Transcription

• Speaker #0

  Bonjour et bienvenue dans Autopsie de projet, le podcast des industriels et des experts à l'épreuve des faits. Je suis Ariane Faure de VIF Software et aujourd'hui nous nous lançons sur la piste d'un mystère qui plane sur le monde industriel, la disparition de la marge. Fragilisée par les fluctuations des marchés, la volatilité des coûts et la complexité grandissante des chaînes de production, la marge fond, parfois jusqu'à disparaître sans laisser de traces. Pourtant, rien n'est perdu. C'est la conviction d'Aurélien Verleyen, responsable IA Févif. L'intelligence artificielle apporte une nouvelle piste pour piloter la production avec une précision inégalée. Bonjour Aurélien.

• Speaker #1

  Bonjour Ariane.

• Speaker #0

  Alors comment l'intelligence artificielle peut-elle percer le mystère d'une marge qui s'effrite et comment cette disparition peut-elle avoir un dénouement positif avec l'IA ? D'après toi, qui figure parmi les principaux suspects de cette érosion progressive des marges ?

• Speaker #1

  Alors, effectivement, le monde change, et principalement à cause du dérèglement climatique. Les matières premières, elles sont de plus en plus rares, donc forcément plus chères. Je prends juste l'exemple du café. Le cacao se retrouve dans la même situation. Et progressivement, au fur et à mesure des années, on va se retrouver avec les mêmes problématiques sur des matières plus courantes, entre guillemets. Le blé, etc. Donc on va avoir des aléas de production. Et on a par contre pris l'habitude depuis quelques années d'acheter de la nourriture pas chère. Donc en fait, pour augmenter sa marge, on a deux choix. Soit on augmente ses prix, soit on innove, soit on s'améliore au niveau de la production.

• Speaker #0

  C'est plus qu'un soupçon pour toi, c'est une certitude. Les aléas climatiques mettent sérieusement en péril la marge.

• Speaker #1

  Oui, ils en font partie, en partie plus que prenante. Imagine produire sur une ligne de biscuits en région nantaise à 40 degrés fin septembre. Madame, monsieur, bonsoir, canicule, canicule, recanicule, décidément on n'en sort pas. Tu n'as jamais vu ça, tu vas avoir une surperte, d'autant plus que si, en plus, ta farine et donc ton blé avant a vécu des aléas climatiques, il a changé sa qualité. Donc, en fait, tu vas avoir des événements de plus en plus fréquents, mais néanmoins erratiques, que tu vas devoir gérer. Une matière première qui, elle, va changer aussi en termes de qualité, et tu vas te retrouver dans des situations assez complexes à devoir gérer un certain nombre de paramètres. Et tu ne vas pas pouvoir continuer à le faire comme tu l'as fait comme ça auparavant.

• Speaker #0

  As-tu d'autres preuves irréfutables à évoquer, en particulier dans l'agroalimentaire ?

• Speaker #1

  Effectivement, dans l'agroalimentaire, je te citais le biscuit. Le biscuit, tu vas te retrouver à dépendre de ta farine, tu vas te retrouver à dépendre d'un certain nombre de conditions climatiques. Quand tu produis un biscuit et qu'il pleut dehors, il ne se comporte pas pareil que quand tu produis et qu'il fait très chaud dehors ou même une température normale. Donc, tu vas devoir gérer un tarcet et deux tes réglages. Si, en plus, tu veux faire des économies d'énergie, tu vas devoir aussi recombiner un certain nombre de paramètres. Plus globalement, dans la malterie, là où tu vas transformer un grain en malte, un grain d'orge en malte, là, tu vas extrêmement dépendre de ce qui s'est passé dans le champ six mois, huit mois, dix mois auparavant. Et tu vas devoir produire un cahier des charges assez précis pour ton client. Et au fur et à mesure, tu as un processus de transformation. Tu vas reproduire les saisons au fur et à mesure. Et ce processus de transformation est très énergivore, très complexe à gérer avec beaucoup d'inertie. Et là, en fait, tu as un fort savoir-faire qui est ancré dans la tête d'une personne qui s'appelle le malteur. Et pour l'aider à mieux gérer ou lui permettre même de prendre des vacances, parce que c'est des fois aussi le cas. Et bien, en fait, l'IA va être un formidable actionneur. Pourquoi ? Parce que le malteur, des fois, va être focus et qualité, mais pas énergie. Parce qu'il n'est pas challengé là-dessus. Et quand tu veux faire des économies d'énergie tout en maintenant une qualité, tu vas devoir gérer les deux. Et gérer les deux, le malteur va apprécier de se faire assister par une IA, notamment pour l'aider à trouver les meilleurs réglages au meilleur moment. Voir même, ça peut nous arriver aussi, si tu sais que tu ne vas pas atterrir sur la qualité que tu attendais. Chez les malteurs, c'est possible, pas chez tous les clients. Tu vas dire, ok, je sais que je ne vais pas atterrir, mais je vais quand même économiser de l'énergie. Je regarde si, dans ma liste de clients et de mes commandes, je peux changer. l'attribution de ce batch, puisque globalement je ferai le bon batch que je devais faire au départ la semaine prochaine compte tenu des conditions climatiques.

• Speaker #0

  Aurélien, même si nous ne sommes pas dans Top Chef, mais bien dans Autopsie de projet, tu avais tout de même un autre élément de preuve à nous faire voir avec l'oignon frit.

• Speaker #1

  Exactement. Alors un oignon, pareil, si tu fais sécher de l'oignon, je pense que tu aimes bien et tout le monde aime bien les oignons frits. Enfin, on aime ou on n'aime pas, c'est d'ailleurs très clivant comme sujet, mais effectivement les oignons frits, tu vas aller les faire sécher. Le principe, c'est que tu prends une matière première très humide et tu vas les faire sécher. L'enjeu, c'est quand tu récoltes... Tu récoltes souvent en septembre et là, en septembre, tu vas te retrouver des fois ou de plus en plus avoir des fortes pluies. Souvent, les fortes pluies avaient tendance à arriver un petit peu plus tard et là, elles vont devenir assez erratiques. Tu vas avoir des orages. Et si tu récoltes, parce que tu ne peux pas retarder ta récolte, si tu récoltes ton oignon alors qu'il a eu de fortes pluies, il est imbibé d'eau. Et là, tu vas surconsommer en termes d'énergie ou dégrader potentiellement aussi ta qualité. L'enjeu, c'est d'être capable de dire, OK, j'anticipe tout ça pour trouver les meilleurs rapports de réglage. pourquoi ? Parce que ton opérateur qui gère son sa machine de séchage, lui, il n'est pas habitué à ça, parce que pour lui, il a un oignon qui vient de l'été et il est obligé de le plus le sécher, alors que d'habitude, c'était plutôt en novembre ou décembre qu'il devait faire ce genre de sujet.

• Speaker #0

  La marge vacille, mise à mal par les aléas climatiques. Les indices s'accumulent et déjà, l'IA s'impose en filigrane comme la technologie capable de redonner l'avantage en travaillant sa performance de l'intérieur.

• Speaker #1

  Exactement. En gros, l'IA va être un formidable assistant à la performance sur la ligne de production. Et comme je le disais tout à l'heure, augmenter tes prix, ça se fait, mais tu ne vas pas l'augmenter indéfiniment, parce qu'on sait très bien ce que ça gère, le fait d'augmenter fortement les prix. Ça peut générer des problématiques sociales assez fortes. Donc, une fois que tu es bloqué à ce niveau-là, qu'est-ce que tu vas faire ? C'est que tu vas aller travailler sur toutes tes marges internes. Donc, ta matière première, tu vas la négocier, mais jusqu'à un certain point. On l'a vu pour le café et le chocolat, ça devient rare. Donc, globalement, tu ne le négocies pas. Quand tu travailles dans le chocolat, tu achètes à l'avance à des petits producteurs. Et je trouve que c'est plutôt quelque chose d'assez vertueux. Mais tu vas rester sur ce sujet-là. Donc, en fait, si tu vas chercher d'autres marges, c'est ta chaîne, c'est ta supply aussi. Mais c'est pareil, les coûts augmentent. Pourquoi ? Parce qu'intrinsèquement, le pétrole augmente. Et donc tout va augmenter sur cette partie-là. Donc en fait, tu vas aller chercher tes marges en interne. Tes marges en interne, c'est moins de pertes matières, plus de cadences si tu y arrives, donc des batchs potentiellement plus courts. Et surtout, un des éléments majeurs, c'est moins d'énergie consommée à qualité égale. Et ce point-là, il est plus qu'important à travailler tout de suite.

• Speaker #0

  Comment l'IA peut-elle être intégrée au cœur des processus industriels pour participer au sauvetage de cette marge ?

• Speaker #1

  En gros... Aujourd'hui, tu as sur une ligne de production des éléments qu'on appellerait très verbeux, qui s'appellent les machines. Les machines produisent en moyenne par machine une centaine de données à la seconde, potentiellement. Pour les machines qui ont moins de 20 ans, ça va être à peu près ça. Ces informations, elles sont traitées qu'à 10% humainement, parce que tu vas regarder un certain nombre de valeurs. Mais en fait, les 90% autres peuvent laisser un certain nombre de signaux. Les premiers qui s'y intéressent aux machines, c'est les gens qui les maintiennent. Eux, ils aiment bien regarder les signaux machines. Mais les signaux machines vont avoir un impact, des fois, sur ta qualité. Et l'idée, c'est de pouvoir te dire, je mets sous contrôle ce que je regarde d'habitude, l'IA va pouvoir le faire, mais je regarde aussi les signaux faibles au travers de ces machines. Et donc, j'utilise l'IA pour regarder ces signaux faibles et faire des corrélations pour aller comprendre. Donc, anticiper, par exemple, la qualité de mon biscuit avec une heure d'avance, c'est-à-dire que je sais qu'en discutant avec l'industriel, je sais qu'il a une heure pour réagir entre le moment où je lui envoie l'information et le moment où ça va être effectif. Donc, on essaye de lancer une information avec une heure d'avance en disant « Voilà, vous allez avoir un problème de qualité dans une heure en sortie du cours. Vous avez ces réglages-là qu'on vous conseille. À vous de nous valider quand même ces points-là pour avoir tant d'évitement. » Et ça, c'est grâce aux données machines. et grâce aussi à un certain nombre de données matières premières qui sont souvent sous-exploitées, qui sont exploitées par la R&D et la qualité, mais des fois en amont. Mais là, on peut le prendre en compte. Donc, les cahiers des charges de vos fournisseurs, ils sont extrêmement importants. Et par exemple aussi, en termes d'énergie, bon là, je vais citer des groupes froids. Il y a des choses très simples pour économiser de l'énergie avant de comprendre le process pur. Vous avez des groupes froids et puis vous avez des lavages. C'est normal, c'est réglementaire. Donc vous allez laver régulièrement, sauf que vos groupes froids ne sont pas alignés sur le fait que vous ayez un lavage, parce que c'est un prestataire externe qui vient. Et donc le prestataire externe vient, il lave à 60 degrés alors que vos groupes froids sont censés être à 1 degré. Donc en fait, qu'est-ce que fait votre groupe froid ? Il surproduit du froid pour essayer de rattraper ce retard. C'est absurde puisqu'il n'y a plus de matière à cet endroit-là. Donc... Pour mieux piloter, par exemple, nous, les IA, vont pouvoir aller repérer cette anomalie de chaleur et demander au groupe froid d'aller s'arrêter automatiquement en disant, là, ce signal-là, c'est un lavage. Ou ce signal-là, c'est une porte ouverte, parce qu'on fait la chasse aux portes ouvertes dans les groupes froids. Ce signal-là, c'est une porte ouverte, vous avez une porte ouverte potentiellement là, lancez quelqu'un pour aller la fermer. Alors, c'est des petits gains, enfin, c'est assez rapide à mettre en place, c'est des petits gains, mais des petits gains sur une ou deux années, au prix de l'énergie telle qu'il est, actuellement ou qu'il a pu l'être en 2022 et qu'il pourra l'être dans un avenir qui est assez aléatoire en termes climatiques, je pense que ça vaut le coup.

• Speaker #0

  Est-ce que l'un des pièges, l'une des fausses pistes à éviter, serait justement de se focaliser sur le coût et de penser que l'IA, telle que tu nous l'as présentée, reste inaccessible ou trop chère ?

• Speaker #1

  Alors déjà, je parle souvent d'une question de prix, pas d'une question de coût, parce que si un industriel arrive et me dit que c'est un coût, ça veut dire que c'est une charge, mais qu'il n'y a pas de RE derrière. Donc je vais plutôt lui faire travailler sur le ROI. Et donc lui dire, est-ce qu'il y a un ROI à aller chercher ce gain matière, ce gain énergétique, ou cette fluidification du mouvement ou des prises de décision ? Ça c'est un petit peu plus dur à mesurer, la fluidification d'une prise de décision, puisque vous avez des CDI et les CDI sont payés sur 35 heures, donc globalement, ou 39, ça dépend. Donc globalement, qu'ils décident plus vite ou moins vite, ça se voit un peu. Mais néanmoins, en termes de fluidité, il y a souvent des impacts derrière par le fait que les gens décident plus vite ou moins vite. Donc, cet enjeu-là, c'est qu'on va parler en termes de ROI. Et donc, préparer le terrain cas par cas, c'est-à-dire qu'on va faire une double matrice. Voilà tous les cas d'usage, les pertes, etc. Voilà les ROI potentiels derrière. Et voilà, nous, on va aller calculer la faisabilité. Et on va le prendre par ordre de faisabilité et de gain. Donc, le meilleur gain, meilleure faisabilité, c'est le premier à faire, compte tenu aussi de la disponibilité des données. Et dernière chose, aujourd'hui, un chat GPT, c'est quand même assez accessible. Et je n'ai pas d'action chez CHFGPT, on peut parler de toutes les IA génératives. Eh bien, autant demain, vous n'avez, dans un processus de production, nous, on va être à partir de 150 euros et je pense qu'on est dans les prix du marché. Donc, un industriel qui commencerait à se dire, OK, ce n'est pas pour moi, même petite entreprise, le calcul est assez vite fait, surtout quand c'est un gain énergétique qui peut se faire derrière.

• Speaker #0

  Alors, ton intime conviction, c'est que tout se joue maintenant.

• Speaker #1

  Effectivement, tout se joue maintenant. Il y aura les industriels qui se mettront à l'IA, qui auront compris qu'en fait, ils ne peuvent pas gérer la complexité croissante. Et puis, il y a ceux qui n'y auront pas. Eh bien, les premiers seront plus résilients face à un monde qui, potentiellement, sera en crise constante. C'est exactement du même ordre que la mécanisation au siècle dernier. Ceux qui ont pris en main la mécanisation ont réussi. à faire cette transition. Ceux qui ont continué à vouloir être industriels, entendons-nous bien, mais sans prendre cette mécanisation en place, n'ont pas marché. Par contre, il est resté aussi un certain nombre d'artisans. On a eu un décalage. Néanmoins, quand on regarde aujourd'hui, c'est le monde de l'industriel qui n'a pas, ce qui est plutôt, à mon avis, aussi une bonne chose sur les résultats que ça peut donner, le fait de nourrir le monde. Donc ça, c'est un enjeu. Dans les années 80, c'était ça. Et puis, ça va se produire dans un futur proche avec les robots humanoïdes, mais là, je n'en parle pas plus. Ça sera un autre sujet.

• Speaker #0

  Merci Aurélien.

• Speaker #1

  Merci.

• Speaker #0

  Pour conclure cette enquête, nous parions que la marge ne finira pas dans la rubrique des faits divers si l'on sait rester agile face aux menaces qui peuvent surgir de l'ombre à tout moment. Aujourd'hui abordable, l'IA s'impose comme un levier puissant. En automatisant et en optimisant le traitement des données, elle accroît la réactivité, la précision et la performance, tout en réduisant les pertes et les coûts. Merci de nous avoir prêté une oreille attentive sur ce sujet. Vous pouvez nous laisser vos commentaires et partager ce podcast autour de vous. Merci à Olivier Delageau-Soulinière pour la réalisation et à bientôt pour un nouvel épisode palpitant de Autopsie de projet.

• Speaker #2

  Ce podcast vous a été proposé par Vif Software, éditeur intégrateur de solutions logicielles ERP métiers, supply chain et gestion de production en temps réel infusée à l'IA. Plus d'informations sur nos solutions et notre accompagnement sur le site internet vif.fr

• Speaker #0

  Aurélien, quel est selon toi le meilleur thriller de tous les temps ?

• Speaker #1

  Sans hésiter, Matrix, c'est une fable mythologique. post-moderne dans laquelle on modélise l'IA sous forme humaine. Je trouve ça assez génial. D'ailleurs, je vous invite à le re-regarder au regard d'un apprentissage que vous voudriez faire sur l'IA. C'est la première étape. Les concepts informatiques sont sous forme d'objets du quotidien. D'ailleurs, souvent, je dis « prenez un cookie » , c'est assez rigolo. Le terme de « cookie » est très symbolique. Et puis, les données sous forme de flux. Et en fait, on s'aperçoit à quel point la donnée est importante dans Matrix. On la symbolise sous forme de flux et tout le monde tourne autour de cette donnée. finalement, quand on travaille sur l'IA, on tourne autour de la donnée. Le reste, ce ne sont que des outils, mais ça, la donnée, on ne fait rien. Moi, je pense qu'effectivement, ce film sorti en 1999, c'est extrêmement précurseur. L'IA existait déjà, mais elle n'était pas du tout grand public. Moi, ça m'a donné envie de m'intéresser à l'informatique, déjà. J'avais des prémices, et puis surtout à l'IA.

• Speaker #0

  Donc là, l'idée, quand on a parlé d'IA, c'est de choisir la pilule bleue, la pilule rouge.

• Speaker #1

  choisis la pilule longue, tu restes au pays et on... tu descends avec le lapin blanc. Ah, exactement. Tout à fait. Moi, je choisirais effectivement la pilule rouge pour voir la vérité parce qu'il n'y a pas de magie dans l'IA1. Il y a de la donnée, il y a de la technique et puis après, il y a une volonté de s'améliorer et ça, c'est de l'humain. Et donc, prendre la pilule rouge, c'est se dire, j'ai compris ce qui se passe derrière l'algorithme, j'ai compris tous les enjeux que j'avais en termes de données et maintenant, je vais gérer mon changement. et mon évolution d'entreprise. Et ça, c'est extrêmement important. Si on prend la pilule bleue, on se dit c'est magique, et là, soit on en a peur, et on ne rentre pas dedans, soit on se dit c'est magique et on attend tout, et ce n'est pas la meilleure solution.

• Speaker #0

  Alors pile une rouge

• Speaker #1

  Pile une rouge