Rockwell Automation, Inc. a annoncé aujourd'hui les résultats de sa neuvième étude annuelle consacrée à « L’état de la fabrication intelligente » (State of Smart Manufacturing Report). Dans le cadre de cette enquête mondiale, plus de 1500 décideurs issus de 17 des principaux pays manufacturiers ont été interrogés, parmi lesquels la France. Ce rapport éclaire la manière dont les entreprises adoptent la technologie pour surmonter les défis auxquels elles sont confrontées, tels que les pénuries de la chaîne d’approvisionnement et de main-d’œuvre qualifiée, mais aussi, les exigences croissantes en matière de développement durable.

Les technologies de fabrication intelligente, dont l’IA, gagnent du terrain
L’automatisation et l’Intelligence Artificielle (IA) motivent le plus les investissements au sein des entreprises industrielles afin de se prémunir contre les cyber-attaques, améliorer le contrôle qualité et optimiser leurs process. Toutefois, elle montre également que l’humain occupe une place de plus en plus centrale dans cette transformation digitale. Ce constat est particulièrement pertinent pour la France.
Parmi les principaux résultats de l’étude, 95 % des entreprises interrogées utilisent ou prévoient d’utiliser les technologies de smart Manufacturing, contre 82 % l’année passée. Autre tendance, 94 % d’entre elles prévoient de maintenir ou d’accroître leurs effectifs grâce à l’adoption de technologie de fabrication intelligente.
L’une des données les plus marquantes de l’enquête concerne l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle générative (IA générative) dans les priorités technologiques des entreprises industrielles. En effet, le rapport précise que 83 % des entreprises interrogées prévoit d’utiliser l’IA générative dans leurs activités en 2024, la plaçant en deuxième position des investissements les plus rentables, juste derrière le cloud/SaaS.

La France : une dynamique prometteuse, mais un léger retard sur ses voisins européens
Parmi les grandes tendances de l’étude 2024, le rapport révèle pour la France que :

• L'automatisation et l'optimisation des processus de fabrication grâce à l'intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique constituent les principales motivations pour investir dans la fabrication intelligente. En effet, 79 % des entreprises interrogées en France ont investi (ou prévoient de le faire dans les 12 prochains mois) dans l’IA et l'e-learning. Si ce chiffre est élevé, il est néanmoins légèrement inférieur à la moyenne européenne (84 %). En matière d’applications de ces technologies, les entreprises citent la cybersécurité (45 %), le contrôle de la qualité (38 %) et l'optimisation des processus (37 %).
  
  
• L’humain au centre des stratégies de transformation digitale. Les décideurs reconnaissent que l'autonomisation et la montée en puissance des salariés grâce à la technologie – notamment l’IA - sont essentielles pour relever les défis de l’industrie manufacturière, comme la pénurie de main-d’œuvre et le déficit de compétences. Parmi les leviers d’action identifiés : la flexibilité des horaires (34 %), l'externalisation auprès de consultants (33 %) et l'utilisation de la technologie pour créer des emplois plus attrayants (31 %).
  
  
• Le renforcement de la résilience des opérations et des processus reste une préoccupation majeure pour les fabricants en France. Dans ce contexte, la qualité demeure une priorité absolue. L’IA et le Machine Learning (ML) émergent désormais comme des outils clés pour garantir et améliorer la qualité. Pour 45 % des décideurs interrogés, l'amélioration de la qualité était le principal objectif lorsqu’ils adoptent une technologie de fabrication intelligente ; un chiffre supérieur à la moyenne européenne de 41 %. Viennent ensuite l’attractivité des emplois pour 35 % des sondés et l'attractivité des clients (33 %).

« Un léger retrait des entreprises en France ne doit pas masquer les efforts qu’elles consacrent à leur transformation digitale pour rendre leurs processus de fabrication plus fiables, plus performants et plus responsables » commente Gilles Pacaud, Directeur Général Rockwell Automation France.

Le défi du recrutement des compétences toujours très présent en France
Dans le précédent rapport, les perturbations de la chaîne d'approvisionnement étaient la principale source d’inquiétude pour les entreprises. Cependant, cette édition marque un changement de paradigme : la pénurie de salariés qualifiés est devenue la préoccupation majeure pour 40 % des décideurs interrogés en France, soit un taux bien supérieur à la moyenne européenne de 31 %. 
C’est la raison pour laquelle 29% des décideurs en France misent sur les nouvelles technologies afin d’améliorer les compétences des talents existants et embaucher de nouveaux talents (ou des talents différents). Toutefois, deux obstacles majeurs freinent l’adoption des technologies de fabrication intelligente : leur coût (35%) et le manque de compétences internes pour les mettre en œuvre (31%).

Des investissements inégaux selon les entreprises
En moyenne, les entreprises européennes ont augmenté de 30 % les dépenses technologiques malgré les incertitudes économiques. En France, si 48 % des entreprises sondées consacrent entre 21 % et 50 % de leur budget d'exploitation aux investissements technologiques, 40 % d'entre elles dépensent moins de 20 %. D’ailleurs, interrogées sur la manière dont elles perçoivent l'utilisation des données collectées, 36 % estiment qu'elles servent à développer des solutions de maintenance prédictive (36 %), suivie de l'optimisation des processus (30 %), la gestion de l'énergie (29 %) et l'analyse des ventes (29 %).

Dans ce contexte, les entreprises en France prévoient une utilisation accrue de l’IA et des technologies intelligentes. Toutes deux sont perçues (pour 35 % des sondés) comme des moteurs de la croissance de l'activité, suivies par une automatisation accrue (33 %) et une meilleure utilisation des données en temps réel (30 %). Un chiffre en hausse mais toujours en retrait vis-à-vis des États-Unis par exemple, où 46 % des entreprises prévoient d'accroître l'automatisation et 41 % d'utiliser davantage l'IA et le machine-learning.

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