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Il est un proverbe qui dit «abondance de biens ne nuit pas». Pour autant, l’abondance de données n’est pas forcément une bonne chose, lorsque l’on ne sait pas comment les utiliser et les exploiter… sans parler de leur simple extraction et mise à disposition.

30% de rendement en plus

«L’explosion des quantités de données et les limites des capacités des outils traditionnels tels que les tableurs pour les gérer constituent des entraves au progrès», a expliqué Yannick Bruck, CTO de la firme de conseils et services IT Fujitsu Luxembourg, lors du L-DIH Talk #9. «À cela s’ajoutent un problème de manque de conformité et de disponibilité des compétences. Cela rend aussi délicat la monétisation de cet accès aux connaissances, car il est parfois difficile de prouver l’intérêt des investissements que l’on doit consentir. Au final, on se rend bien compte que les données sont un atout stratégique, mais difficile à exploiter.»

Cela explique sans doute pourquoi si 99% des entreprises expliquent qu’elles sont en train d’axer leurs activités autour des connaissances, seules 30% y parviennent concrètement.

«La gestion des données en silos est un autre problème», a précisé M. Bruck. «Cela crée des coûts supplémentaires par un traitement redondant ou excessif et provoquent une fragmentation de la gouvernance et de la gestion de la conformité de ces données.»

La solution passe donc par une plateforme unique et unifiée, permettant de suivre toute la chaîne de traitement, depuis la collecte jusqu’à mise en œuvre de processus s’appuyant sur ces données, en passant par leur analyse et la construction de modèles prédictifs ou descriptifs.

«Une stratégie cohérente en matière de données peut générer jusqu’à 30% d’augmentation des rendements», a-t-il affirmé. «Mais aujourd’hui, 81% des entreprises ne comprennent pas quelles sont les données requises pour, par exemple, développer des processus d’intelligence artificielle, et 80% de ces données sont soit inaccessibles, non fiables ou non analysées.»

Jumeau numérique

De son côté, Philipp Coenen, Senior Project Manager chez Stremler AG, société de conseils spécialisée dans l’optimisation des chaînes de valeurs des entreprises, est conscient que «Traiter les données ou les gérer correctement est aujourd’hui un énorme avantage concurrentiel».

Mais il sait également combien la tâche n’est pas aisée. «Généralement, ces données sont plus ou moins structurée en fonction des besoins et de ce à quoi elles sont destinées. Bien souvent, leur traitement est lent et fastidieux, et bloque plein de ressources pour l’accomplissement d’autres tâches opérationnelles.»

L’idée est, avant tout, de s’assurer de disposer des données les plus pertinentes, qui permettront de relier ensemble les différents éléments de la chaîne de valeurs. À ce stade, l’important n’est donc pas l’exhaustivité, mais la qualité. «Les processus de production sont guidés par les besoins des clients», a-t-il rappelé. «Il est donc essentiel de disposer de données autour de trois grands piliers: les ventes et la distribution; la planification de production et la gestion des équipements».

Pour mener à bien cette approche, M. Coenen recommande la mise en œuvre d’un jumeau numérique: une reproduction virtuelle à l’identique de l’ensemble du processus – depuis la commande initiale jusqu’à la livraison finale – permettant d’envisager des simulations en temps réel et de mesure l’impact de la modification d’une ou plusieurs données initiales (concernant le produit, les quantités à produite, les dates de livraison…).

«De tels jumeaux numériques permettent d’envisager un mode de management vraiment proactif.»

L’IA pour les nuls

À ce stade, on pense évidemment – aussi – à la mise en œuvre de processus faisant appel à l’intelligence artificielle (IA), pour qui les données constitue l’élément nourricier primaire. Dans ce domaine, certains préjugés sont encore très présents. «L’intelligence artificielle est souvent perçue comme étant complexe, imprévisible et difficile à mettre en œuvre. Ce n’est pas forcément le cas», a expliqué Benjamin Hourte, Technology Director chez EarthLab, société développant des solutions combinant les technologies Big-Data et la télédétection. «l’IA nécessite l’application de procédures définies et l’utilisation d’outils garantissant la qualité des données. Elle peut être facilement déployée moyennant l’utilisation des récentes innovations en termes de solutions de clouds publics, privés et hybrides.»

Deux axes majeurs sous-tendent le développement de l’IA: l’optimisation de procédures existantes, avec une approche plus flexible, et l’opportunité d’explorer de nouveaux horizons et de nouvelles utilisations des données collectes et traitées. «Le succès de l’IA viendra dans la capacité de rendre simple la capacité d’expérimentation et de mise en œuvre de telles approches», estime M. Hourte.

Les champs d’application sont très vastes: contrôle-qualité, prévision des pannes, maintenance prédictive des équipements, prévision des demandes de production, détection des fraudes… À condition, toutefois, d’éviter certains écueils. «L’une des principales raisons de l’échec de tels projet réside dans la qualité des données traitées et dans la différence entre les souhaits initiaux et la réalité finale. Il faut également être attentif, avant toute chose, à parfaitement bien définir le but de la démarche d’IA: se poser les bonnes questions dès le départ sera un moyen d’augmenter ses chances de succès.»

Ne pas négliger l’humain

Comme à chaque épisode, le L-DIH Talk #9 s’est achevé avec un témoignage d’entreprises industrielles ayant mis en place des processus automatisés. C’est le fabricant de capteurs IEE, dont le siège mondial est à Bissen, dans le nord du pays, qui a présenté toute sa stratégie en matière de digitalisation de ses processus de production. .

«Avant d’arriver à cette automatisation, l’extraction de données était fastidieuse et longue et nous avions un rythme de reporting généralement mensuel, ce qui est insuffisant», a expliqué Fabian Leponce, Process Development & Optmization Manager de la firme. «Désormais, l’accès aux données est quotidien et la création des reporting est quasiment instantanée et tout est envoyé directement par mail aux équipes concernées.»

Cela concerne non seulement les processus de production en interne, mais également les relations avec les clients, notamment pour la gestion des réclamations. «Chaque demande est documentée au niveau de notre ERP et le traitement des dossiers est bien plus rapide qu’auparavant. Cela permet aussi au client de se rendre compte à quel point ses demandes sont traitées avec sérieux.»

Très simple, voire évident sur le papier, le processus d’automatisation et de numérisation ne coule pas pour autant de source, la partie la plus cruciale étant l’identification des bons indicateurs qui seront utilisés et suivis dans le temps, puis leur extraction. «Et il faut également ne pas négliger l’aspect humain en démystifiant la démarche et en montrant l’importance et l’avantage de bien choisir et de bien utiliser les bonnes données. Cela implique clairement la collaboration de tous.»

Rendez-vous en septembre

Ce L-DIH Talk #9 était le dernier webinaire organisé dans le cadre de cette première saison de conférences. Pour la clôturer, rendez-vous en septembre avec un événement en présentiel qui tirera le bilan de ces quatre mois de présentations et de témoignages.

Ce sera aussi l’occasion du lancement de la saison 2, sur le thème «Digitalisation et durabilité dans l’industrie 4.0». «Nous allons nous intéresser aux meilleures façons de combiner transformation digitale et développement durable dans les entreprises manufacturières, les sites de production, etc…» prévient Marina Guérin-Jabbour, la responsable du Luxembourg Digital Innovation Hub, à l’initiative de ces cycles de conférences.

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