Machine learning et IA dans l'industrie. Cas d'usages, par Expleo

Dans l’industrie de pointe, l’intelligence artificielle ne peut pas être une simple affaire d’effet de mode. C’est le rappel essentiel partagé par Thomas Garot, à la tête des activités Data et IA chez Expleo. Avec 18 000 collaborateurs dans le monde, dont 400 experts data, Expleo privilégie avant tout la fiabilité et la sécurité opérationnelle. Dans des environnements critiques comme l'aéronautique, le ferroviaire ou l'automobile, l'erreur n'est pas une option. Dans les airs, l'objectif est clair : tendre vers le « zéro avion au sol » grâce à la maintenance prédictive. Ici, pas d'illusion générative, mais du machine learning statistique classique pour analyser les signaux faibles et garantir une totale explicabilité, indispensable aux exigences de sûreté aérienne. Sur les lignes d'assemblage automobile, c'est la vision par ordinateur qui prend le relais. Grâce à des portiques automatisés et au deep learning, l'analyse d'images en sortie d'usine fluidifie le contrôle qualité sans remplacer l'humain, qui reste le décisionnaire final via sa tablette. Enfin, dans le secteur ferroviaire, l'IA générative prouve sa valeur pour répondre aux appels d'offres techniques. En s’appuyant sur une architecture RAG, le modèle puise fidèlement dans la documentation historique de l'entreprise pour formuler des réponses rigoureuses aux cahiers des charges. La clé réside moins dans le choix de l'algorithme que dans la qualité du découpage et de l'indexation de l'information métier. Ces retours d’expérience rappellent une vérité fondamentale : l'IA industrielle ne remplace pas l'ingénierie, elle l'augmente. Entre réalités des coûts d'infrastructure et prudence technologique, la vraie transformation repose aussi et surtout sur l'acculturation des équipes et le développement d'un esprit critique face à la donnée.