Les assistants IA répondent désormais à des enjeux très concrets de productivité, de fiabilité et de formation dans l’industrie.
Nous vous proposons trois cas d’usage concrets pour comprendre comment l’IA peut valoriser votre savoir terrain et accélérer vos opérations.
Assistant IA de capitalisation des connaissances : comment ça marche ?
Quand un collaborateur expérimenté part en retraite, c’est souvent un savoir-faire précieux qui disparaît avec lui.
L’assistant de capitalisation des connaissances permet d’éviter cette perte et de transmettre facilement l’expérience terrain aux nouveaux arrivants.
Voici comment ça fonctionne, en 4 étapes simples :
1️⃣ L’opérateur enregistre son savoir-faire
Pendant une tâche (production, contrôle qualité, réglage machine…), il peut dicter une note vocale, ajouter quelques photos ou filmer une courte vidéo.
2️⃣ L’IA structure l’information
L’outil analyse automatiquement ce qui a été dit/montré et le transforme en une procédure claire, étape par étape.
3️⃣ La recherche devient simple
Un nouvel opérateur peut ensuite chercher directement :
- La bonne fiche
- Mais surtout l’étape précise qui l’intéresse (pas besoin de tout lire).
4️⃣ Accès instantané à la bonne séquence
Même sur une vidéo de 4 minutes, l’IA retrouve la seconde exacte qui correspond à la question du collaborateur.
Résultat : moins de dépendance aux départs, plus de fluidité pour former rapidement les nouveaux.
IA & analyse d'image
L’IA peut vous aider à analyser des images, catégoriser des objets et détecter des défauts.
Exemple concret : REI Industrie dont l'activité consiste à démonter des équipements industriels et récupérer les cartes électroniques.
Problématique de l'entreprise ?
- Dépendance à 1 ou 2 experts capables de reconnaître toutes les cartes électroniques → goulot d’étranglement.
- Temps énorme de saisie : 45 minutes par carte pour renseigner manuellement toutes les caractéristiques → stocks trop longs à traiter.
La solution mise en place avec l’IA
- Chaque carte est simplement photographiée (code-barres et références).
- L’IA va chercher automatiquement les fiches constructeurs correspondantes.
- Les informations sont ensuite consolidées dans la base interne de l’entreprise.
Résultats ?
- Temps de traitement divisé par 15 : de 45 min → 3 min par carte.
- Plus besoin d’experts rares : n’importe quel opérateur peut désormais saisir les cartes.
- Moins d’erreurs : la saisie manuelle étant supprimée, les données sont plus fiables.
IA & découpe laser : optimiser l’imbrication en temps record
Prenons un autre exemple.
Une petite entreprise de 15 personnes, spécialisée dans la découpe laser, devait relever un défi : livrer sous 24h. Leur logiciel d’imbrication existait déjà… mais il ne tenait pas compte des vraies contraintes métier.
Problématique de l'entreprise ?
- Les règles clients n’étaient pas intégrées :
- Livraison express (24h)
- Regrouper certaines commandes pour gagner du temps au dépaléttisage
- Résultat : beaucoup de temps perdu à tester plusieurs combinaisons pour trouver la bonne imbrication.
La solution mise en place avec l’IA
- L’IA a été intégrée au logiciel existant.
- Elle ajoute les règles métier spécifiques de l’entreprise (délais, regroupements, priorités clients).
- L’imbrication devient optimisée en fonction des vraies contraintes atelier.
Résultats ?
- Temps passé à chercher la bonne imbrication : de 47 minutes → 4 minutes.
- Planning plus fluide : les opérateurs se concentrent sur la production, pas sur la préparation.
- Meilleure fiabilité : moins d’erreurs, livraisons plus rapides, clients mieux servis.
En clair : l’IA ne remplace pas vos logiciels existants, elle les rend plus intelligents et adaptés à vos règles métier.