologique.
La question à se poser aujourd’hui
La question n’est plus simplement : Où pouvons-nous utiliser l’IA ? Mais plutôt :
Quelles capacités d’IA devons-nous construire, lesquelles devons-nous acheter et lesquelles devons-nous développer avec des partenaires pour créer un avantage concurrentiel durable ?
