IA pour l'industrie : de l'atelier à l'ERP, données sur site
Un site industriel produit chaque jour des images, des relevés de capteurs, des bons de commande, des certificats et des notices que personne n'a le temps d'exploiter. Je conçois des systèmes IA qui lisent ces données, les relient à votre ERP et à votre GMAO, et tournent sur vos serveurs quand la confidentialité l'exige. Ingénieur IA freelance, sans agence entre vous et la personne qui construit.
Mehdi Challakh, ingénieur IA freelance. 28 systèmes IA déployés, du secteur public à l'assurance, hébergés en France. Connecté à vos outils pour l'industrie
SAP S/4HANA, Sage X3, Divalto, Microsoft Dynamics 365, Odoo, Infor, Sylob, Clipper, Carl Source, Mainti4, DIMO Maint, Siemens Opcenter, AVEVA, Ignition, Windchill, Teamcenter, SolidWorks PDM, BlueKanGo. Les systèmes IA se branchent sur les logiciels en place, ils ne les remplacent pas.
Ils m'ont confié leur système IA
Pourquoi l'IA pour l'industrie est un sujet de direction
Le contrôle qualité dépend de l'œil et de la fatigue
Sur une ligne de production, le contrôle visuel des pièces est fait par sondage, par des opérateurs dont l'attention baisse au fil du poste. Les défauts passent, les retours clients arrivent des semaines plus tard, et la cause racine est difficile à retrouver faute de traçabilité image par image.
Les arrêts machine se découvrent quand ils surviennent
Les automates et les capteurs enregistrent des vibrations, des températures et des courants, mais ces données restent dans la supervision sans être analysées. La maintenance reste préventive au calendrier ou corrective après panne, avec des arrêts non planifiés qui coûtent en heures de production perdues.
Le savoir technique est dispersé et part avec les anciens
Notices machines, plans, modes opératoires, rapports d'incident, fiches de non-conformité : la connaissance existe sur le réseau, en PDF scannés et dans la tête des techniciens expérimentés. Un nouvel arrivant met des mois à savoir où chercher, et l'ERP ne connaît rien de ce contenu.
Ce que l'IA fait concrètement pour l'industrie
Contrôle qualité par vision par ordinateur
Une caméra sur la ligne, un modèle de vision (computer vision) entraîné sur vos pièces conformes et vos défauts connus, et chaque pièce est inspectée à cadence de production : rayures, manques, défauts d'assemblage, erreurs d'étiquetage. Le modèle est entraîné sur vos images, réentraîné quand une nouvelle référence entre en production, et l'opérateur garde la main sur les cas douteux. Les images et les verdicts sont conservés pour la traçabilité. Des éditeurs français comme Scortex (contrôle qualité visuel par IA sur ligne) ou Deepomatic (vision par ordinateur pour les interventions terrain) proposent des solutions packagées ; le sur mesure s'impose quand vos défauts sont rares, vos pièces atypiques ou l'infrastructure fermée.
Maintenance prédictive à partir de vos capteurs
Les historiques de la supervision et de la GMAO servent à entraîner un modèle qui repère les dérives précédant une panne : vibration anormale sur un roulement, montée en température d'un moteur, consommation qui s'écarte de la normale. L'alerte arrive dans la GMAO avec l'ordre de travail pré-rempli. On commence sur les équipements critiques où l'historique de pannes est suffisant, et on élargit ensuite. Sur ce terrain, Braincube (analyse des données de production) et Mobility Work (GMAO avec analyse des interventions) sont des solutions du marché à regarder avant tout développement ; Pelico traite le pilotage des flux et des ordonnancements d'usine.
Documentation technique interrogeable
Un assistant documentaire par recherche augmentée par génération (RAG) indexe vos notices, modes opératoires, plans et rapports d'incident, y compris les PDF scannés, et répond aux techniciens en citant la page. « Quel couple de serrage sur la bride du compresseur C3 ? » obtient la valeur et la source. J'ai construit ce type de RAG industriel pour des acteurs de l'énergie (documentation pétrolière et gazière) et le principe se transpose à toute usine.
Extraction des bons de commande et des certificats
Bons de commande clients reçus par e-mail dans tous les formats, certificats matière, certificats de conformité, bordereaux de livraison fournisseurs : le système lit le document, extrait les lignes (référence, quantité, délai, numéro de coulée) et crée ou contrôle l'enregistrement dans l'ERP. L'ADV vérifie les cas signalés au lieu de tout ressaisir.
Recherche et matching fournisseurs
Pour apparier (matching) besoins et fournisseurs sur un catalogue de plusieurs centaines de milliers de références, la recherche par mots-clés rate les équivalences (désignations différentes pour la même pièce, unités, normes). Une recherche sémantique comprend « vanne papillon inox DN100 PN16 » et retrouve les fournisseurs pertinents même si leur fiche est rédigée autrement. C'est le travail réalisé pour la place de marché (marketplace) industrielle Hellopro : un prototype de recherche sémantique sur 800 000 références livré en un mois.
Déploiement on-premise et intégration ERP
Modèles ouverts servis sur vos serveurs (on-premise, avec vLLM ou Ollama), base vectorielle locale, connexion à l'ERP par API ou par un serveur MCP (Model Context Protocol, protocole qui relie un assistant IA à vos outils) qui expose vos données métier aux agents IA de façon contrôlée. Rien ne sort du site industriel, les accès sont journalisés, et l'IT garde la maîtrise des mises à jour. Cette architecture est celle que j'ai livrée à Virteem (plateforme de grand modèle de langage (LLM) et RAG auto-hébergée, zéro API externe).
Un projet IA pour l'industrie ?
Vingt minutes suffisent pour savoir si c'est faisable, par où commencer et à quel ordre de grandeur s'attendre.
Vos données pour l'industrie restent chez vous
Les données industrielles sont rarement des données personnelles, mais elles sont stratégiques : procédés, plans, rendements, prix d'achat, fournisseurs. Pour cette raison, la question posée au premier appel est celle du lieu de traitement. Trois options sont possibles selon la sensibilité : API d'un fournisseur européen hébergé en France, serveur dédié en France, ou déploiement on-premise dans votre atelier ou votre datacenter avec des modèles ouverts, sans aucun appel vers l'extérieur. Les sites classés (ICPE, OIV, secteur défense) imposent en général la troisième option et elle est mon mode de travail par défaut pour eux. Côté réglementaire, le RGPD s'applique aux données des opérateurs (badgeage, images où des personnes apparaissent, données RH liées à la maintenance) et l'AI Act européen classe la plupart des usages industriels décrits ici en risque limité ou minimal ; les systèmes qui touchent à la sécurité des machines relèvent d'exigences renforcées et sont cadrés en conséquence dès la conception.
Ce que ce type de projet produit
- Défauts détectés en ligne. Un contrôle par vision bien entraîné inspecte toutes les pièces au lieu d'un échantillon et détecte en général les défauts visibles avec une fiabilité supérieure au contrôle humain sur poste long, ce qui réduit les retours clients et donne une traçabilité pièce par pièce.
- Arrêts non planifiés réduits. Sur les équipements critiques disposant d'un historique suffisant, la maintenance prédictive permet en général d'anticiper une part significative des pannes de plusieurs jours, et de transformer des arrêts subis en interventions planifiées.
- Temps de recherche documentaire. Un assistant documentaire fait passer la recherche d'une information technique de plusieurs minutes de navigation dans le réseau à quelques secondes, avec la source citée. Le gain le plus net est constaté chez les techniciens récemment arrivés.
- Saisie ADV divisée. L'extraction automatique des bons de commande et des certificats réduit en général la saisie manuelle de l'ordre de deux tiers, le reste étant les cas signalés pour vérification.
Des systèmes en production dans des secteurs proches
Hellopro
Cas client Hellopro (marketplace B2B, 15 000 fournisseurs, 800 000 références) : audit IA, architecture de recherche sémantique et matching, POC en 1 mois.
Virteem
Virteem voulait une IA générative qui répond à partir des documents de l'entreprise sans API externe : modèles open source benchmarkés, vLLM, Milvus.
Les prestations adaptées pour l'industrie
Développement IA sur mesure
Développement IA sur mesure par un ingénieur IA freelance : vision, OCR, recherche sémantique, matching. POC sur vos données, code livré, serveurs en France.
Détail et prixAssistant IA documentaire (RAG)
Intégration IA générative : un assistant documentaire (RAG) qui répond depuis vos documents et cite ses sources, hébergé en France. Livré en 4 à 10 semaines.
Détail et prixAutomatisation IA des processus
Automatisation IA de vos processus avec n8n, Make ou Zapier et un modèle de langage : factures, commandes, relances, RH. Flux fiabilisé et documenté.
Détail et prixServeur MCP sur mesure
Serveur MCP sur mesure : Claude, ChatGPT, Mistral ou n8n lisent votre CRM, agenda, ERP et compta, et agissent avec les droits de chacun. Hébergé en France.
Détail et prixCe que disent ceux qui ont travaillé avec moi
« Mehdi incarne le savoir faire et le savoir être. Pédagogue, à l'écoute, disponible, fiable, et efficace sont les mots qui le caractérisent le mieux. »
Nicolas ChabertVisconti« Mehdi est une personne passionnée avec qui j'ai eu le plaisir de collaborer sur des projets complexes dans une thématique très concurrentielle. À la fois ambitieux et investi, Mehdi a un profil très complet qui lui permet d'accomplir des missions de grande envergure. »
Lea PicossonThe BlackRoom« Ayant fait appel aux services de Mehdi dans le cadre de la migration d'une plateforme e-commerce, ce dernier a su répondre aux enjeux de ce projet avec efficacité, pédagogie et polyvalence : nous avons été très satisfaits de sa prestation ! »
Léon FernandesGroupe SchieverQuestions fréquentes sur l'IA pour l'industrie
Combien coûte un projet d'IA industrielle ?
Quel délai pour un premier résultat en production ?
Nos données de production peuvent-elles rester sur site ?
Logiciel IA du marché ou développement sur mesure pour l'industrie ?
Nos opérateurs et notre service maintenance devront-ils être formés ?
Par quoi commencer dans une usine qui n'a jamais utilisé l'IA ?
Pour aller plus loin
Un projet IA pour l'industrie ? Parlons-en 20 minutes.
Vous décrivez votre situation, je vous dis ce qui est faisable, par où commencer et avec quels ordres de grandeur. Si une autre approche ou un autre prestataire convient mieux, je vous le dis aussi.
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