L'intelligence artificielle en maintenance

L’IA révolutionne l’efficacité technique

La maintenance évolue vers un modèle intelligent où anticipation et optimisation prennent le pas sur les interventions d’urgence. L’intelligence artificielle transforme le quotidien des équipes techniques en permettant d’agir avant qu’une panne ne survienne, tout en renforçant la sécurité et la performance.

De la réactivité à l’anticipation

Grâce à l’analyse en temps réel des données issues des équipements (vibrations, température, consommation…), l’IA détecte les signaux faibles annonciateurs d’un dysfonctionnement. Elle aide à planifier les interventions au moment le plus opportun, évitant ainsi les arrêts imprévus, réduisant les coûts et maximisant la disponibilité des installations.

Des bénéfices concrets sur le terrain

Les entreprises qui adoptent l’IA constatent une nette baisse des arrêts non planifiés, une réduction importante des coûts de maintenance, une productivité technique renforcée, et une gestion énergétique plus durable. Ces améliorations s’accompagnent d’une meilleure qualité des diagnostics et d’un quotidien plus fluide pour les techniciens.

Le rôle central du professionnel

L’IA ne remplace pas les experts, elle les augmente. Les techniciens supervisent les recommandations, valident les diagnostics, et prennent les décisions finales. Ce binôme homme-machine permet des interventions plus pertinentes, plus sécurisées et valorise les savoir-faire humains.

Le technicien augmenté, jamais remplacé

L’humain reste indispensable. L’IA propose, le technicien dispose :

• Il supervise les diagnostics
• Il valide les recommandations
• Il prend les décisions finales.

Cette synergie renforce la pertinence des interventions et valorise les compétences terrain et les savoir-faire humains.

Réussir l’intégration de l’IA

La mise en place d’une maintenance intelligente repose sur plusieurs étapes clés : définir des objectifs clairs, structurer et fiabiliser les données, choisir les technologies adaptées à chaque usage, former les équipes et tester progressivement les solutions. L’amélioration continue, basée sur les retours terrain, est essentielle pour garantir l’efficacité du dispositif.

La notion d’intelligence : service ou réflexion ?

Un éclairage culturel et philosophique enrichit cette révolution technique. Comme le disait Major Thompson avec humour à propos des différences entre Anglais et Français :

« Chez vous, l’intelligence c’est la réflexion. Chez nous c’est un service ! »
(NB : l’ « Intelligence Service »)

Ce clin d’œil souligne une ambivalence essentielle du mot « intelligence » : en français, elle évoque la capacité à raisonner, à imaginer, à remettre en question. En anglais, elle renvoie souvent à la collecte d’informations — au « renseignement ».

L’IA, dans ce cadre, n’est pas pensée comme une entité réflexive, mais comme un puissant outil de traitement, d’analyse et d’assistance. Elle n’intègre pas de conscience, ni d’émotion ou de vécu. Elle ne découvre pas, elle ordonne ce qui est connu. L’intelligence humaine, elle, reste incarnée — liée à l’expérience, au doute, à la subjectivité.

Et demain ?

L’avenir de la maintenance s’annonce encore plus autonome, avec des agents intelligents capables d’apprendre des historiques d’intervention, de réorganiser les priorités en temps réel et de suggérer des actions sans intervention humaine. Une maintenance plus fluide, plus durable — centrée sur la performance et l’innovation.

Conclusion

L’intelligence artificielle ne transforme pas seulement la maintenance : elle redéfinit son rôle stratégique au sein de l’entreprise. En passant d’un modèle réactif à une approche anticipative, les organisations gagnent en fiabilité, en efficacité et en compétitivité. Mais au-delà de la technologie, c’est la collaboration entre les hommes et les machines qui rend cette transformation durable. Miser sur la maintenance 5.0, c’est faire le choix d’une performance maîtrisée, humaine et tournée vers l’avenir.
Et si l’intelligence, finalement, n’était ni seulement un service ni seulement une réflexion — mais une synergie entre savoir structuré et jugement humain ?

Sources : CARL Software – Livre blanc « L’IA au service de la maintenance ».

Commentaire

Rédigé par Antoine Despujols
Président de la Commission de normalisation « Maintenance » de l’AFNOR – Ingénieur consultant en maintenance – Administrateur AFIM.

On comprend qu’il s’agit de l’utilisation de l’IA pour la maintenance prévisionnelle (L'IA est l'une des techniques en concurrence avec les modèles physiques), mais il y a aussi d’autres applications de l’IA comme par exemple la synthèse de comptes-rendus de retour d’expérience (ça ne marche pas encore très bien mais il y a des équipes de R&D qui travaillent sur le sujet).

Je pense que c’est en effet une tendance très prometteuse mais il faut rester très prudent dans les conclusions et ne pas exagérer l’influence de l’IA par rapport aux autres techniques de maintenance existantes, le principe de la maintenance préventive est bien d'anticiper les défaillances.

Un "livre blanc" a été écrit en 2021 dans le cadre d’un projet européen H2020 auquel des représentants de l’EFNMS ont participé (ForeSee Cluster - White Paper : Predictive maintenance technologies for production systems. A roadmap to development and implementation) et ses conclusions sont intéressantes.

En résumé elles disent que :

• La maintenance conditionnelle donne souvent des résultats satisfaisants et suffisants.
• Les données utilisées en maintenance prévisionnelle proviennent souvent de l’analyse vibratoire, thermographie, tribologie, émission acoustique, sans tirer parti d’autres données (environnement, fonctionnement, événements, etc.) et la distinction entre maintenance conditionnelle non-prévisionnelle et maintenance prévisionnelle est souvent confuse.
• Les données nécessaires qui nécessitent des capteurs, des réseaux de communication et souvent une surveillance en temps réel, sont coûteuses à obtenir et limitent les développements.
• Il faut traiter une grande quantité de données qui sont souvent bruitées.
• L’efficacité est incertaine et pas toujours prouvée, ce qui fait douter les décideurs de la fiabilité des résultats.
• Le besoin n’est pas seulement de détecter des comportements anormaux mais aussi leurs causes, ce que ne font pas toujours ces algorithmes.
• Il est parfois difficile, voire impossible, de déterminer l’état d’un équipement complexe seulement à partir de relevés non-intrusifs qui sont majoritairement utilisés par ces algorithmes d’IA.
• Les résultats doivent conduire à des prises de décision qui sont rendues difficiles du fait des incertitudes.
• Les experts doivent être capables de comprendre les prévisions, or avec des modèles basés sur les données (data driven models), ils n’ont pas accès aux raisonnements (et dans ce cas on est face aux résultats d’une boule de cristal et on peut réellement parler de maintenance prédictive !)
• Il y a un fort besoin de compétences en sciences du numérique, ce qui n’est pas encore très courant dans le mode de la maintenance.

Ça s'améliorera sûrement dans le futur mais il faut encore un peu de temps.

Résumé très court du "livre blanc" écrit en 2021 dans le cadre d’un projet européen H2020.

Dans le contexte de l’industrie moderne à haute valeur ajoutée, les entreprises manufacturières évoluent vers des solutions de maintenance prévisionnelle pour améliorer la productivité, la qualité des produits et réduire les arrêts non planifiés. Ce document présente les enseignements tirés de six projets européens H2020 du cluster ForeSee : PRECOM, PROPHESY, PROGRAMS, SERENA, UPTIME et Z-BRE4K.

Leur objectif commun : développer des solutions durables, centrées sur l’humain et résilientes pour la maintenance industrielle. Cela inclut l’usage des jumeaux numériques, de l’Internet des Objets, de l’informatique proactive, de la réalité virtuelle/augmentée et des technologies sémantiques.