Vos concurrents deployent l'AI en usine. Votre equipe fait encore tourner des macros Excel de 2019. L'Usine Tableur — ou l'intelligence manufacturiere vit dans des feuilles de calcul mises a jour manuellement au lieu de modeles AI en temps reel — est le vilain qui tue la competitivite industrielle europeenne. Maintenance predictive, AI de vision qualite, jumeaux numeriques, copilotes industriels : ce ne sont pas des concepts futurs. Ils sont deja deployes chez vos concurrents.
Siemens a lance neuf copilotes industriels et un Digital Twin Composer au CES 2026. Votre usine depend encore de l'intuition des operateurs et de macros Excel pour le controle qualite. Ce n'est pas un ecart technologique — c'est un ecart de survie.
Votre MES a ete concu en 2010. Il ne peut pas ingerer des donnees de capteurs en temps reel, ne peut pas alimenter des modeles AI, et ne peut pas supporter la convergence OT/IT que l'Industrie 4.0 exige. La dette technique est la barriere, pas le budget.
Votre 'maintenance predictive' signifie qu'un technicien parcourt l'usine avec un presse-papiers. Vos concurrents deployent des modeles ML sur des appareils edge qui predisent les pannes de roulements 72 heures a l'avance. Les temps d'arret imprevus coutent aux industriels plus de 200 000 EUR par heure.
Les systemes AI industriels controlant des processus critiques pour la securite, l'inspection qualite et les environnements de travail peuvent etre classifies comme haut risque sous l'EU AI Act. L'application commence le 2 aout 2026. Deployer sans conformite, c'est deployer avec responsabilite juridique.
L'AI industrielle a des contraintes que l'AI cloud n'a pas : exigences de latence de 10 ms, fonctionnement hors ligne, integration de protocoles legacy (OPC UA, MQTT, Modbus), et fiabilite critique pour la securite. J'ai construit des systemes a cette intersection chez Renault-Nissan-Mitsubishi (plateforme vehicule connecte, 4M+ utilisateurs, 39 pays) et AuraLinkOS (400+ microservices pour la recharge industrielle de vehicules electriques). L'approche est la meme : evaluer, concevoir pour les contraintes physiques, deployer en usine, mesurer le ROI.
Evaluation de maturite AI industrielle sur tout votre paysage OT/IT. Cartographier chaque source de donnees : capteurs, automates, MES, SCADA, ERP. Analyse des ecarts par rapport aux leaders de l'Industrie 4.0. Identifier les 3 cas d'usage a plus fort ROI pour vos 90 premiers jours.
Architecture pour les contraintes physiques : deploiement edge pour l'inference a faible latence, fonctionnement hors ligne pour les environnements a reseau instable, et pontage securise OT/IT. Strategie de jumeaux numeriques. Decisions construire vs. plateforme (Siemens, PTC, Dassault, ou sur mesure).
Quatre cas d'usage concrets deployes en usine : maintenance predictive (modeles ML sur appareils edge predisant les pannes 72+ heures a l'avance), AI de vision qualite (inspection visuelle automatisee remplacant l'echantillonnage manuel), jumeaux numeriques (simulation virtuelle avant modifications physiques), et copilotes industriels (assistants AI pour operateurs et ingenieurs de maintenance).
Mesure du ROI par rapport a la reference. Re-entrainement continu des modeles avec les donnees de production. Feuille de route d'expansion du premier deploiement a l'adoption AI sur toute l'usine. Revue de conformite pour la classification haut risque de l'EU AI Act.
Developpe a partir de l'experience pratique chez Renault-Nissan-Mitsubishi (plateforme vehicule connecte servant 4M+ utilisateurs sur 39 pays), Cisco (plateformes traitant les donnees de millions d'appareils industriels), et AuraLinkOS (400+ microservices pour la recharge industrielle de vehicules electriques). Mohammed Cherifi, consultant en AI industrielle, a concu ce framework pour la realite du deploiement en usine — ou un taux de disponibilite de 99,9 % est le minimum, pas l'objectif.
Vous etes un dirigeant industriel qui regarde ses concurrents deployer de l'AI industrielle pendant que votre usine tourne sur un MES legacy et des feuilles de calcul Excel. Vous avez besoin de quelqu'un qui a construit des systemes industriels a l'echelle Renault, Cisco et ABB — pas des consultants en management qui n'ont jamais configure une connexion OPC UA. Vous voulez moderniser sans perturber la production.
Industrie discrete (automobile, electronique, machines), industrie de process (chimie, agroalimentaire, pharmaceutique), et infrastructure industrielle (energie, services publics, recharge de vehicules electriques). Le Framework FACTORY s'adapte a tout environnement manufacturier. Ce qui compte, c'est la maturite OT/IT et la preparation des donnees, pas le secteur specifique. Mohammed a deploye dans l'automobile (Renault), l'IoT industriel (Cisco), et l'infrastructure energetique (ABB, AuraLinkOS).
Presque jamais. La plupart des deploiements d'AI industrielle s'integrent avec les systemes MES, PLM et CMMS existants via OPC UA, MQTT ou des API REST. Remplacer un MES est un projet de 2 ans a plusieurs millions d'euros. Ajouter une capacite AI en edge et dans le cloud est un projet de 2-3 mois qui extrait de la valeur de votre investissement actuel.
Les systemes AI controlant des processus critiques pour la securite, l'inspection qualite affectant la securite des produits, et les systemes de surveillance des travailleurs peuvent etre classifies haut risque sous l'article 6 de l'EU AI Act. L'application commence le 2 aout 2026. Si votre systeme d'AI de vision rejette des pieces defectueuses dans une chaine d'approvisionnement automobile, c'est probablement du haut risque. Je vous aide a inventorier les systemes, classifier les risques, et construire une gouvernance conforme avant la date limite.
L'evaluation prend 2 semaines. Le premier deploiement — qu'il s'agisse de maintenance predictive, d'AI de vision qualite, ou d'un copilote industriel — prend 8-12 semaines de l'architecture a la production. Les implementations de jumeaux numeriques se deroulent en parallele. L'objectif est un ROI demontrable en un trimestre : reduction des temps d'arret imprevus, baisse des taux de defauts, ou augmentation du debit.
La convergence OT/IT est la ou 70 % des projets d'AI industrielle echouent. Les reseaux OT ont des modeles de securite differents, des exigences de latence differentes, et des attentes de fiabilite differentes des reseaux IT. J'ai construit des plateformes pontant cet ecart a l'echelle Cisco (millions d'appareils industriels). L'approche : des patterns d'integration securises qui respectent la segmentation reseau OT, des protocoles adaptes (OPC UA pour les donnees structurees, MQTT pour la telemetrie temps reel), et du calcul edge qui maintient l'inference a faible latence en local.
Decouvrez d'autres services qui completent cette offre
Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et produire des resultats concrets.