Un rapport de Hitachi se penche sur le niveau de préparation des entreprises industrielles à l’IA physique

Les progrès et tendances en matière d’adoption de l’IA et les priorités émergentes font naître des opportunités et des défis liés au déploiement de l’IA physique

SANTA CLARA, Californie--(BUSINESS WIRE)--Hitachi, Ltd. (TSE : 6501, « Hitachi ») a annoncé la publication de son rapport de recherche à la suite d'une enquête sur l’IA physique intitulée « Beyond the Pilot: Industry’s Physical AI Progression » (Au-delà des projets pilotes : la progression de l’IA physique dans l’industrie). L’entreprise a interrogé plus de 200 décideurs à travers le monde, issus d’entreprises opérationnelles dans des secteurs industriels stratégiques, notamment l’énergie, l’industrie manufacturière, le transport et la logistique. Le rapport se penche sur la manière dont les entreprises intègrent aujourd’hui l’IA dans des cas d’usage industriels, sur les domaines où elles constatent la plus grande valeur ajoutée, ainsi que sur les conditions nécessaires pour passer à une mise en œuvre de l’IA à grande échelle dans des environnements physiques. Les lecteurs trouveront des insights concrets sur la façon d’accélérer l’adoption de l’IA, tout en renforçant la compétitivité, la productivité et la performance globale à long terme.

Après avoir réussi à transformer le travail intellectuel, l’intelligence artificielle s’intègre désormais aux systèmes physiques qui constituent la dorsale de la société : les infrastructures liées à l’énergie, à l’industrie et à la mobilité, pour n’en citer que quelques-unes. Compte tenu des exigences strictes en matière de fiabilité, de sécurité et de réglementation qui régissent ces systèmes, les hallucinations de l’IA n'ont pas lieu d'être. En un mot, l’IA appliquée à ces domaines doit être déterministe, explicable et auditable.

D’après les résultats de l’étude, 97 % des répondants utilisent déjà, à divers niveaux, l’IA physique dans leurs applications industrielles. Environ la moitié d’entre eux citent l’efficacité opérationnelle et la productivité comme principaux moteurs de cette adoption, suivies de près par la réduction des coûts. Toutefois, bien que l’adoption de l’IA physique progresse nettement, seuls 8 % des répondants indiquent que leurs déploiements opérationnels ont atteint le stade de l’optimisation et de l’innovation en continu. Cela laisse supposer qu’un déploiement à grande échelle et reproductible reste encore hors de portée.

Principaux résultats :

• 87 % des répondants estiment que retarder l'adoption comporte de gros risques. Plus des deux tiers considèrent l’IA physique comme très, voire extrêmement, importante pour atteindre les objectifs de l’entreprise ; certains répondants évoquent même une pression très forte, voire extrême, pour l’adopter. Cela donne à penser que la rapidité d’adoption est essentielle pour que l'entreprise reste viable et compétitive.

• 75 % des répondants estiment que la direction soutient activement les initiatives en matière d’IA, alors que seuls 38 % considèrent que les ressources allouées à leur adoption sont suffisantes. Cela indique un décalage important entre l’intention stratégique et l'état de préparation à l’IA.

• Les principaux obstacles à l’adoption de l'IA regroupent une expertise limitée (43 %) et des défis liés à l’intégration des systèmes (31 %). Dans le même ordre d'idées, l’IA et l’apprentissage automatique constituent la principale faille dans les compétences internes, avec un taux de 49 %. Les équipements des infrastructures critiques ont une longue durée de vie et sont, dans de nombreux secteurs, considérés comme vieillissants ; Et donc par nature, ils ne sont pas adaptés pour intégrer l’intelligence artificielle. Des défis liés à l’intégration des systèmes ou à une transition complète sont plus que probables, et donc faire appel à des profils qualifiés devient incontournable.

• L’utilisation de l’IA physique pour améliorer l’expérience employé accuse un retard par rapport à d’autres applications. En moyenne, seuls 16 % des répondants déclarent une large utilisation de l'IA par les employés de première ligne et les équipes de maintenance et de réparation à l'aide de robots collaboratifs, d'EPI intelligents et d'autres applications centrées sur l'humain. Parallèlement, près de la moitié indiquent que ces employés reçoivent un soutien limité en matière d’IA, ce qui laisse entendre qu'une amélioration du RSI de l’IA est tout à fait possible.

• La plupart des solutions d’IA en production sont utilisées dans des applications d’inspection et de maintenance prédictive, tandis que des solutions d’optimisation des processus et de la chaîne logistique seront prochainement déployées. On observe, par ailleurs, une réorientation des investissements vers l’analyse comportementale, les machines-outils à commande numérique (CNC) intelligentes et la vision par ordinateur appliquée à la sécurité : tout ceci indique que les demandes de projets d'IA prennent désormais en charge des cas d’usage plus complexes liés à l'IA physique.*

« Si de nombreuses entreprises ont bien progressé en matière d’IA physique, le déploiement de ces capacités à grande échelle dans des environnements opérationnels complexes reste le prochain défi à relever. Un défi auquel il faut absolument répondre pour tirer pleinement parti des véritables avantages de l’IA physique. Nos travaux de recherche offrent aux entreprises une vision plus claire de leur maturité actuelle et déterminent les domaines sur lesquels concentrer leurs efforts pour optimiser leur performance opérationnelle, renforcer leur résilience et leur valeur à long terme », a déclaré Rio Kurokawa, Chief Business Officer de Lumada, Strategy Officer de HMAX et vice-président de la division AI Software & Services chez Hitachi, Ltd.

Hitachi arrive en tête en termes d'intégration de la puissance de l’IA aux environnements industriels et aux infrastructures critiques, comme en témoigne HMAX : une suite de solutions de nouvelle génération qui exploite des volumes massifs de données issues d’actifs physiques et numériques, intègre une IA avancée et s’appuie sur l’expertise sectorielle inégalée de l’entreprise. HMAX propose, entre autres, des solutions d’IA physique prêtes à être déployées, qui accélèrent la mise en œuvre et réduisent les risques associés aux projets d’IA complexes.

Pour en savoir plus sur le rapport et télécharger les conclusions, rendez-vous sur www.hitachi.com/en-us/insights/articles/industrys-physical-ai-progression.

*Les données présentées ici reflètent les réponses des décideurs issus du seul secteur manufacturier.

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À propos de Hitachi, Ltd.
Grâce à son activité Social Innovation Business (SIB), comprenant les technologies de l’information (IT), les technologies opérationnelles (OT) et les produits, Hitachi ambitionne de devenir un leader mondial dans la transformation continue des infrastructures sociales par le numérique. L'entreprise espère ainsi contribuer à une société harmonieuse où s’équilibrent l’environnement, le bien-être et la croissance économique.

Hitachi exerce ses activités à l’échelle mondiale dans quatre secteurs – Systèmes et services numériques, Énergie, Mobilité et Industries connectées – ainsi qu’au sein d’une unité opérationnelle stratégique SIB axée sur de nouveaux domaines de croissance. Avec Lumada au cœur de son approche, Hitachi crée de la valeur en associant données, technologies et expertise sectorielle afin de relever les défis auxquels sont confrontés ses clients et la société.

Le chiffre d’affaires de l’exercice 2025 (clos le 31 mars 2026) s’est élevé à 10 586,7 milliards de yens. Hitachi compte 606 filiales consolidées et environ 290 000 employés dans le monde. Rendez-vous sur www.hitachi.com.

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