La donnée industrielle : le nouveau champ de bataille de la compétitivité européenne
We Love Innovation, en partenariat avec GYS.
La donnée, nouvelle matière première de l’industrie
L’industrie ne se transforme plus uniquement par la modernisation des équipements ou l’automatisation des lignes de production. Aujourd’hui, la donnée devient un levier central de compétitivité, et constitue une nouvelle matière première qui, une fois correctement captée, structurée et analysée, permet de repenser en profondeur la performance industrielle.
Chaque machine industrielle génère désormais une quantité considérable d’informations. Une seule ligne de production peut produire plusieurs dizaines de téraoctets de données par jour. Pourtant, faute d’architecture adaptée et de gouvernance claire, l’immense majorité de ces données reste inexploitable ou simplement ignorée.
Chez GYS, groupe industriel français spécialisé dans la conception et la fabrication d’équipements de soudage, de chargeurs de batteries, chaque cycle de charge ou de soudage, chaque dérive électrique, chaque signal de diagnostic constitue potentiellement une information exploitable. Encore faut-il être capable de la capter, de la structurer et de l’interpréter. C’est à ce stade que les logiciels propriétaires et l’intelligence artificielle interviennent, non comme solution miracle, mais comme outils capables de transformer des signaux bruts en anticipations opérationnelles.
La donnée, un actif industriel longtemps sous-exploité
Pendant des années, les données issues des machines ont été stockées sans stratégie globale. Elles servaient parfois à des analyses ponctuelles, mais rarement à nourrir une vision industrielle de long terme. Dans de nombreux environnements IoT industriels, seule une fraction marginale des données est effectivement analysée. McKinsey cite ainsi le cas d’une plateforme pétrolière où environ 1 % des données de capteurs fait l’objet d’un examen approfondi.
Chez GYS, ce constat a conduit à une remise à plat en profondeur de son approche industrielle. Dans un groupe qui fabrique près de 2 000 machines par jour et dont les équipements sont utilisés dans 132 pays, l’enjeu ne consiste plus seulement à concevoir et produire des machines robustes et performantes, mais à développer des logiciels propriétaires capables de transformer l’usage réel en connaissance exploitable. Derrière chaque donnée se trouvent un opérateur, un technicien, un ingénieur, et un savoir-faire accumulé au fil du temps. La donnée n’a de valeur que lorsqu’elle prolonge l’intelligence humaine, au lieu de prétendre s’y substituer. Comprendre avec précision comment une machine se comporte sur le terrain, dans des contextes industriels, climatiques et culturels parfois très éloignés des conditions idéales des bancs d’essai, est ainsi devenu un enjeu stratégique majeur.
« Nos machines génèrent déjà toutes les informations nécessaires pour comprendre leur état réel, leurs zones de fragilité et leurs axes d’amélioration. Le véritable défi n’est plus de produire de la donnée, mais de la structurer et de l’exploiter intelligemment pour décider plus vite et mieux », explique Bruno Bouygues, PDG de GYS.
L’intelligence artificielle : un accélérateur, pas une solution miracle
Dans ce contexte, l’intelligence artificielle apparaît comme un formidable accélérateur, mais certainement pas comme une solution magique. Sans données propres, harmonisées et contextualisées, l’IA ne peut produire que des résultats limités. En revanche, lorsqu’elle est correctement intégrée, elle permet d’identifier des corrélations invisibles à l’œil humain, d’anticiper des pannes et d’optimiser la fabrication et la maintenance de machines.
Les bénéfices sont concrets. La baisse des pannes en production et la maintenance prédictive permettent de réduire les arrêts non planifiés, d’allonger la durée de vie des équipements et de diminuer les coûts globaux de maintenance. Elle transforme une logique curative en une approche préventive, pilotée par des données mieux comprises.
L’obstacle souvent invisible de l’architecture
Un autre enjeu clé réside dans l’architecture des systèmes et la souveraineté des données. L’industrie souffre aujourd’hui d’une fragmentation extrême des protocoles et des standards. Chaque fabricant, chaque machine, chaque génération technologique parle son propre langage avec son propre dictionnaire. Cette hétérogénéité complique fortement la centralisation et l’exploitation des données.
Face à cette réalité, GYS privilégie une approche pragmatique : traitement local des données, sécurisation des flux et maîtrise complète des informations sensibles stockées dans des logiciels propriétaires. Cette architecture maison permet de concilier performance opérationnelle, sécurité des données et souveraineté industrielle.
La donnée comme nouveau levier de souveraineté industrielle
La maîtrise des données d’usage devient progressivement un enjeu stratégique. Celui qui structure la donnée détient une compréhension fine du fonctionnement réel de la machine, de ses limites et de ses marges d’optimisation. La question de la localisation des données reste sensible. Un rapport du Swedish National Board of Trade indique qu’environ 85 % des entreprises européennes transfèrent des données hors de l’Union européenne via des clauses contractuelles types. Sans viser spécifiquement l’industrie, ce chiffre illustre la dépendance persistante aux infrastructures extra-européennes.
Pour GYS, concevoir le matériel, développer les OS embarqués, construire les outils d’analyse et conserver la maîtrise de la donnée s’inscrit dans une logique de long terme. C’est une condition pour garantir une compatibilité technologique sur dix ou vingt ans, dans un environnement industriel où les cycles d’investissement sont particulièrement longs.
Du prédictif au prescriptif, un cap encore partiel
Les outils industriels ont d’abord été descriptifs, puis prédictifs. Le passage au prescriptif, c’est-à-dire à la recommandation automatique d’actions, reste encore limité. Les indices de maturité Industrie 4.0 montrent qu’une minorité d’industriels atteint aujourd’hui ces niveaux avancés.
Dans les configurations les plus abouties, les machines apprennent non seulement à partir de leur propre historique, mais aussi de celui de milliers d’équipements opérant dans des contextes variés. Chaque cycle enrichit la base de connaissance globale. Cette montée en puissance reste toutefois progressive et suppose une forte discipline dans la gestion des données.
Une nouvelle frontière de la compétitivité industrielle
Lorsqu’ils sont menés avec rigueur et ambition, les projets d’Industrie 4.0 ne relèvent plus de l’expérimentation mais de la survie économique. Ils permettent de réduire drastiquement les temps d’arrêt et d’augmenter la productivité du travail de 15 à 30 %. Les industriels les plus avancés en matière d’intelligence artificielle attribuent déjà plus de 10 % de leur EBIT à l’analytique avancée. Ce n’est plus une promesse technologique, c’est un différentiel de compétitivité mesurable.
La donnée ne fait pas tout, mais sans donnée, l’industrie européenne se condamne à subir. Se priver de l’exploitation intelligente de ses machines, c’est accepter une perte progressive de maîtrise, de marges et de souveraineté. À l’inverse, les acteurs capables de transformer leurs données en intelligence opérationnelle créent une avance structurelle, souvent irréversible, qui redessine durablement les rapports de force industriels.
Dans un monde où les coûts de l’énergie, du capital et du travail augmentent simultanément, la donnée devient l’un des derniers leviers internes de compétitivité. Ceux qui tardent à l’activer ne prendront pas de retard : ils sortiront tout simplement du jeu.
Pendant que d’autres continents industrialisent la donnée à grande vitesse, l’Europe hésite encore sur ce sujet. Cette hésitation n’est plus neutre : elle creuse un écart de compétitivité qui devient, trimestre après trimestre, de plus en plus difficile à combler.
« Structurer aujourd’hui ses données dans ses machines, c’est se donner la capacité de décider et d’innover plus vite demain. C’est une véritable ligne de partage entre les industriels qui maîtriseront leur destin et ceux qui le subiront.» conclut Bruno Bouygues, PDG de GYS.
