L’industrie manufacturière canadienne a toujours dû s’adapter à d’importants bouleversements. Pendant la Grande Dépression, les fabricants ont dû composer avec une chute drastique de la demande et une pénurie de main-d’œuvre. Dans les années 1980, ce sont les tarifs sur l’acier et les subventions qui ont redéfini la concurrence. Ensuite, la libéralisation du commerce dans les années 1990, la rareté de la main-d’œuvre dans les années 2000, et plus récemment, les perturbations mondiales des chaînes d’approvisionnement.
Le secteur manufacturier n’a jamais cessé d’évoluer, et 2025 ne fait pas exception. Certaines pressions sont nouvelles, comme la vitesse de la transformation numérique ou la demande accrue pour des données en temps réel. D’autres sont bien connues des professionnels du secteur : tarifs douaniers, pénurie de talents, hausse des coûts, incertitudes économiques mondiales.
Un des plus grands changements aujourd’hui, c’est la technologie — particulièrement l’intelligence artificielle (IA). Elle est présentée comme la prochaine grande avancée dans le secteur manufacturier. Pourtant, la réalité est la suivante : la majorité des fabricants ne l’utilisent pas. En juillet 2024, seulement 3,7 % des entreprises manufacturières canadiennes avaient adopté l’IA. Beaucoup ne voient pas comment elle s’intègre dans leurs opérations quotidiennes, ou par où commencer.
Idées reçues courantes sur l’IA dans le secteur manufacturier
Si l’adoption de l’IA est lente dans l’industrie, c’est souvent à cause d’idées reçues qui donnent l’impression que la technologie est risquée ou peu pertinente. Voici trois des plus fréquentes — et pourquoi elles ne tiennent pas la route. « L’IA est juste une mode. »
Les tendances suivent souvent un cycle prévisible : engouement rapide, battage médiatique, puis disparition. On a vu ça avec les téléviseurs 3D au début des années 2010. L’IA en industrie, c’est autre chose. Le marché mondial de l’IA industrielle est passé de 8 milliards de dollars en 2019 à une prévision de 700 milliards d’ici 2032. Ce n’est pas une mode. C’est une transformation en marche. Et les fabricants qui l’ignorent prennent le risque d’être dépassés. « L’IA est risquée et peu fiable. »
Cela pouvait être vrai en 2001 — plus aujourd’hui. L’IA s’est stabilisée. Même si elle continue d’évoluer, de nombreux outils utilisés en industrie — comme la maintenance prédictive, le contrôle qualité ou la surveillance des processus — sont éprouvés. Ils ont été testés, optimisés et déployés dans des milliers de cas concrets. D’ailleurs, 61 % des organisations affirment qu’elles ne peuvent détecter certaines menaces critiques sans l’IA. Bien mise en œuvre, l’IA n’est pas expérimentale. Elle est fiable. « L’IA va remplacer les travailleurs. »
L’IA peut automatiser certaines tâches répétitives, mais elle ne remplace pas les humains. Elle les soutient. Elle libère du temps pour la prise de décision, l’innovation et la résolution de problèmes concrets sur le plancher. Bâtir une base solide
Pour réussir, il faut une fondation solide. Dans toutes les usines où l’IA fonctionne bien, trois piliers sont présents : les personnes, les processus et les technologies.
Les personnes sont au cœur du progrès. Ce sont les opérateurs, les chefs d’équipe, les experts. Ils possèdent des années de savoir-faire souvent non documenté, mais essentiel au bon fonctionnement.
L’arrivée de l’IA peut susciter des inquiétudes : Quel sera mon rôle ? Vais-je être remplacé ? Vais-je suivre le rythme ? Si ces questions ne sont pas prises au sérieux dès le départ, l’IA peut provoquer de la résistance, un sentiment d’exclusion, voire la perte d’expertise si certains travailleurs expérimentés quittent ou se désengagent. Mais lorsque les personnes sont impliquées dès le départ et bien accompagnées, ça fonctionne. Un fabricant a utilisé l’IA pour identifier les écarts de compétences, personnaliser les formations, et mieux associer les gens aux bons rôles. Résultat : réduction de 40 % du temps de formation, hausse de 35 % de l’adoption technologique, et meilleure rétention du personnel.
Les processus structurent la production. Ils peuvent nécessiter quelques ajustements pour tirer le meilleur des nouveaux outils. Il ne s’agit pas de tout recommencer — mais d’apporter des améliorations intelligentes pour gagner en efficacité.
La technologie va au-delà des machines. Elle inclut ce que vous avez déjà : systèmes ERP, plateformes MES, capteurs, tableaux de bord. L’IA vient se greffer à ces outils. Mais sans direction claire, rien ne fonctionne. Il faut une vision bien définie, appuyée par une volonté forte. Et cette vision se bâtit par petites étapes bien coordonnées, qui mènent à des changements durables.
Exemple concret : Lire les jauges analogiques grâce à l’IA
C’est exactement ce genre de démarche que l’un de nos clients a adopté pour relever un défi courant : extraire des données de jauges analogiques et en tirer des informations pour prendre de meilleures décisions.
Les jauges analogiques sont encore largement utilisées. Elles mesurent des données cruciales comme la pression, la température ou la tension. Mais elles ne sont pas conçues pour être intégrées aux systèmes numériques, ce qui rend la collecte de données difficile à grande échelle. La vérification manuelle prend du temps et peut entraîner des erreurs.
La solution classique consiste à les remplacer par des capteurs connectés. Mais cela coûte cher — surtout quand les jauges fonctionnent encore parfaitement.
Plutôt que de tout changer, l’équipe a utilisé l’IA et la vision par ordinateur. Ils ont entraîné un modèle avec des images réelles et synthétiques pour reconnaître différentes positions d’aiguilles. Avec une caméra simple et un traitement local, ils ont pu capturer des données précises en continu. Résultat : meilleure visibilité sur les opérations, conformité facilitée, maintenance optimisée, détection des problèmes en amont. Le tout sans modifier le matériel existant.
Comment l’IA permet de réduire les arrêts de production
Cet exemple montre comment l’IA peut résoudre un problème précis. Mais la même approche ciblée peut s’appliquer à toute la chaîne de production.
Les arrêts de production demeurent l’un des problèmes les plus coûteux en fabrication. En utilisant l’IA pour améliorer la collecte, l’interprétation et l’exploitation des données, on permet aux équipes d’anticiper les problèmes, d’intervenir plus rapidement, et de planifier la maintenance de façon plus stratégique. Moins d’arrêts, moins de coûts, meilleure performance.
Les résultats sont mesurables. Dans des environnements de production, nous avons observé :
- Jusqu’à 50 % de pannes en moins
- 25 % de réduction des coûts de maintenance
- 20 % d’augmentation de la durée de vie des équipements
Les fabricants doivent aujourd’hui accroître leur fiabilité sans augmenter leurs coûts. Ces gains peuvent faire la différence entre perdre du terrain et rester concurrentiel.
Penser en grand. Commencer petit. Avancer vite.
Il n’est pas nécessaire d’avoir un plan complet pour se lancer. Les projets d’IA les plus efficaces débutent par un problème ciblé et mesurable. Faites un diagnostic rapide, identifiez un cas d’usage à forte valeur, et franchissez la première étape. Ensuite, vous pourrez évoluer de façon structurée, tout en construisant votre vision stratégique à long terme.
Chez KPI Digital, c’est notre approche de l’IA : cibler ce qui compte le plus, simplifier ce qui est complexe, et livrer des résultats concrets. Prêt à découvrir ce que l’IA peut apporter à votre entreprise ? Contactez-nous !
Jessy-Kate Fournier
Jessy-Kate, architecte de solutions et directrice avant-vente chez KPI Digital, est spécialisée en architecture de données, intelligence d’affaires (BI), intelligence artificielle (IA) et analytique avancée. Elle pilote des projets d’innovation et de transformation axée sur les données à travers l’Amérique du Nord, dans les secteurs de la fabrication, de la chaîne d’approvisionnement, des ventes et du marketing, afin de générer des résultats concrets.
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Bryan Minor
Bryan, expert en intelligence artificielle avec 30 ans d’expérience, a développé des solutions avancées pour les secteurs de la défense, de la biotechnologie et de la publicité. Spécialiste en optimisation numérique et en vision par ordinateur, il allie innovation, sens des affaires et expertise approfondie en développement de l’IA. Il détient une habilitation de sécurité Top Secret/SCI du département de la Défense des États-Unis.
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