Comment l’IA transforme la maintenance prédictive et l’efficacité industrielle
L’intelligence artificielle (IA) constitue une boîte à outils puissante pour le traitement des données industrielles et c'est ce qu'indique Gaétan Gottis, dirigeant de Leveraize lors de la table ronde d'expert organisée par le porteur de l'innovation du transformateur électrique basse tension Eco Design, Circé . En facilitant la catégorisation, la modélisation comportementale et l’inférence basée sur la donnée, elle contribue à simuler des scénarios complexes et à orienter les décisions opérationnelles.
Dans le contexte de la transition énergétique, ces fonctionnalités sont essentielles. Via le site Territoires en transition, l’ADEME souligne d’ailleurs le rôle clé de l’intelligence artificielle dans la transformation des usages industriels vers une sobriété énergétique plus durable. Elle permet notamment d’optimiser la planification des charges, d’améliorer l’orientation des panneaux solaires, ou encore de réguler des installations énergivores.
Des géants du numérique ouvrent la voie
Parmi les exemples les plus probants, celui de Google est souvent cité : le géant du numérique a intégré des algorithmes d’IA dans ses data centers afin d’optimiser le refroidissement de ses serveurs cloud. Cette stratégie a permis une réduction de 40 % des coûts énergétiques, démontrant l’efficacité de la démarche. Ces résultats vont dans le sens des préconisations formulées par l’Agence internationale de l’énergie (IEA), qui identifie l’IA comme un levier d’action majeur pour l’efficacité énergétique mondiale.
Maintenance prédictive : diagnostic anticipatif pour réduire la consommation
Dans l’industrie, la maintenance prédictive s’impose comme l’une des applications les plus concrètes de l’IA. Grâce à l’installation de capteurs intelligents sur les équipements (moteurs, pompes, compresseurs…), les données de fonctionnement (vibrations, température, consommation) sont analysées en temps réel. L’intelligence artificielle est alors capable de détecter des écarts par rapport aux comportements normaux, ce qui permet d’anticiper les pannes et d’éviter les surconsommations.
Une machine mal réglée ou encrassée aura un rendement énergétique dégradé, consommera davantage d’eau, de gaz ou d’électricité, et impactera la qualité de production. L’approche prédictive, associée à une bonne stratégie de mesure, permet donc d’optimiser les performances tout en prolongeant la durée de vie des installations.
Vers une industrie régénérative et compétitive grâce à l’intelligence artificielle
La combinaison de l’IA et de la maintenance prédictive permet aux industriels de :
Réduire leur consommation énergétique de manière ciblée et proactive.
Éviter les pannes, interruptions ou baisses de productivité coûteuses.
Allonger la durée de vie des machines par un suivi en temps réel.
Améliorer la qualité de production tout en limitant les déchets et la surconsommation.
Par ailleurs, le recours à l’éco-conception basée sur les données ouvre de nouvelles perspectives : tester virtuellement des prototypes, minimiser la consommation de matières premières, ou encore simuler l’impact environnemental d’un équipement avant sa fabrication.
Se doter des outils IA pour réussir la transition énergétique
L’intelligence artificielle constitue aujourd’hui un accélérateur stratégique pour les entreprises qui s’engagent dans la transition énergétique. En combinant maintenance prédictive, éco-conception intelligente et optimisation en temps réel, les industriels renforcent leur résilience, leur compétitivité et leur responsabilité environnementale.
