Une adoption encore limitée aux grandes entreprises
L’intelligence artificielle est présente dans l’industrie depuis plusieurs décennies, notamment dans les entreprises investissant fortement en recherche et développement. Toutefois, sa diffusion reste inégale. Entre 2019 et le premier semestre 2024, seulement 3 % des offres d’emploi cadre dans l’industrie mentionnaient explicitement des compétences liées à l’IA. Ces besoins concernent principalement les métiers techniques en informatique, en recherche et développement ainsi que certaines fonctions commerciales.
L’IA est surtout adoptée par les grandes entreprises et les entreprises de taille intermédiaire (ETI), qui concentrent 73 % des offres d’emploi mentionnant l’IA dans l’industrie. Les PME, en revanche, sont freinées par le coût des infrastructures nécessaires, la gestion des données et les contraintes de cybersécurité.
Un impact différencié selon les métiers
L’automatisation des tâches répétitives par l’IA permet aux cadres de se recentrer sur des missions plus stratégiques et créatives. Elle offre également des gains de productivité en facilitant l’analyse des données et l’optimisation des processus.
Toutefois, son impact varie fortement selon les métiers. Si les fonctions informatiques (31 % des offres liées à l’IA) et les métiers de la recherche et développement (26 %) sont les plus concernés, les services techniques (16 %), ainsi que les fonctions commerciales et marketing (16 %), voient également émerger des besoins en compétences IA.
La montée en puissance de l’IoT et des données industrielles
Dans l’industrie, l’intelligence artificielle est souvent associée à l’Internet des objets (IoT), qui représente 59 % des offres d’emploi liées à l’IA. Cette technologie permet de collecter et analyser un volume massif de données pour surveiller la production, anticiper les besoins de maintenance et optimiser la chaîne d’approvisionnement.
L’essor du traitement des données industrielles a entraîné une demande accrue pour des profils spécialisés tels que data analysts, data engineers et chief data officers. Leur rôle est essentiel pour structurer et exploiter les informations issues des capteurs connectés afin d’améliorer la qualité des produits et d’optimiser les coûts de production.
Des opportunités pour la qualité et la maintenance
L’IA joue un rôle clé dans le contrôle qualité et la maintenance prédictive. Grâce à l’analyse des images et des données en temps réel, les entreprises industrielles peuvent détecter rapidement les défauts de fabrication et éviter des rappels coûteux de produits.
De même, les algorithmes de machine learning permettent d’anticiper les pannes d’équipements avant qu’elles ne surviennent, réduisant ainsi les interruptions de production et les coûts liés aux réparations. Ces évolutions renforcent l’importance des cadres spécialisés dans la gestion des processus et la supervision des systèmes automatisés.
Une technologie qui soulève des interrogations
Malgré les perspectives offertes par l’IA, de nombreuses interrogations subsistent, notamment sur l’évolution des métiers et des compétences. Certains cadres expriment des inquiétudes quant à la transformation de leur rôle et à l’automatisation de certaines décisions auparavant du ressort de l’humain.
D’autres alertent sur les risques liés à la dépendance aux outils d’IA et à la perte de compétences techniques au sein des entreprises. L’impact de l’IA sur la gestion des ressources humaines, le management et l’organisation du travail reste encore à mesurer.
Un enjeu de formation et d’acculturation
L’étude met en évidence un besoin croissant de formation pour accompagner les cadres dans l’appropriation de ces nouvelles technologies. Or, beaucoup d’entreprises n’ont pas encore mis en place de dispositifs dédiés, laissant aux salariés la charge de s’autoformer.
Dans certains secteurs comme l’aéronautique et l’énergie, des initiatives existent pour sensibiliser les équipes aux enjeux de l’IA et structurer un cadre d’usage adapté. L’acculturation aux technologies de l’intelligence artificielle devient un levier essentiel pour anticiper les transformations du marché du travail et assurer une transition numérique réussie.
Vers un cadre réglementaire en évolution
Enfin, le cadre législatif autour de l’intelligence artificielle évolue. L’IA Act européen vise à encadrer les usages de l’IA, notamment dans les secteurs critiques comme l’industrie. Certains outils d’automatisation décisionnelle sont déjà soumis à des réglementations strictes pour garantir la transparence et la sécurité des systèmes.
Les entreprises industrielles doivent donc intégrer ces nouvelles contraintes dans leur stratégie de transformation numérique. L’enjeu sera d’articuler innovation technologique et exigences réglementaires, tout en veillant à maintenir l’expertise humaine au cœur des processus.
Lien vers l'étude : urlr.me/V9PXch