Une usine avec des travailleurs faisant fonctionner des machines et un système de bande transporteuse en fonctionnement.

Libérer le véritable potentiel de l'IA industrielle

Alors que l'IA industrielle reforme les usines et les chaînes d'approvisionnement, l'ecosystem des fournisseurs se développe rapidement. Les entreprises recherchent l'IA pour stimuler l'efficacité et accélérer l'innovation, tandis que les startups peuvent créer de la valeur et perturber des secteurs allant de la fabrication pharmaceutique à la logistique et à l'aérospatiale.

Le financement en Europe reflète cette tendance : rien qu'au premier trimestre de 2025, les entreprises d'IA en Europe ont levé environ 3 milliards d'euros de financement en capital de risque, ce qui représente une augmentation de 55 % par rapport à la même période en 2024. La raison de cet élan est simple : dans les secteurs où les entreprises livrent dans des délais et des contraintes budgétaires extrêmes, les dirigeants ont soif d'applications qui réimaginent les flux de travail et facilitent une amélioration significative des résultats financiers.

De nouvelles approches génératives [IA] peuvent offrir des solutions totalement nouvelles avec des simulations numériques et des gains d'efficacité de niveau supérieur qui étaient auparavant irréalisables.

Catherine Crump, Directeur général, WIRED Consulting

« Non seulement ils offrent un changement radical en termes d'efficacité, mais certains débloquent également des processus et des méthodes de travail entièrement nouveaux », explique Catherine Crump, directeur général de WIRED Consulting, l'un des nombreux experts de l'ecosystem en pleine croissance de l'IA cités dans cet article.

Impact là où c'est le plus important

Le design est un domaine où l'IA peut accélérer les phases de production et introduire de nouvelles efficacités.

Comme les outils d'IA permettent aux ingénieurs d'analyser de grands volumes de données structurées et non structurées, ils offrent de nouvelles perspectives sur les matériaux et les performances alternatifs grâce à la simulation et aident à résoudre les goulets d'étranglement de longue date de la chaîne d'approvisionnement.

Je vois un monde où les chaînes d'approvisionnement seront radicalement reformatées et les méthodes existantes seront grandement perturbées.

Jon Nieman, Vice-président Investissements, G42

C'est la fusion et la pollinisation croisée des technologies d'IA qui permet les percées majeures, dit Jon Nieman, vice-président des investissements chez G42, une société de développement de l'IA basée à Abu Dhabi qui se concentre sur les solutions dans les secteurs de la santé, de l'aviation et d'autres secteurs industriels.

En plus de débloquer des gains de rentabilité majeurs, les développeurs d'IA ont le potentiel d'avoir un impact positif à une échelle beaucoup plus grande. Pour Meike Neitz, fondateur de l'ambassade du cabinet de conseil en démarrage, le rôle potentiel de l'IA dans l'atténuation du changement climatique est l'une de ses caractéristiques les plus excitantes. Il peut par exemple réduire le gaspillage de matériaux grâce à l'innovation dans la phase de conception, car jusqu'à 80% de l'empreinte environnementale d'un produit industriel est déjà déterminée par sa conception.

La refonte pilotée par l'IA des préhenseurs de robots industriels en combinaison avec la fabrication additive peut conduire à une réduction de 82 % des émissions de carbone par robot.

« Le domaine industriel est toujours l'une des plus grandes sources d'émissions de gaz à effet de serre au monde », explique Neitz.

Les solutions alimentées par l'IA peuvent jouer un rôle énorme dans l'efficacité énergétique, la conduite de l'électrification, la minimisation du gaspillage de matériaux et l'optimisation des processus.

Meike Neitz, fondateur, Ambassade

Avoir une vision de ce que l'IA peut réaliser dans le monde réel — aussi inspirant soient-ils — ne vous mènera que jusqu'à présent, cependant. Comme l'expliquent les experts présentés dans cet article, les fondateurs d'entreprises d'IA ont besoin d'une compréhension claire du savoir-faire du domaine, de la façon d'évoluer et de collaborer, et d'une obsession pour l'utilisateur final.

Diriger la transformation industrielle de l'IA n'est pas quelque chose qu'une entreprise peut faire seule. C'est pourquoi nous façonnons un ecosystem d'IA industrielle florissant, qui exige de solides collaborations entre les clients, les leaders de l'industrie, les startups, les vendeurs, les partenaires et les développeurs.

Linda Krumbholz, Vice-président principal, Écosystème et marché Siemens Xcelerator

Comment ne pas se perdre dans le battage médiatique de l'IA

Industrial robotic arm assembling electronic components on a circuit board against a blurred factory background

L'Industrial AI facilite les simulations visuelles qui ont un impact réel sur l'usine.

L'un des défis auxquels sont confrontées les startups industrielles en IA est de définir une voie claire vers le retour sur investissement (ROI) et des cas d'utilisation qui résonnent dans les contextes de l'industrie. S'ils ne peuvent pas faire les choses correctement, leur application se perdra probablement dans le bruit.

Selon Crump, les startups doivent s'efforcer de répondre à des besoins spécifiques non satisfaits dans l'industrie. Adopter cet état d'esprit leur donne un avantage concurrentiel. « Il y a tellement de battage médiatique sur l'IA en ce moment, et un déluge de startups qui innovent avec cette technologie », explique-t-elle. « Ceux qui se démarquent peuvent démontrer où leur solution unique activée par l'IA répond à un besoin clair et conduit à de meilleurs résultats. Leurs produits et services ont un impact commercial tangible et positif et un retour sur investissement clair. »

La façon dont la startup a un impact peut différer considérablement entre les environnements industriels, telles sont les nombreuses applications potentielles de la technologie de l'IA. Les startups doivent montrer une compréhension approfondie de la façon dont leur solution interagit avec le matériel industriel ou faire équipe pour obtenir le savoir-faire du domaine et des ensembles de données industrielles de qualité.

L'accent devrait être mis sur les faits, en utilisant des données propriétaires et en fournissant des solutions évolutives et centrées sur l'utilisateur, suggère Samuel Schuler, directeur général de Reimann Investors Venture Management. « Donnez la priorité à la construction d'une compréhension approfondie des flux de travail industriels réels avant de personnaliser les solutions d'IA », dit-il.

Les informations sur mesure et spécifiques au domaine surpassent souvent les stratégies génériques d'IA.

Samuel Schuler, Directeur général, Reimann Investors VC

Alexander Oelling, le directeur numérique d'ISAR Aerospace — un fournisseur de services de lancement pour les satellites de petite et moyenne taille — souligne également l'importance de l'expertise dans le domaine réel.

J'essaie toujours d'évaluer l'expertise des fondateurs dans le domaine au-delà des références technologiques.

Alexander Oelling, Directeur numérique, ISAR Aéronautique

Se rapprocher de l'utilisateur final

Pour s'assurer que leur solution ait l'impact promis sur l'industrie — et que son adoption se propage parmi les utilisateurs — les startups doivent démontrer une focalisation laser sur la livraison. En pratique, cela signifie devenir extrêmement curieux au sujet de l'utilisateur final et de la façon dont il interagit avec les outils d'IA.

« Obsédé par les personnes sur le terrain pour lesquelles vous construisez votre solution », conseille Neitz de l'ambassade aux fondateurs et aux dirigeants. « Construisez pour eux, plutôt que pour leurs patrons. Soyez en contact avec eux pour avoir leurs commentaires. Apprenez leurs douleurs, leurs réalités professionnelles, leurs processus.

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.

Développer une IA centrée sur l'utilisateur est la clé d'un déploiement réussi.

Oelling souligne également la valeur de travailler en étroite collaboration avec les utilisateurs finaux, arguant que les résultats tangibles et sur le terrain sont ce qui a le plus percuté lorsque les startups commencent à s'établir. « Les startups d'Industrial AI qui sécurisent des mises en œuvre pilotes précoces, même si elles ont une portée limitée ou partiellement subventionnées, établissent une crédibilité que les entreprises théoriques ne peuvent tout simplement pas égaler », soutiend-il.

Inversement, une compréhension insuffisante de la réalité professionnelle du client peut avoir un impact négatif sur les ventes, en particulier lorsqu'il s'agit de cibler des entreprises des services publics, du pétrole et du gaz, de l'aérospatiale et du gouvernement, qui ont leurs propres besoins et préférences.

« Je l'ai vu encore et encore », dit Nieman de G42. « Les gens ne reconnaissent pas que ces types de clients ne veulent pas déverser leurs données dans un lac de données, ils veulent des pilotes de deux ans ou des évaluations de fournisseurs, ils ont tendance à être des adeptes rapides et ils ont tendance à payer des multiples moins excitants pour les startups. »

En fin de compte, il s'agit d'établir la crédibilité. La bonne nouvelle pour les startups qui réussissent dans cette entreprise est qu'elles seront de plus en plus demandées.

En tant qu'investisseur, lorsqu'il essaie d'évaluer si une startup réussira, Nieman dit qu'il accorde une attention particulière à son histoire d'origine. « Je trouve que le chemin est le meilleur prédicteur de l'avenir », dit Nieman. « Connaître le tissu de la création de l'entreprise, le produit, la technologie et l'équipe est plus important que n'importe laquelle de ces pièces isolées. Ce qui aide une entreprise à se démarquer, c'est de comprendre ses racines — les compétences, la pensée et l'état d'esprit des fondateurs, et l'arc de commercialisation du produit. Tout cela vérifie ou démêle l'histoire.

Les idées pour cet article ont été fournies par les membres du jury des Industrial AI Awards 2025 pour les startups au Sommet de l'IA avec Pulse.